【技术实现步骤摘要】
物体位姿的估计方法、装置、存储介质和机器人
本申请涉及图像识别
，特别是涉及一种物体位姿的估计方法、装置、存储介质和机器人。
技术介绍
位姿估计主要用于检测图像中的目标物体在世界坐标系中的位置和姿态。位姿估计对机器人、增强现实、自动驾驶等技术至关重要。比如，当机器人执行抓取操作时，只有精准地检测到目标物体的位姿，才可以利用目标物体的位姿规划自身的运动路径，并调整机械臂姿态来移动目标物体。但是，在实际应用中，传统的物体位姿的估计方法存在检测精度低的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统的物体位姿的估计方法检测精度低的问题，提供一种物体位姿的估计方法、装置、存储介质和机器人。一种物体位姿的估计方法，所述方法包括：获取特征模板，所述特征模板包括与待查询物体对应的模板物体的多个参考特征点在所述模板物体的物体坐标系下的3D坐标和特征向量；获取包括所述待查询物体的查询图像，提取所述查询图像中所述待查询物体的多个特征点，并获取所述多个特征点在所述查询图像的图像坐标系下的2D坐标和特征...
【技术保护点】
1.一种物体位姿的估计方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取特征模板，所述特征模板包括与待查询物体对应的模板物体的多个参考特征点在所述模板物体的物体坐标系下的3D坐标和特征向量；/n获取包括所述待查询物体的查询图像，提取所述查询图像中所述待查询物体的多个特征点，并获取所述多个特征点在所述查询图像的图像坐标系下的2D坐标和特征向量；/n将所述多个特征点的特征向量与所述多个参考特征点的特征向量进行匹配，根据所述多个特征点相匹配的所述参考特征点在所述模板物体的物体坐标系下的3D坐标得到所述多个特征点在所述待查询物体的物体坐标系下的3D坐标；以及/n根据所述多个特征点在所述查询图...
【技术特征摘要】
1.一种物体位姿的估计方法，其特征在于，所述方法包括：
获取特征模板，所述特征模板包括与待查询物体对应的模板物体的多个参考特征点在所述模板物体的物体坐标系下的3D坐标和特征向量；
获取包括所述待查询物体的查询图像，提取所述查询图像中所述待查询物体的多个特征点，并获取所述多个特征点在所述查询图像的图像坐标系下的2D坐标和特征向量；
将所述多个特征点的特征向量与所述多个参考特征点的特征向量进行匹配，根据所述多个特征点相匹配的所述参考特征点在所述模板物体的物体坐标系下的3D坐标得到所述多个特征点在所述待查询物体的物体坐标系下的3D坐标；以及
根据所述多个特征点在所述查询图像的图像坐标系下的2D坐标以及在所述待查询物体的物体坐标系下的3D坐标确定所述待查询物体的位姿。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取特征模板的步骤，包括：
获取包括所述模板物体的至少一个模板图像；
获取所述模板图像中的所述模板物体的参考位姿；
提取所述模板图像中所述模板物体的多个参考特征点，并获取所述多个参考特征点在所述模板图像的图像坐标系下的2D坐标；
根据所述模板图像中的所述模板物体的所述参考位姿以及所述多个参考特征点在所述模板图像的图像坐标系下的2D坐标，确定所述多个参考特征点在所述模板物体的物体坐标系下的3D坐标和特征向量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述模板图像中的所述模板物体的参考位姿的步骤，包括：
获取所述模板图像中的所述模板物体的多个参考关键点，并获取所述多个参考关键点在所述模板图像的图像坐标系下的2D坐标以及在所述模板物体的物体坐标系下的3D坐标；
根据所述多个参考关键点在所述模板图像的图像坐标系下的2D坐标以及在所述模板物体的物体坐标系下的3D坐标，确定所述模板图像中的所述模板物体的参考位姿。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述模板图像为多个，且所述多个模板图像包括不同视角的所述模板物体。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述多个特征点在所述查询图像的图像坐标系下的2D坐标以及在所述待查询物体的物体坐标系下的3D坐标确定所述待查询物体的位姿的步骤之后，还包括：
获取所述查询图像中所述待查询物体的多个关键点，并获取所述多个关键点在所述待查询物体的物体...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋凌霄，
申请(专利权)人：上海非夕机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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