【技术实现步骤摘要】
用于细化目标对象的六个自由度的位姿估计的系统和方法
[0001]本公开涉及细化目标对象的六个自由度的位姿估计的系统和方法。更具体地，本公开涉及基于单个一维测量细化目标对象的六个自由度的位姿估计的系统和方法。
技术介绍
[0002]六个自由度(6DOF)是指刚体在三维空间中的移动自由度。具体地，刚体可以在x、y和z轴的三个维度上移动，以及通过旋转在三个轴之间改变方位，这被称为俯仰、横滚以及偏航。
[0003]基于图像的位姿估计系统可以估计对象的六个自由度的位姿。此外，许多基于图像的位姿估计系统还利用某些类型的细化过程来修正初始的六个自由度的位姿估计。某些类型的位姿估计细化过程利用三维深度图或可选地多个二维距离测量，其中，激光测距仪用于进行二维距离测量。然而，三维深度图和二维距离测量两者通常需要明显的处理和存储器分配需求。此外，二维距离测量方案中所使用的激光测距仪可能需要精确制造的移动部件来保持二维距离测量一致，这进而增加系统的成本。此外，某些类型的位姿估计细化方案可能需要专业的校准图案或对应标记使激光测距仪的扫描线与作...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于基于一维测量细化目标对象(12)的六个自由度的位姿估计(8)的系统(10)，所述系统(10)包括：相机(42)，被配置为捕获所述目标对象(12)的图像数据；范围感测装置(44)，被配置为确定在所述范围感测装置(44)与实际相交点(W
’
)之间测量的实际距离(d)，其中，所述范围感测装置(44)投射在所述实际相交点(W
’
)处与所述目标对象(12)相交的视线(L)；一个或多个处理器(1032)，与所述相机(42)和所述范围感测装置(44)进行电子通信；以及存储器(1034)，耦接至所述一个或多个处理器(1032)，所述存储器(1034)将数据存储到一个或多个数据库(1044)以及程序代码中，当由所述一个或多个处理器(1032)执行时，所述程序代码使所述系统(10)：基于所述目标对象(12)的所述图像数据预测(206)所述目标对象(12)的所述六个自由度的位姿估计(8)；确定(208)表示所述视线(L)与所述目标对象(12)的所述六个自由度的位姿估计(8)相交的位置的估计相交点(W)；确定(210)在所述范围感测装置(44)与所述估计相交点(W)之间测量的估计距离(D)；基于所述实际距离(d)与所述估计距离(D)之间的差计算(212)与所述目标对象(12)的所述六个自由度的位姿估计(8)相关联的绝对误差；并且至少基于所述绝对误差计算(214)所述目标对象(12)的修正的六个自由度的位姿估计。2.根据权利要求1所述的系统(10)，其中，所述一个或多个处理器(1032)执行指令以：计算(216)所述绝对误差的最小值；并且计算(218)所述修正的六个自由度的位姿估计，其中，所述修正的六个自由度的位姿估计产生所述绝对误差的所述最小值。3.根据权利要求1或2所述的系统(10)，其中，所述一个或多个处理器(1032)执行指令以：确定(220)由所述目标对象(12)的所述六个自由度的位姿估计(8)引入的重投射误差；确定(222)加权和的最小值，其中，所述加权和将所述绝对误差和所述重投射误差组合在一起；并且计算(224)所述修正的六个自由度的位姿估计，其中，所述修正的六个自由度的位姿估计产生所述加权和的所述最小值。4.根据权利要求3所述的系统(10)，其中，所述一个或多个处理器(1032)基于非线性最小二乘算法确定所述加权和的所述最小值。5.根据权利要求1、2和4中任一项所述的系统(10)，其中，所述一个或多个处理器(1032)执行指令以：基于透视n点算法确定所述目标对象(12)的所述六个自由度的位姿估计(8)。6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述一个或多个处理器(1032)执行指令以：基于由所述相机(42)捕获的所述图像数据检测(252)与所述目标对象(12)相对应的多个三维关键点(62)；
由深度神经网络预测(254)所述多个三维关键点(62)中的每一个三维关键点的对应二维关键点(60)；使所述多个三维关键点(62)与多个二维关键点(60)对准(256)；并且基于所述多个三维关键点(62)预测(258)所述六个自由度的位姿估计(8)。7.根据权利要求6所述的系统(10)，其中，所述一个或多个处理器(1032)执行指令...
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