| Autor: |
栗仁武, 张凌霄, 高林, 李淳芃, 蒋浩 |
| Jazyk: |
čínština |
| Rok vydání: |
2022 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
智能科学与技术学报, Vol 4, Iss 2, Pp 246-254 (2022) |
| Druh dokumentu: |
article |
| ISSN: |
2096-6652 |
| DOI: |
10.11959/j.issn.2096-6652.202227 |
| Popis: |
针对类级别的物体姿态估计问题，提出一种仅将深度相机扫描的点云作为输入，在仅知道目标物体点云类别的情况下，准确估计目标物体三维位姿的方法。该方法不需要依赖大量的带标签的人工标注数据集，仅使用虚拟仿真技术模拟生产的数据，即可在真实数据集上取得较高的精度。该方法首先对输入点云进行背景噪声过滤，之后通过中心预测模块对点云做标准归一化，再使用基于对应类别模板点云变形的方法预测其标准坐标系坐标，最后通过最小二乘法获得目标物体的三维位姿。实验结果表明，该方法在真实数据上具有更好的泛化性能和更高的精度。 |
| Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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