基于深度三维模型表征的类别级六维位姿估计

摘要：

类别级物体六维位姿估计在机器人操作、自动驾驶和增强现实等领域有着广泛的应用.相较于实例级任务,类别级六维位姿估计的难点主要在于类别先验特征基础上的类内差异.本文采用一种基于有向距离场(Signed Distance Field,SDF)的深度三维模型表征提取出类别级先验共享信息,同时依据输入深度图像的几何形状特征搜索最优的形状隐变量,两者结合重建出标准空间内的完整实例模型.通过学习深度点与标准化实例模型的点对匹配关系,即可求解出物体的六维位姿参数.实验证明本文提出的类别级六维位姿估计架构具有良好的性能和对类内新物体的泛化能力.

关键词：类别级物体六维位姿估计、深度三维模型表征

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家重点实验室开放基金SKLMCC2021KF007

在线出版日期：2022-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：50-56