基于多种强调机制的深度点云网络改进研究

摘要：

机器视觉是机器人从复杂空间环境中识别工作对象的关键技术.在机器人系统中常用的Kinect深度相机或激光扫描传感器能够获取目标的三维信息,这使得机器人完成更加复杂的如组装、拆卸、抓取等工作任务成为可能.但是,这也对机器人系统处理三维信息的能力如三维定位、工作对象尺寸测量、估计等提出更高要求.以PointNet网络为基础,分析了软阈值挤压激励、通道门控、注意力等机制的主要特征强调机理,分别采用软阈值挤压激励、通道门控、注意力网络对PointNet网络进行改进,并在斯坦福大学公开的ShapeNet数据集上进行实验验证.结果表明,3种强调机制对原网络的改进,使三维点云的分割精度(均交并比)较PointNet原网络分别提高了 0.24％,0.68％,0.93％.该改进方法为后续解决机器人在组装、拆卸、抓取等任务中对工作对象的尺寸精确估计奠定了基础.

关键词：机器视觉、三维点云、挤压激励、通道门控、注意力模块

所属期刊栏目：50

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-09-06（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：124-130