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基于BlendMask与改进Super4PCS的物体位姿估计方法
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作者 郑银环 张帅彬 +1 位作者 吴飞 陈恩杰 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期10-18,58,共10页
针对工业上常见的散乱堆叠工件的位姿估计和无序分拣问题,文章提出一种基于BlendMask实例分割算法与改进Super 4PCS(super 4-points congruent sets)点云配准算法的物体位姿估计方法。利用BlendMask实例分割算法分割目标工件并构建工件... 针对工业上常见的散乱堆叠工件的位姿估计和无序分拣问题,文章提出一种基于BlendMask实例分割算法与改进Super 4PCS(super 4-points congruent sets)点云配准算法的物体位姿估计方法。利用BlendMask实例分割算法分割目标工件并构建工件表面点云;定义抓取分数选择最上层工件作为抓取对象,实现机器人自上而下抓取;针对不同形状的目标工件,基于相似匹配度函数选择模板点云;融合Super 4PCS与正态分布转换(normal distributions transform,NDT)算法完成目标点云和模板点云在低重合率情况下的精确配准,获取目标工件的抓取位姿;并针对Super 4PCS算法粗配准时速度较慢的问题,通过对体素滤波后的目标点云和模板点云提取3D内部形状描述子(intrinsic shape signatures,ISS)作为点云配准算法的输入点集来提高算法的配准速度。点云配准实验和机器人无序分拣实验结果表明,文章提出的物体位姿估计方法可以快速、准确地完成目标工件的位姿估计和无序分拣任务,配准算法均方根误差(root mean square error,RMSE)小于3.8 mm,位姿估计所需时间小于5.8 s,性能满足实际应用要求。 展开更多
关键词 散乱堆叠工件 位姿估计 无序分拣 BlendMask实例分割算法 super 4pcs算法 点云配准
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