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基于机器人手眼系统的物体识别与位姿估计技术研究
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作者：李凯 摘要：近年来电子商务迅速发展,仓储物流对货物智能分拣的需求与日俱增.将视觉算法与机器人操作结合,可以大幅提高机器人分拣的智能程度.本文基于机器人手眼系统,围绕货物智能分拣中的物体识别与位姿估计问题,对相关视觉算法与机器人应用展开研究.具体内容包括以下四方面:(1)基于完全卷积神经网络,对RGB-D相机彩色图进行语义分割,实现图像中物体的逐像素分类.训练过程中,利用机器人系统,构造帧差法简化样本标注,降低人工标注工作量.与传统模板匹配算法的对比实验表明,完全卷积神经网络在计算效率与类别扩展性上更具优势.(2)在对RGB-D相机彩色图语义分割的基础上,利用点云配准算法,实现各个类别物体的位姿估计.点云配准分为粗配准与精配准.粗配准采用主成分分析法或点对特征投票法,精配准采用迭代最近点算法.本文介绍了主成分分析法点云配准的基本原理与实现细节,分析了点对特征投票法在实际应用中的利弊与对策.实验表明,相对于传统模板匹配算法,点云配准算法对于随机散乱摆放物体,位姿估计结果更加稳定.另外,为了快捷方便地建立待识别物体的点云模型,本文基于经典视觉里程计与视觉SLAM算法,设计了物体点云建模框架,满足了点云配准算法对目标物体点云模型的需求. |
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2021-11-19 10:51:22 发布，悬赏 10 积分
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