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三维点云特征的工件识别与位姿估计

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针对工业机器人在抓取工件过程中需要识别和定位工件的问题,提出了一种基于改进法矢计算的点云局部描述符SHOT的三维物体识别与位姿估计的方法.首先,对三维扫描仪获取工件表面点云进行预处理和分割,得到用于匹配的工件点云模板数据集;其次,采用均匀采样算法提取特征点集,通过SHOT特征描述符对场景点云与模板点云提取的特征点进行点云局部描述;最后,利用Kd树建立初始对应对,引入3D霍夫投票机制通过点云局部坐标系各向量之间的转换关系完成工件识别,根据对应关系求解出初始变换矩阵.基于ICP算法进行精确配准,得到工件的精确位姿信息.实验结果表明:该方法与基于ICP算法进行对比,提高了配准精度,可以得到精确的位姿估计信息,为在机器人应用中工件定位抓取提供精确的位姿检测方法.
Workpiece Recognition and Pose Estimation Based on 3D Point Cloud Features

张铁、肖卓、邹焱飚、何英武

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华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640

广州数控设备有限公司,广东广州510000

三维物体识别 3D霍夫变换 ICP算法 位姿估计 机器视觉

国家04科技重大专项中山市科技重大专项中山市科技重大专项广东省科技计划

2015ZX040050062016F2FC00062018A100182019B040402006

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.372(2)
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