【摘 要】
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物体姿态估计技术是计算机视觉和人工智能领域中受到广泛关注的研究课题,旨在根据观测到的视觉信息估计目标物体在场景中的三维位置和三维朝向。这项技术可以广泛应用在视觉引导机器人抓取、增强现实和自动驾驶等领域中,具有十分重要的应用价值和理论研究价值。而当前仅以RGB图像作为输入的物体姿态估计方法由于缺少深度信息、直接估计目标物体在三维空间中的姿态的准确率较低,且在严重遮挡情况下物体姿态估计算法不够鲁棒。这
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物体姿态估计技术是计算机视觉和人工智能领域中受到广泛关注的研究课题,旨在根据观测到的视觉信息估计目标物体在场景中的三维位置和三维朝向。这项技术可以广泛应用在视觉引导机器人抓取、增强现实和自动驾驶等领域中,具有十分重要的应用价值和理论研究价值。而当前仅以RGB图像作为输入的物体姿态估计方法由于缺少深度信息、直接估计目标物体在三维空间中的姿态的准确率较低,且在严重遮挡情况下物体姿态估计算法不够鲁棒。这些问题阻碍了物体姿态估计方法在现实当中的应用。本文致力研究如何充分利用已知的目标物体三维模型信息提高基于RGB图像的物体姿态估计方法的准确率,主要工作如下:（1）提出了一种基于单张RGB图像和三维模型的物体姿态估计方法,在物体姿态初始化步骤的基础上,迭代地进行5个步骤:三维模型渲染、图像预处理、特征提取、物体姿态偏差估计和姿态更新。该方法采用了一种新的物体姿态表示方法、网络结构和姿态更新策略,且在训练过程中通过损失函数的设计充分考虑了目标物体的对称性。我们用平均点距离、平均最近点距离为指标来衡量预测的物体姿态和真实姿态之间的偏差,在Occlusion LINEMOD和YCB-Video数据集上进行对比实验。通过实验对比,本文详细地分析了算法参数对性能带来的影响。与其他方法相比,本文提供的方法在公开数据集上实现了更高的准确率。（2）提出了一种基于多张RGB图像和三维模型的物体姿态估计方法,利用同场景不同视角下物体姿态的关联性来解决遮挡情况下单视角物体姿态估计方法估计错误的问题。该方法通过4个步骤:单视角姿态估计、物体姿态假设匹配与视角变换矩阵的计算、场景最优物体姿态估计和物体姿态估计结果变换与边界处理来保证不同视角下物体姿态估计的一致性和准确性。在YCB-Video数据集上的可视化结果和实验对比数据表明:本文提出的基于多张RGB图像和三维模型的物体姿态估计方法可以有效更正单视角物体姿态估计的错误结果,从而提高物体姿态估计的准确率。
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