基于YOLOv3和EPnP算法的多药盒姿态估计

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liu6541

【摘要】

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针对机械臂药盒抓取操作中对药盒定位和姿态估计的要求,提出一种基于YOLOv3深度学习算法和EPnP算法相结合的多药盒姿态估计方法,此方法主要分为多药盒定位和姿态估计两部分;

【作者】

：

仇翔王国顺赵扬扬滕游俞立

【机构】

：

浙江工业大学信息工程学院

【出处】

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计算机测量与控制

【发表日期】

：

2021年2期

【关键词】

：

YOLOv3 EPnP 姿态检测 YOLOv3 EPnP attitude detection

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针对机械臂药盒抓取操作中对药盒定位和姿态估计的要求,提出一种基于YOLOv3深度学习算法和EPnP算法相结合的多药盒姿态估计方法,此方法主要分为多药盒定位和姿态估计两部分;首先通过YOLOv3算法实现药盒的快速精确定位,并通过定位框分割出单个药盒;然后进行特征提取和特征匹配并估计单应矩阵;通过单应矩阵的透视矩阵变换求得药盒平面4个角点的像素坐标并作为EPnP求解所需的2D点,结合药盒先验尺寸信息在相机坐标系下构建药盒对应的3D点坐标以实现药盒姿态求解;通过结合OptiTrack系统设计了药盒姿态精度对比实

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