三維物體識別和位姿估計的效率和準確率直接決定了機器人抓取的效率和穩(wěn)定性,對實現(xiàn)機器人自動分揀、搬運、裝配和檢測具有至關(guān)重要的作用。目前三維物體識別和位姿估計在紋理信息豐富、遮擋較少等較為理想的情況下有較好的識別和定位結(jié)果。但在實際工業(yè)應(yīng)用中,由于零件紋理單一,光照不均勻、遮擋嚴重等因素的影響,現(xiàn)有方法無法滿足識別所需的精度和效率。為此,本文研究了基于點對特征描述子的物體識別和位姿估計方法,實現(xiàn)了面結(jié)構(gòu)光三維設(shè)備獲取的場景點云數(shù)據(jù)中目標物體的準確識別與精確位姿估計。本文的具體工作如下:（1）研究了適用于三維物體識別的點云預(yù)處理相關(guān)技術(shù)。三維物體識別過程中由于存在傳感器噪聲和無關(guān)數(shù)據(jù),從而導(dǎo)致識別精度和效率較差。因此,首先針對測量場景數(shù)據(jù),構(gòu)建三維點云數(shù)據(jù)的k維樹（k-dimension tree,k-d tree）,建立鄰域點的查找關(guān)系,實現(xiàn)基于孤立點的去除和點云法向量的計算;然后,采用自適應(yīng)系數(shù)的柵格采樣算法,實現(xiàn)測量場景中冗余數(shù)據(jù)的剔除;最后,研究了歐幾里得分割算法,完成了場景數(shù)據(jù)的分割,從而實現(xiàn)了無關(guān)數(shù)據(jù)的去除。通過對測量三維點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,極大的減少了噪聲和無關(guān)數(shù)據(jù)等因素的干... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

(a)二維圖像中的物體識別(b)基于RGB-D相機的物體識別(c)基于線激光傳感器的物體識別[15]

1-2 所選描述子示意圖 (a)旋轉(zhuǎn)圖像 (b)三維形狀背景 (c)快速點特征 (d)方位直方圖 (e)旋轉(zhuǎn)投影統(tǒng)計 (f)等效圓周表面角度描述子Figure 1-2 A schematic illustration of the selected descriptors (a) Spin Image (b)3DSC (c)FPFH(d)SHOT (e)RoPS (f) ECSAD為充分發(fā)揮全局描述子和局部描述子的各自優(yōu)點，學(xué)者們開始結(jié)合全局特征和部特征相結(jié)合的描述子。Drost等提出了結(jié)合全局和局部信息的點對特征[14]，點對征是編碼物體兩個表面點之間關(guān)系的四維向量，每組點對特征可以對物體的局部息進行描述，物體表面所有點構(gòu)成的點對特征則可以對物體的全局進行描述。在一程度上提高物體識別的精度，但對于點云數(shù)據(jù)量較大的場景，巨大的計算量也限制點對特征描述子的應(yīng)用。為了結(jié)合更多的有效信息，設(shè)計更加魯棒的描述子。學(xué)者們研究開始二維圖像紋信息和三維點云的深度信息相結(jié)合的描述子。劉勇等提出了一種光照和尺度不變的RGBD的描述子LOIND(An IlluminationAnd Scale Invariant RGB-D Descriptor)[31]，圖像像素的灰度信息和點云法線之間角度編碼，重新組合構(gòu)建描述子，對光照和尺

如圖2-1所示，在構(gòu)建k-d樹上查找紅色查詢點指定半徑內(nèi)最近的鄰域點。查詢過程按照每一維度順序循環(huán)的方式以樹中點逐漸逼近被查詢點，直至被查詢點的半徑內(nèi)只有一個點時，獲取需要的最終點。如圖2-2所示，紅色點為查詢點，藍色點為指定半徑內(nèi)所有的鄰域點。

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：3501665