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伍德沃德5466-348

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地址:厦门市思明区湖滨南路388号国贸大厦32D单元

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4.4点云配准


由于遮挡等原因,为了获得完整的目标表面3D点云,常常需要从不同的视角对同一目标物体进行扫描。点云配准(registration)技术是将这些点云数据两两进行匹配,计算它们之间互相重叠的部分,将它们拼接在一起,获得更的目标物体表面点云。点云配准算法有点迭代法(ICP)。


4.5点云分割


点云分割(segmentation)算法用于将点云数据分割成不同的子集。依据应用需求,可采用不同的分割方法,如平面分割、柱面分割、欧几里得聚类提取、超体聚类分割、区域生长分割、基于小割的点云分割、基于法向量差的点云分割等。除了上述的3D点云分割方法,点云的分割也可结合2D图像进行。先在2D图像上应用边缘提取、深度学习等算法,然后再对点云进行分割。


4.6三维匹配


三维匹配(3Dmatching)算法的功能是在搜索数据中找到目标物体并确定它的3D位姿,其中,搜索数据可以是3D点云或2D图像。三维匹配算法可分为基于形状的3D匹配、基于表面的3D匹配和可变形表面的3D匹配。


4.7点云拟合


如果某个点云子集为已知的几何形状,如平面、柱面、球面,可利用点云拟合算法进行拟合求出相应的位姿和几何参数信息。


此外,点云处理算法还包括k维树、八叉树等方法。


在机器人抓取作业中,视觉的重要任务之一是目标物体位姿的估计。要估计位姿,正确地分割点云是前提。通常,综合利用4.1~4.4中的方法,然后再对点云进行分割,利用三维匹配或点云拟合估计出目标物体的位姿。

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