一种基于Point Transformer网络的类别级姿态估计算法

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一种基于Point Transformer网络的类别级姿态估计算法
申请号:CN202410797656
申请日期:2024-06-19
公开号:CN118537407A
公开日期:2024-08-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于Point Transformer网络的类别级姿态估计算法,涉及三维物体的姿态估计领域,所述算法包括以下步骤:步骤1、进行图像采集;步骤2、进行点云实例分割与点云滤波,获得点云数据,将滤波后的点云数据记为工件点云;步骤3、进行平移与缩放尺度估计,得到预处理点云步骤4、构建点云重建网络,以预处理点云以及模板点云作为输入,提取姿态特征向量以及形状特征向量,并进行融合得到融合特征向量和重建点云;步骤5、进行点云迭代重建;步骤6、进行点云配准,使用ICP算法对重建点云与模板点云进行配准,获得旋转矩阵的估计值;步骤7、通过网络训练获得类别级姿态估计模型;步骤8、进行模型预测。
技术关键词
姿态估计算法 重建点云 网络 多层感知机 工件点云 注意力 ICP算法 模板 退火算法 图像 Softmax函数 实例分割算法 滤波 离群点 数据 矩阵