| 基于点对特征的无序散乱堆叠工件位姿估计算法 |
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| 引用本文： | 李松恒,陈高铭,张炜,邓永胜,刘超.基于点对特征的无序散乱堆叠工件位姿估计算法[J].科学技术与工程,2023,23(8):3354-3362. |
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| 作者姓名： | 李松恒 陈高铭 张炜 邓永胜 刘超 |
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| 作者单位： | 东北大学机械工程与自动化学院；海安上海交通大学智能装备研究院;上海交通大学机械与动力工程学院 |
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| 基金项目： | 一汽自主创新(关键核心技术研发)重大科技专项(20210301032GX) |
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| 摘 要： | 针对无序分拣场景中物体相互堆叠遮挡导致的位姿估计误差大的问题，本文提出了一种基于点对特征(point pair feature, PPF)的杂乱堆叠工件位姿估计算法。离线训练阶段，使用更优的点云降采样方案和更为细致的点云法线计算方式，以保留更多具有区分性的点对，实现模型更为精确的全局描述；在线匹配阶段，通过快速投票方案获得杂乱堆叠场景中目标的候选位姿，并提出了一种基于体素索引和位姿交并比的聚类策略完成位姿聚类和误匹配位姿的剔除，实现目标位姿的粗估计，最后采用ICP (iterative closest points)算法完成目标位姿的优化，获得目标的精确的6D位姿。分别进行了仿真场景实验和机械臂分拣实验，结果表明，提出的算法在杂乱场景中对3种类型工件的平均识别率为98.4%，单个工件识别时间均小于0.86s，且位姿估计精度较原始PPF算法有明显提升；在实际分拣实验中识别成功率达96.7%，分拣成功率达95.3%，验证了算法在实际应用中对于噪声和杂乱遮挡的鲁棒性较强。
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| 关 键 词： | 位姿估计 点对特征 无序散乱堆叠 位姿聚类 位姿优化 |
| 收稿时间： | 2022/10/14 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/1/2 0:00:00 |
Pose Estimation Algorithm for the Unordered and Cluttered Stacking Workpieces Based on Point Pair Feature |
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| Li Songheng,Chen Gaoming,Zhang Wei,Deng Yongsheng,Liu Chao.Pose Estimation Algorithm for the Unordered and Cluttered Stacking Workpieces Based on Point Pair Feature[J].Science Technology and Engineering,2023,23(8):3354-3362. |
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| Authors: | Li Songheng Chen Gaoming Zhang Wei Deng Yongsheng Liu Chao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | pose estimation point pair feature unordered and cluttered stacking pose clustering pose optimization |
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