计算机辅助设计与图形学学报

作者：吴继春, 杨永达, 张斋武, 张平, 范大鹏

关键词：点云, 类别级, 质心确定, 位姿估计

针对传统的视觉算法无法准确地测量物体3D质心和尺寸、无法检测数据集中未出现过的物体等问题, 提出一种基于点云的类别级物体质心与位姿估计算法.首先通过2D分割算法对物体待检测区域进行分割, 并通过BlendMask提高实时性; 然后将分割区域生成点云, 并结合先验形状输入到神经网络中重建物体模型; 最后输出一个变形场以及对应矩阵, 并通过Umeyama算法对物体进行位姿估计.实验结果表明, 所提算法达到了较高的精度; 在质心估计方面也优于包络盒中心作为质心的算法; 实时速率达到了13帧/s.在GPU NVIDIA 2060上进行仿真实验, 证明了所提算法计算的质心优于对比算法, 以及该算法的准确性及可靠性.

来源：2024年第9期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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