研究目的
研究将光流算法与ICP方法相结合，以提高刚性物体的三维点对应关系和六自由度（6-DOF）位姿估计的准确性。
研究成果
所提出的方法通过结合光流与ICP算法，利用颜色和深度传感器数据显著提高了位姿估计精度。与传统ICP方法相比，该方法展现出更低的误差率，适用于需要精确物体追踪和位姿估计的应用场景。
研究不足
该研究仅限于刚性物体，可能无法很好地推广到非刚性或复杂形状的物体。其准确性取决于所使用传感器的分辨率和质量。
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[ACM出版社2018年第二届国际会议 - 西班牙巴塞罗那（2018.08.03-2018.08.05）] 《2018年第二届云计算与大数据计算国际会议论文集 - ICCBDC'18 - 基于光流的运动姿态估计》
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[ACM出版社2018年第二届国际会议 - 西班牙巴塞罗那（2018.08.03-2018.08.05）] 《2018年第二届云计算与大数据计算国际会议论文集 - ICCBDC'18 - 基于光流的运动姿态估计》
DOI：10.1145/3264560.3264563
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
本文提出了一种基于光流的新型ICP（迭代最近点）算法变体，用于寻找更优的3D点对应关系并计算刚体对象的六自由度（6-DOF）位姿。该方法将光流算法与ICP方法相结合，充分利用了RGB传感器的高分辨率和深度传感器的深度信息。融合彩色与深度传感器能提升位姿估计效果。我们通过Vicon运动捕捉系统设定真值，并在刚体对象上测试本方法与ICP方法的对比实验。结果表明，相较于仅基于深度位置的ICP位姿估计，光流与ICP结合的方法能实现更精确的刚体位姿估计且误差更低。
作者：
Mehmet Akif Alper，Hammid Al-Ghezi，Ali Nassib，Yasar Guzel
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