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深度图像中快速六维物体位姿精修

DOI：10.1007/s10489-018-1376-y 期刊：Applied Intelligence 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 恢复6D物体位姿因其应用于机器人智能操控等领域而备受关注。本文提出一种从消费级深度传感器获取的含噪深度图像中优化6D物体位姿的方法。与现有同类技术相比，该方法具有高精度、对部分遮挡和噪声的高鲁棒性、低计算成本及快速收敛等优势。其通过迭代方案仅采用随机森林来最小化能量化真实位姿与估计位姿偏差的代价函数实现这一效果。本算法中的随机森林仅需使用物体3D模型渲染的合成深度图像进行训练。多项实验结果表明，相较于深度图像6D位姿优化中常用的ICP算法和基于优化的算法，本方法性能更优。此外，我们的算法迭代过程仅需单核CPU即可显著快于现有技术。
作者： Haoruo Zhang，Qixin Cao
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种基于迭代随机森林的快速精确方法，用于从含噪声的深度图像中优化6D物体位姿，旨在提高精度、增强对遮挡和噪声的鲁棒性、降低计算成本，并相比ICP等现有方法和基于优化的算法实现更快的收敛速度。

研究成果

提出的迭代随机森林方法用于六维物体位姿精修，展现出高精度、抗噪声与遮挡的鲁棒性、低计算成本以及快速收敛特性（单CPU核心每迭代约30毫秒）。在公开数据集实验中，该方法优于基于ICP和基于优化的方法，使其成为机器人和计算机视觉实时应用中的实用替代方案。未来工作可融合RGB数据或边缘特征以处理大遮挡情况。

研究不足

该方法可能因自由度损失而无法处理对称物体，对于深度图像中存在大孔洞或严重遮挡导致结构信息不足的情况也会失效。它需要对随机森林进行逐模型训练（每个模型耗时约350秒），且仅依赖深度数据而不使用颜色信息。

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