【摘 要】
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传统计算机视觉能够对二维图像进行分类、识别以及分割,然而无法处理三维视觉信息,比如机器人定位、人体动作识别等。6D姿态即三维平移和三维旋转,是计算机能够识别三维视觉信息的必要数据转换形式。因此,6D姿态估计是计算机理解三维空间中外界信息的前提条件。而在实际应用中仍面临动态场景下低延时的挑战。传统方法的实时性强,然而无法对被遮挡的物体进行6D姿态估计,严重影响了复杂场景下6D姿态估计的实际应用价值。
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传统计算机视觉能够对二维图像进行分类、识别以及分割,然而无法处理三维视觉信息,比如机器人定位、人体动作识别等。6D姿态即三维平移和三维旋转,是计算机能够识别三维视觉信息的必要数据转换形式。因此,6D姿态估计是计算机理解三维空间中外界信息的前提条件。而在实际应用中仍面临动态场景下低延时的挑战。传统方法的实时性强,然而无法对被遮挡的物体进行6D姿态估计,严重影响了复杂场景下6D姿态估计的实际应用价值。深度学习以数据驱动方式提取图像的特征信息,提取的抽象特征鲁棒性更好,泛化能力更强。因此,本文致力于研究基于深度学习的6D姿态估计方法及该方法在实际应用中的效果。论文主要研究工作如下:(1)构建Fruits 6D姿态估计数据集。为了更好地验证本研究方法的姿态估计能力及泛化能力。本文依据LineMod公共数据集标准格式,进行数据采集、坐标转换、3D模型创建、Mask创建和标签文件制作,构建了一个包含6个目标物体类别及7550张二维RGB图像的标准6D姿态估计数据集。(2)构建6D姿态估计网络。提出一种基于YOLO V2的单阶段、端到端的轻量级6D姿态估计网络。在LineMod公共数据集和Fruits数据集上的实验表明,在2D重投影误差指标,ADD指标以及5cm5°指标中实验结果均优于Brachmann等多个经典6D姿态估计方法;算法运行速度方面相较于目前主流单阶段6D姿态估计网络有显著优势。(3)验证本研究的6D姿态估计网络实时处理能力。在Fruits数据集上进行验证实验,实验设置于有遮挡物的复杂背景环境下,结果表明该网络能够在低延迟的状态下对目标物体进行实时6D姿态估计。(4)验证本研究的6D姿态估计网络实际应用效果。将6D姿态估计网络在机器人定位领域进行仿真应用,设置基于6D姿态估计的机器人定位仿真实验。该实验在Gazebo仿真环境下进行,设置三组不同条件的实验假设,实验结果表明本文提出的机器人定位方法有一定的可行性和稳定性。
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