[發明專利]6D位姿標注方法、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 202110255261.8
• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN113034593A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 孫靖文;伍廣彬;言宏亮;于波;張華
• 申請（專利權）人: 深圳市廣寧股份有限公司;深圳市格靈人工智能與機器人研究院有限公司;深圳市格靈人工智能與機器人研究院
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06K9/62
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 洪銘福

1.一種6D位姿標注方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取目標物體的圖像信息；其中，所述圖像信息包括目標掩碼和目標物體的深度圖片；

根據所述目標掩碼，將所述目標物體的所述深度圖片轉化為第一點云集合；

粗匹配步驟：采用PPF算法對所述第一點云集合與預設的模型點云集合進行粗匹配，得到所述目標物體的第一位姿，并根據所述第一位姿將所述第一點云集合轉換為第二點云集合；

第一次精匹配：采用點對面的ICP算法將所述第二點云集合與所述模型點云集合進行第一次精匹配，得到所述目標物體的第二位姿，并根據所述第二位姿將所述第二點云集合轉換為第三點云集合；

第二次精匹配：采用點對點的ICP算法將所述第三點云集合與所述模型點云集合進行第二次精匹配，得到所述目標物體的第三位姿；

根據所述第一位姿、所述第二位姿和所述第三位姿，計算出所述目標物體的目標位姿。

2.根據權利要求1所述的6D位姿標注方法，還包括：

采用DBSCAN的點云去噪算法將所述第一點云集合進行去噪，得到去噪后的第一點云集合，并將去噪后的第一點云集合用于所述粗匹配步驟。

3.根據權利要求2所述的6D位姿標注方法，其特征在于，所述采用DBSCAN的點云去噪算法將所述第一點云集合進行去噪，得到去噪后的第一點云集合，并將去噪后的第一點云集合用于所述粗匹配步驟，包括：

獲取所述第一點云集合中的多個核心點；其中，所述核心點為預設半徑范圍內的點數大于或者等于預設點數的點，所述核心點到所述核心點的預設半徑范圍內的點稱為可達；

采用DBSCAN，獲取第一點云集合范圍內的多個聚類點集合；其中，若第二核心點由第一核心點可達，第三核心點和第三非核心點由所述第二核心點可達，則所述第三核心點和所述第三非核心點均由所述第一核心點可達，一個核心點與其他所有可達的點形成一個聚類點集合；

獲取多個所述聚類點集合中點數最多的聚類點集合，并將點數最多的所述聚類點集合作為去噪后的第一點云集合。

4.根據權利要求1所述的6D位姿標注方法，其特征在于，所述粗匹配步驟：采用PPF算法對所述第一點云集合與預設的模型點云集合進行粗匹配，得到所述目標物體的第一位姿，并根據所述第一位姿將所述第一點云集合轉換為第二點云集合，包括：

在所述模型點云集合中，根據每兩點之間的點對特征，建立全局模型；

將所述第一點云集合分為第一部分點集合和第二部分點集合，并計算出所述第二部分點集合與所述第一部分點集合的多個目標點對特征；

將每個所述目標點對特征與所述全局模型進行匹配，并得到多個位姿的位姿集合；

將所述位姿集合中個數最多的位姿作為第一位姿；

根據所述第一位姿將所述第一點云集合轉換得到第二點云集合。

5.根據權利要求1所述的6D位姿標注方法，其特征在于，所述第一次精匹配：采用點對面的ICP算法將所述第二點云集合與所述模型點云集合進行第一次精匹配，得到所述目標物體的第二位姿，并根據所述第二位姿將所述第二點云集合轉換為第三點云集合，包括：

獲取所述目標點云集合中的每個點到所述模型點云集合中的多個點對應的多個切面的第一距離集合，并將所述第一距離集合中的最短距離對應的兩個點作為一個點對；

獲取所述目標點云集合中的點與所述模型點云集合中的點形成的多個點對；

獲取多個點對之間的第一距離和；其中，所述第一距離和為所述目標點云集合中所有點到所述模型點云集合中對應點的切面的距離之和；

將所述目標點云集合經過第一公式的迭代優化，將第一距離和取得最小值對應的位姿作為第二位姿；

根據所述第二位姿將所述第二點云集合轉換為第三點云集合。