0. 读者个人理解目标姿态估计是一个基本的计算机视觉问题,在增强现实和机器人领域有广泛的应用。在过去的十年中,由于其卓越的准确性和稳健性,深度学习模型逐渐取代了依赖于设计好的点对特征的传统算法。然而,…
解决了SLAM、VIO、VIM等方向的位姿估计问题,EKF及其改进算法已经成为SLAM前端位姿估计的常用方法。 我们有一个机器人当然可以是无人机,无人车等各种机器人,上面有单目相机和IMU模块,IMU可以提供体坐标系下的转速和加速度。 一、机器人运动学 其中,旋转矩阵R∈SO(3),位置p∈R³,偏航角速度ω,速度v,e₃=(0...
位姿估计指确定物体在三维空间中的位置和姿态，应用场景覆盖机器人抓取、自动驾驶定位、增强现实虚实结合等。传统方法依赖手工设计的特征点或标记物，通过几何计算得出物体位姿。经典算法如PnP问题求解，利用二维图像点与三维模型点对应关系计算位姿。这类方法在环境纹理丰富时效果稳定，但受光照变化、物体遮挡影响较大。早期...
相机位姿估计介绍 相机位姿估计是计算机视觉中确定相机在三维空间中位置和方向的过程。相机的位置用三维坐标描述，方向用旋转矩阵或四元数表示，两者共同构成相机坐标系到世界坐标系的转换关系。位姿估计在增强现实、机器人导航、三维重建等领域应用广泛。理解相机位姿估计需要先了解坐标系转换。世界坐标系是真实环境中的固定...
3. 实例级目标位姿估计 实例级物体姿态估计描述了在模型训练期间已经见过的物体的姿态估计任务。我们将现有的实例级方法分为四类:基于对应关系的(第3.1节)、基于模板的(第3.2节)、基于投票的(第3.3节)和基于回归的(第3.4节)方法。 基于对应关系的物体姿态估计是指涉及识别输入数据与给定完整物体 CAD 模型之间对应...
类别级 6D 物体姿态估计中的多解问题 在类别级 6D 物体姿态估计中，多解问题指的是在同一观测条件下，可能存在多个合理的位姿估计。这种情况主要源于两个方面，如图 1 所示：对称物体和部分观测。对于对称物体，例如球形或圆柱形的物体，在不同方向上的观测可能会完全相同，因此从理论上讲，它们有无限多个可能的位姿...
视觉定位、位姿估计、SLAM的区别是:1、视觉定位是通过分析图像或视频数据来确定摄像机或传感器的位置信息;2、位姿估计是指确定物体或传感器在三维空间中的位置和姿态(旋转和平移);3、SLAM是一种复杂的技术,是指在未知环境中,通过同时进行地图构建和位置估计来实现自主导航。
目前机器人抓取系统都与给定的场景深度绑定,不存在一种抓取系统能够一劳永逸适用于多场景下的抓取任务。因此,针对机器人抓取系统的研究一定是在某个给定场景下,针对给定场景构建基于视觉的物体定位、位姿估计和抓取估计算法。 物体定位方面,定位但不识别算法要求物体在结构化场景中或者与背景具有显著差异,因此限制了其应用...
目前,主流的类别级别 6D 物体位姿估计方法可以分为两大类:一是直接回归的端到端方法,二是基于物体类别先验的两阶段方法。然而,这些方法都将该问题建模为回归任务,因此在处理对称物体和部分可见物体时,需要特殊的设计来应对多解问题。 为了克服这些挑战,本文提出了一种全新的类别级 6D 物体位姿估计范式,将该问题重新...
但是这种不能向新的物体泛化的约束使得我们的位姿估计算法在真实世界当中对各种物体进行估计造成了很大的限制,这是主要的限制。 类别级的六维物体位姿估计 类别级六维物体位姿:我希望能够对一个物体的类别定义它的位姿,在测试时不需要见过这个物体,甚...