基于深度学习的6D位姿估计 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,当代方法仍然面临几个挑战,包括它们对标注训练数据的依赖性、模型紧凑性、在挑战性条件下的稳健性,...
简单来说,位姿指的是物体或机器人相对于参考坐标系的位置和方向。 在工业机器人的应用中,位姿通常以笛卡尔坐标系或欧拉角来描述。笛卡尔坐标系是由三个坐标轴(x、y、z)和一个原点组成,通过坐标轴上的数值来确定物体的位置。而欧拉角则是一种描述物体旋转的方式,包括俯仰角(pitch)、偏航角(yaw)和滚转角(roll)。
位姿是指物体、机器人或人的姿态或姿势在三维空间中的位置和方向。它由位置和方向两个要素组成。位置表示物体的中心或参考点在三维空间中的坐标,通常使用三个实数表示。方向表示物体在三维空间中的朝向或朝向,通常使用旋转矩阵、欧拉角或四元数等表示。位姿的概念在计算机图形学、机器人学、虚拟现实、增强现实以及导航...
机器人学中,用齐次矩阵(4x4)来统一描述刚体的位置和姿态,如下图。通过矩阵的正逆变换和矩阵相乘操作,实现位姿的变换。 其中,前面的3x3矩阵代表刚体的姿态,后面的3x1矩阵代表刚体的位置。 2.3.齐次变换 有了上述基础,接下来可以用齐次变换来描述刚体在空间中的位姿变换了。齐次矩阵不仅可以描述刚体在空间中的位姿,还...
位姿描述(frame) 位置信息和姿态信息组合起来,就是位姿。姿态用3x3的旋转矩阵BAR表示,位置用{B}的原点在{A}中的坐标APBORG表示。其中ORG是原点(origin)的意思。 位姿{B}(或者说,由坐标系{B}所表示的位姿)可以表示为: {B}={BAR,APBORG} 总之,位姿是用两个坐标系的相对关系来表示的。这是位姿描述方法的核...
对ScanMatch,参数pose_prediction是位姿误差,直观上理解,重力校正可让输入位姿中的旋转变成个较小值,这个较小值称为位姿误差。参数filtered_gravity_aligned_point_cloud是odom坐标系下的点云,注意,不是base_footprint。可以设想种极端极况,当位姿误差pose_prediction是0时。ScanMatch中不论实时相关性扫描优化,还是...
四、位姿的逆运算 开始点P0变换位姿pose1得到P2,然后从P2怎么能够回到P1呢,因为ABB使用的是欧拉角右乘(先平移,再Rz.Ry.Rx的固定顺序旋转),所以接下来需要从点P2逆位姿变化得到P0 MoveJ phome,V500,Z0,MyTool\WObj:=wobj0; 运动到待机点MoveJ P10,V500,Z0,MyTool\WObj:=wobj0;运动到目标点P10A:=PoseMult...
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...
库卡机器人位姿变换详细说明--库卡机器人 机器人操作的定义是指通过某种机构使零件和工具在空间运动,这自然就需要表达零件、工具以及机构本身的位置和姿态。为了定义和运用表达位姿的数学量,我们必须定义坐标系并给出表达的规则。 我们采用这样的一个体系,即存在着一个世界坐标系,我们所定义的位姿都是参照世界坐标系...