近日，哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授劉賢明團(tuán)隊(duì)在具身智能領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，提出了一種基于隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的6D物體位姿優(yōu)化方法，顯著提升了物體定位的精度與效率。相關(guān)成果發(fā)表《IEEE機(jī)器人匯刊》。
6D位姿估計(jì)（包含3D旋轉(zhuǎn)和3D平移）是機(jī)器人抓取、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用的核心技術(shù)。傳統(tǒng)方法依賴迭代最近點(diǎn)算法進(jìn)行位姿優(yōu)化，但迭代最近點(diǎn)需要顯式建立點(diǎn)云與3D模型的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，容易陷入局部最優(yōu)且對(duì)噪聲和遮擋敏感。
針對(duì)這一問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化框架，通過(guò)將目標(biāo)物體的3D模型編碼為符號(hào)距離場(chǎng)，直接優(yōu)化點(diǎn)云與模型表面的距離，無(wú)需顯式匹配對(duì)應(yīng)點(diǎn)。該方法具有多種優(yōu)勢(shì)：一是高效性，離線訓(xùn)練僅需4-5分鐘，在線優(yōu)化實(shí)時(shí)完成；二是魯棒性，對(duì)初始位姿偏差大、噪聲、尺度變化及遮擋等復(fù)雜場(chǎng)景表現(xiàn)優(yōu)異；三是通用性，可無(wú)縫集成至現(xiàn)有位姿估計(jì)流程，無(wú)需額外標(biāo)注數(shù)據(jù)。
該技術(shù)可廣泛應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人精準(zhǔn)抓取、自動(dòng)駕駛環(huán)境感知、AR/VR交互等領(lǐng)域。
相關(guān)論文信息：https://ieeexplore.ieee.org/document/10970084
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