发明专利 已授权

基于双向匹配和全局注意力网络的鲁棒6D位姿估计方法

📄 申请号:CN202310810193.6 📄 发布日:2026/08/27

著录项目信息

申请日
2023-07-03
公开号
CN116843753B
公开日
2025-04-08
申请人
重庆理工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

工业机器人, 自动驾驶, 增强现实, 智能装配, 无人系统

摘要

本发明公开了基于双向匹配和全局注意力网络的鲁棒6D位姿估计方法,包括以下步骤:S1、获取全景图像和深度图像,将其分别输入至ConvNext网络和Pointnet网络中提取得到颜色特征和深度点云,并根据颜色特征、深度点云和模型点云提取特征矩阵;S2、将深度点云及其法向量信息和模型点云及其法向量信息输入至全局点云注意力模块,得到共同注意力图;S3、将共同注意力图与特征矩阵输入至注意力感知位姿估计模块,得到最终位姿。本发明引入了一种简单而有效的全局点云注意力模块发现模型点和深度点之间的相似性,从而获得鲁棒的注意力相关性。实验表明,本发明比目前的方法具有优势,并且本发明的预测结果的准确性和鲁棒性在6D姿态估计中得到提高。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20250408
✅ 授权
20231024
?? 实质审查的生效 :
20231003
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:78 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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