多目標(biāo)場(chǎng)景下基于局部表面特征的3D物體識(shí)別與理解算法研究.pdf

1、機(jī)器人對(duì)環(huán)境的感知能力對(duì)機(jī)器人的智能性有著重大的影響，學(xué)習(xí)理解環(huán)境信息后，機(jī)器人能實(shí)時(shí)進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃與決策。雜亂場(chǎng)景下的3D物體識(shí)別與理解是一個(gè)快速發(fā)展的研究領(lǐng)域。根據(jù)特征的類型3D物體識(shí)別算法分為兩類，基于全局特征和基于局部特征的方法。由于局部特征的方法對(duì)目標(biāo)遮擋和雜亂的實(shí)際場(chǎng)景具有更高的魯棒性，本文對(duì)多目標(biāo)場(chǎng)景下基于局部表面特征的3D物體識(shí)別與理解算法展開(kāi)研究，提出了一種基于開(kāi)源點(diǎn)云庫(kù)(PCL)的實(shí)時(shí)的三維語(yǔ)義地圖生成算法。論文的工作

2、主要包括以下幾個(gè)部分:
　　(1)對(duì)模塊化機(jī)械臂分揀平臺(tái)的作業(yè)物體構(gòu)建點(diǎn)云模型庫(kù)。通過(guò)濾波去除點(diǎn)云中的噪聲點(diǎn)和離群點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的區(qū)域生長(zhǎng)分割算法用于物體聚類的提取，采用ISS算法檢測(cè)聚類關(guān)鍵點(diǎn)并計(jì)算對(duì)應(yīng)RoPS局部特征描述子，建立k-d樹(shù)序列表，實(shí)現(xiàn)物體模型庫(kù)的構(gòu)建。
　　(2)為了提高模塊化機(jī)械臂分揀作業(yè)的效率，提出了一種實(shí)時(shí)的三維語(yǔ)義地圖生成方法。對(duì)其中涉及到的濾波預(yù)處理、3D關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、局部表面特征描述、特征匹配