局部特征表征的6D位姿估计算法

为解决有纹理模型在遮挡条件下6D位姿估计精确度不高的问题,提出了一种局部特征表征的端到端6D位姿估计算法。首先为了得到准确的定位信息,提出了一个空间—坐标注意力机制(spatial and coordinate attention),通过在YOLOv5网络中加入空间—坐标注意力机制和加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network),YOLOv5-CBE算法的精确度(precision)、召回率(recall)、平均精度均值(mAP@0.5)分别提升了3.6%、2.8%、2.5%,局部特征中心点坐标误差最高提升了25%;然后用YOLOv5-CBE算法检测局部特征关键点,结合3D Harris关键点通过奇异值分解法(singular value decomposition)计算模型的6D位姿,最高遮挡70%的情况下仍然可以保证二维重投影精度(2D reprojection accuracy)和ADD度量精度(ADD accuracy)在95%以上,具有较强的鲁棒性。