基于特征融合的6D目标位姿估计算法

为提高弱纹理目标和遮挡目标位姿估计的准确性,提出一种基于特征融合的6D目标位姿估计算法。从RGB-D图像中提取目标的颜色特征与点云特征;通过点集抽象在小区域内提取精细的局部几何特征,并扩展到更大局部区域,获得不同层次的局部几何特征以及目标的全局几何特征;将目标的颜色特征与几何特征进行融合,训练神经网络输出初始位姿。实验结果表明,与其它经典算法相比,该方法对于LineMOD数据集及YCB-Video数据集目标的平均位姿估计精度均有提升,对于弱纹理目标和遮挡目标均有较优表现。

航空搜潜布阵航路优化研究

为了更好地研究航空搜潜阵型布阵航路算法,提出将浮标搜潜阵型抽象成平面上点集的思想,并针对目前搜潜航路优化算法中常用的贪心算法进行分析,指出了其在点集扩大时将会远离全局最优解的问题。给出一种利用蚁群算法来进行航路优化的方法,能够取得比传统贪心算法更优的布阵航路,并通过仿真证明了该方法的有效性。