基于类别级先验重建的六维位姿估计方法

针对现有物体六维姿态估计方法难以泛化到真实场景、未知新物体的问题,文章提出了一种基于类别级先验重建的物体六维位姿估计方法,通过提取并融合输入物体与先验模板的三维特征,将先验模板由初始的局部坐标系变换到当前相机坐标系下,根据变换前后的点对匹配关系求得目标物体的六维位姿,通过这种方式能够使得模型更关注类别级共有信息、抑制对输入物体的特异性几何结构表征,对未知新物体具有更好的泛化能力。实验表明,当训练集仅包含合成数据时,该方法在真实数据上具有更好的性能。