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摘要
堆叠物体检测算法是机械臂在物流场景下实现货物自主分拣的关键感知技术，主要难点是如何在环境复杂、高度非结构化的工况中准确而高效的识别出待分拣物体，并得到其三维位姿。常用方法中，传统区域生长算法在高曲率部分表现欠佳，考虑特征较少，造成分割准确率较低，LCCP算法容易导致欠分割且时间效率较低。为了解决以上问题，提出了一种基于三维点云的堆叠箱式物体位姿检测算法。首先对数据采取降采样、离群点移除等预处理手段；然后建立点云K-D树并计算点云特征，基于改进区域生长的方法，结合邻域投票策略，进行平面提取；之后并行化实现平面再处理的过程；最后分析平面间的相邻性和凹凸性，进行物体提取并拟合三维包围盒，得到其三维位姿。实验结果表明该算法准确度较高、速度较快，具有一定的实际应用价值。
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