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摘要
为了解决低分辨率深度相机获取复杂场景下物体精确位姿信息困难的问题，提出一种基于点云场景分割与改进配准算法的物体位姿估计方法。首先，提出采用结构光三维扫描仪来扫描制作目标物体模板，以消除由理论模型直接生成模板所带来的差异性。而后，提出了一种基于两步法的物体分割方式，能够快速准确的完成场景点云中目标物体的分割。最后，提出一种结合法线夹角约束与邻域数约束的关键点提取算法，能够有效提取模板与场景点云中具有大曲率特征且非噪声的关键点，紧接着在关键点处计算FPFH特征描述，并基于随机采样一致性完成物体粗配准与初始位姿估计。为提高位姿估计精度，进一步采用带法线夹角约束的改进ICP算法，完成物体初始位姿估计的精确修正。通过试验对所提方法进行了验证，对比现有基于点云配准的位姿估计方法，位姿估计误差明显减小，有效证明了所提方法的可行性。
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单位数字制造装备与技术国家重点实验室; 中国航发南方工业有限公司; 华中科技大学
