一种基于实例分割网络和迭代优化的6D位姿估计方法

摘要

本发明涉及一种基于实例分割网络和迭代优化的6D位姿估计方法，包括以下步骤：1)将深度图像转换成HHA特征图和场景点云；2)将HHA特征图和彩色图像输入到增加空间变换网络后的实例分割网络中，进行任意位姿物体的实例分割获得物体种类识别结果以及掩膜分割结果；3)根据实例分割的结果，在场景点云上分割出目标点云；4)根据改进的4PCS算法和ICP算法将分割出的目标点云和目标CAD模型的模型点云进行匹配和位姿精修，从而得到精确的位姿估计结果。与现有技术相比，本发明具有准确识别、多种类物体识别、检测性能高、位姿匹配精度高等优点。