物体6D位姿的含义

物体6D位姿包括3D平移和3D旋转,表示物体在世界坐标系到相机坐标系的变换。与相机6D位姿相似,但物体6D位姿关注的是物体相对于世界坐标系的初始位置。通过旋转和平移矩阵,可以将物体从其世界坐标系变换到相机坐标系下,用于场景理解和机器人抓取等应用。

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在一些有关物体6D位姿估计或者机器人抓取的论文中,我们常会听到一个词:物体6D位姿估计 (6D object pose estimation),那什么是物体的6D位姿呢?它和SLAM中的相机6D位姿一样吗?

6D是指6个自由度,代表了3个自由度的位移 (也叫平移 (Translation)),以及3个自由度的空间旋转 (Rotation),合起来就叫位姿 (Pose)。位姿是一个相对的概念,指的是两个坐标系之间的位移和旋转变换。物体6D位姿和相机6D位姿是相似的,区别在于从哪个坐标系变换到相机坐标系。

相机6D位姿是指拍摄当前图像时刻,相机坐标系相对于世界坐标系发生的平移和旋转变换。世界坐标系可以定义在任意位置,也可以和当前相机坐标系重合。相机6D位姿通常用世界系到相机系的RT变换来表示,也即: T c = R c w ∗ T w + t c w T_c = R_{cw} * T_w + t_{cw} Tc=RcwTw+tcw,其中 R c w R_{cw} Rcw代表由世界系到相机系的旋转, t c w t_{cw} tcw 代表由世界系到相机系的平移, T c T_c Tc代表相机系下的3D点, T w T_w Tw代表世界系下的3D点。

而物体6D位姿是指拍摄当前图像时刻,相机坐标系相对于原始物体所在的世界系,发生的平移和旋转变换。原始物体可以放在世界系的任何位置,而且通常将物体本身的重心和朝向与世界系对齐。物体6D位姿通常用原始物体所在世界系到相机系的RT变换来表示,也即: T c = R c m ∗ T m + t c m T_c = R_{cm} * T_m + t_{cm} Tc=RcmTm+tcm,其中 R c m R_{cm} Rcm代表由原始物体 (model) 所在的世界系到相机系的旋转, t c m t_{cm} tcm代表由物体所在的世界系到相机系的平移, T c T_c Tc代表相机系下物体的3D点, T m T_m Tm代表物体所在世界系下物体的3D点。因此,当世界系和物体本身对齐时,相机的6D位姿等价于物体的6D位姿。

具体我们看一个物体6D位姿的例子,数据来自preprocessed LineMod dataset数据集,原始物体3D模型本身的重心和朝向与世界系是对齐的,其坐标值为 T m T_m Tm

在这里插入图片描述
使用相机拍摄带有目标物体的场景后,恢复相机坐标系下的点云如下,此时目标物体的3D坐标为 T c T_c Tc
在这里插入图片描述
基于给定的Ground Truth的物体6D位姿,camRm2c代表物体所在世界系到相机系的旋转矩阵R,camtm2c代表物体所在世界系到相机系的平移矩阵t:

cam_R_m2c: [0.09630630, 0.99404401, 0.05100790, 0.57332098, -0.01350810, -0.81922001, -0.81365103, 0.10814000, -0.57120699],
cam_t_m2c: [-105.35775150, -117.52119142, 1014.87701320],

使用 T c = R c m ∗ T m + t c m T_c = R_{cm} * T_m + t_{cm}

物体6D姿估计算法是一种计算机视觉方法,用于确定多个物体在三维空间中的置和姿态。其流程主要包括以下步骤: 1. 数据采集:采集包含多个物体的图像或者点云数据。 2. 物体分割:对采集到的数据进行物体分割,将每个物体从背景中分离出来。常用的物体分割方法包括基于颜色或纹理的分割算法。 3. 特征提取:对每个物体进行特征提取,提取出能够描述物体形状和纹理的特征。常用的特征包括SIFT、SURF等。 4. 特征匹配:将采集到的特征与已知的物体模型进行匹配,找到最佳匹配的物体模型。这个匹配过程可以使用特征描述子的相似度进行。 5. 姿估计:通过匹配到的物体模型,利用对应的特征点和三维点的对应关系,对物体姿进行估计。常用的方法有EPnP和PnP算法。 6. 姿态优化:通过优化算法,对估计出的物体姿进行优化,得到更准确的结果。优化中可以使用非线性优化算法,如Levenberg-Marquardt算法等。 7. 姿态融合:如果存在多个物体,可以将每个物体姿估计结果进行融合,得到整个场景中多个物体姿,进一步提高估计的准确性。 8. 评估和验证:通过与真实物体姿进行对比,计算估计结果的准确性,并对算法进行评估和验证。 总结来说,多物体6D姿估计算法的流程包括数据采集、物体分割、特征提取、特征匹配、姿估计、姿态优化、姿态融合和评估验证等步骤。这些步骤通过采集、分割、匹配和优化等过程,能够对多个物体在三维空间中的置和姿态进行准确估计。
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