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基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量
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作者 王艺诗 徐田来 +1 位作者 张泽旭 苏宇 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期294-302,共9页
针对对称结构空间目标相对位姿解算过程中点云误匹配带来的误差问题,提出一种基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量方法。首先设计空间目标点云特征提取网络及关键点回归网络,将位姿测量问题转换为空间目标点云关键点回归问... 针对对称结构空间目标相对位姿解算过程中点云误匹配带来的误差问题,提出一种基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量方法。首先设计空间目标点云特征提取网络及关键点回归网络,将位姿测量问题转换为空间目标点云关键点回归问题,通过两个并行的回归网络分别输出空间目标平移向量和具有固定标签的目标点云三维边界框角点;其次利用具有连续稳定标签的角点求解目标姿态,可有效解决目标的对称结构导致的点云误配准问题;最后通过仿真数据集的实验表明,该方法相比于传统的点云配准方法有更高的准确率,能够精确求解具有对称结构的空间目标相对位姿。 展开更多
关键词 空间目标点云 特征提取网络 回归网络 三维边界框角点 位姿测量
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