多目标场景下基于局部表面特征的3D物体识别与理解算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外3D物体识别与理解研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 3D点云图像分割方法 | 第15-24页 |
| 2.1 开源点云数据处理平台PCL简介 | 第15-16页 |
| 2.2 图像分割问题描述 | 第16页 |
| 2.3 传统的区域生长分割算法 | 第16-19页 |
| 2.3.1 估计点云图像表面法向量 | 第18-19页 |
| 2.4 基于颜色的区域生长分割算法 | 第19页 |
| 2.5 改进的基于颜色和法线的区域生长分割算法 | 第19-23页 |
| 2.5.1 算法描述 | 第19-22页 |
| 2.5.2 实验对比分析 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于局部表面特征的3D物体识别 | 第24-43页 |
| 3.1 物体识别系统概述 | 第24-25页 |
| 3.2 深度图像数据重建 | 第25-27页 |
| 3.3 数据预处理算法介绍 | 第27-28页 |
| 3.4 3D关键点检测算子对比分析 | 第28-33页 |
| 3.4.1 固定尺度的关键点检测 | 第28-29页 |
| 3.4.2 自适应尺度的关键点检测 | 第29-33页 |
| 3.5 局部表面特征描述子对比分析 | 第33-38页 |
| 3.5.1 特征描述子研究现状 | 第33-34页 |
| 3.5.2 RoPS算法描述 | 第34-38页 |
| 3.6 物体模型库的创建 | 第38-39页 |
| 3.7 特征匹配方法对比分析 | 第39-40页 |
| 3.8 物体识别 | 第40页 |
| 3.9 位姿估计 | 第40-42页 |
| 3.10 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 多目标场景理解 | 第43-46页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 场景分析 | 第44页 |
| 4.3 语义地图文件的生成 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 多目标场景识别与理解的应用测试与分析 | 第46-54页 |
| 5.1 模块化机械臂分拣系统硬件组成 | 第46-47页 |
| 5.2 模块化机械臂分拣系统软件体系结构 | 第47-49页 |
| 5.2.1 人机交互模块 | 第48页 |
| 5.2.2 三维地图实时生成模块 | 第48-49页 |
| 5.2.3 语言解析与机械臂控制模块 | 第49页 |
| 5.3 3D点云物体识别与理解测试 | 第49-53页 |
| 5.3.1 实验平台 | 第49-50页 |
| 5.3.2 实验数据 | 第50页 |
| 5.3.3 实验与分析 | 第50-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第54页 |
| 6.2 本文工作展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-63页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第63页 |
