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基于改进PointNet++网络和ICP算法的堆叠零件位姿估计 认领 引用
1
作者 栾庆磊 吴叶 +1 位作者 常昕昱 毛宜东 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2025年第5期112-120,共9页
针对工业零件散乱摆放、相互堆叠带来的识别困难、位姿估计不准确等问题,文中提出了一种基于改进PointNet++点云分割网络与迭代最近点(ICP)配准算法的零件位姿估计方法。首先,利用PyBullet仿真工具模拟零件的堆叠场景并制作点云数据集;... 针对工业零件散乱摆放、相互堆叠带来的识别困难、位姿估计不准确等问题,文中提出了一种基于改进PointNet++点云分割网络与迭代最近点(ICP)配准算法的零件位姿估计方法。首先,利用PyBullet仿真工具模拟零件的堆叠场景并制作点云数据集;然后,改进PointNet++网络的损失函数和K-均值聚类算法的质心选择策略,将场景点云中的目标零件分割出来;最后,改进ICP点云配准算法的误差目标函数,估计目标零件的位姿信息。实验结果表明:实例分割的平均准确率和轮廓系数分别为92.88%和0.68,位姿估计的配准误差和耗时分别为0.926×10-6cm和24.64 s,证明了所提方法能够准确分割堆叠场景中的目标零件,且在位姿估计精度和效率方面均具有更好的效果。 展开更多
关键词 位姿估计 迭代最近点配准算法 PointNet++网络 K-均值聚类算法
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基于PointNet分类模型的织物三维悬垂模型匹配 认领 引用
2
作者 余志才 余晓娜 +1 位作者 丁笑君 顾冰菲 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第11期111-117,共7页
为实现基于三维悬垂模型的织物匹配,提出一种基于PointNet分类模型的织物三维悬垂模型匹配方法。首先利用三维扫描装置采集50种织物的三维悬垂模型,从中筛选出11种悬垂结果差异较大的织物,其对应的三维悬垂模型组成了织物三维悬垂模型... 为实现基于三维悬垂模型的织物匹配,提出一种基于PointNet分类模型的织物三维悬垂模型匹配方法。首先利用三维扫描装置采集50种织物的三维悬垂模型,从中筛选出11种悬垂结果差异较大的织物,其对应的三维悬垂模型组成了织物三维悬垂模型分类数据集DPN;剩余39种织物的三维悬垂模型组成织物三维悬垂模型匹配测试数据集DRC;对数据集DPN扩增后,利用重采样方法将数据集DPN和DRC中的所有三维悬垂模型重采样为具有相同顶点数目和拓扑结构的三维三角形网格;然后用数据集DPN训练PointNet分类模型;最后利用训练完成的PointNet分类模型提取数据集DRC中所有织物三维悬垂模型的特征向量νPN,以该特征向量为依据实现织物三维悬垂模型的匹配。结果表明:PointNet能有效实现数据集DPN的分类,利用PointNet提取的特征向量νPN能实现数据集DRC中织物三维悬垂模型的匹配,且基于PointNet分类模型的织物三维悬垂模型召回率可达39.91%,相对于基于悬垂指标和悬垂模型曲率的织物匹配方法(召回率38.55%)更优。 展开更多
关键词 织物 三维悬垂模型 PointNet 深度学习算法 三维悬垂模型匹配 悬垂性能
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基于点云分割算法的战术导弹表面压力分布快速预测 认领 引用
3
作者 蔺佳哲 何磊 +2 位作者 程明 周岭 杨春明 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期1587-1595,共9页
如何缩短飞行器的设计周期是我国航空航天领域亟待解决的难点问题,其中,气动设计是飞行器设计的关键环节,快速精确获取飞行器气动特性可有力加速概念设计方案的迭代改进。因此,基于中国空气动力研究与发展中心现有气动数据库,利用“1+N... 如何缩短飞行器的设计周期是我国航空航天领域亟待解决的难点问题,其中,气动设计是飞行器设计的关键环节,快速精确获取飞行器气动特性可有力加速概念设计方案的迭代改进。因此,基于中国空气动力研究与发展中心现有气动数据库,利用“1+N”模式的深度神经网络建模算法,构建来流参数、气动外形到表面压力分布数据的映射关系。为提升预测精度,结合压力分布数据原有的物面网格划分信息,改进点云分割PointNet++算法,准确识别导弹不同部件,自动增加不同部件的标签特征。测试案例表明,采用改进的点云分割算法和“1+N”模式的深度神经网络建模算法,战术导弹全弹表面压力分布预测平均相对误差(MRE)基本控制在10%以内。所提算法建模效率较高,适用于各类复杂外形飞行器的压力分布预测,具有较好的工程应用前景。 展开更多
关键词 战术导弹 压力分布预测 点云分割 深度神经网络 PointNet++算法
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结合倒置残差模块和可微分RANSAC算法的点云配准模型 认领 引用
4
作者 李维乾 葛文豪 陈金广 《计算机与现代化》 2026年第2期1-10,共10页
针对复杂和存在遮挡的点云数据整体和局部特征融合程度低,以及传统鲁棒估计算法无法集成到深度学习训练流程的问题,本文提出一种基于改进PointNet++和随机采样一致算法的点云配准网络模型。首先,使用融合倒置残差模块的PointNet++网络... 针对复杂和存在遮挡的点云数据整体和局部特征融合程度低,以及传统鲁棒估计算法无法集成到深度学习训练流程的问题,本文提出一种基于改进PointNet++和随机采样一致算法的点云配准网络模型。首先,使用融合倒置残差模块的PointNet++网络提取局部点云特征,生成融合全局和局部特征信息的特征描述符;其次,使用局部特征Transformer模块生成暂定的点对应和置信度分数;随后,引入神经采样器以保证RANSAC采样过程的可微分性,并使用可微分的几何求解器计算出点云对之间的刚性变换矩阵;最后,设计可训练质量函数以在每次迭代中优化评估指标,将鲁棒估计算法集成到训练流程中,最终完成点云配准。在3个公开的大规模点云数据集3DMatch、ETH和KITTI上的多次对比实验结果表明,本文方法在3DMatch上的特征匹配召回率达到98.4%,较SpinNet网络提高了0.8百分点;在ETH和KITTI上的特征匹配召回率和正确率分别达到98.5%和99.57%,较SpinNet网络分别提高了5.7百分点和0.5个百分点。在处理多个密度不均匀、存在遮挡的复杂点云数据集时,本文方法的表现优于现有先进方法,能有效提高配准精度。 展开更多
关键词 点云配准 鲁棒估计 特征描述符 PointNet++ 倒置残差 随机采样一致算法
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基于三维智能识别的仿生机械手远程控制系统 认领 引用
5
作者 陈烨涵 佘黎煌 张洪恺 《科技创新与应用》 2026年第4期66-69,共4页
仿生手可以在各种高危环境工作中逐步替代人工进行作业,在智能制造、医疗手术等场合应用发挥着重要作用。该文通过RGB-D相机实时提取使用者的手部信息,再利用PointNet神经网络计算出提取手势所需要的21个关键节点,之后将节点数据输入到... 仿生手可以在各种高危环境工作中逐步替代人工进行作业,在智能制造、医疗手术等场合应用发挥着重要作用。该文通过RGB-D相机实时提取使用者的手部信息,再利用PointNet神经网络计算出提取手势所需要的21个关键节点,之后将节点数据输入到仿生手系统的运动算法中,并计算出该系统的各个舵机的运动角度,利用Wi-Fi模块或4G/5G模块将移动平台的运动信息传输至仿生手的控制模块。通过这种方式,让仿生手能够迅速地作出对应的姿势调整,实现实时的机械牵引,通过边缘计算确保移动平台数据的快速处理和传输,为用户带来极大的便利。 展开更多
关键词 深度相机 PointNet 仿生手运动算法 实时机械牵引 Wi-Fi传输 边缘计算
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基于特征空间匹配的激光雷达点云配准算法 认领 引用 被引量：7
6
作者 陈强 岳东杰 陈健 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2020年第12期1303-1307,共5页
针对传统基于特征的粗配准效率低、误匹配较多的不足,提出一种基于特征空间匹配的配准方法。利用简化的PointNet模型实现特征空间的提取,以优化的点云PPF信息作为输入,根据提取的特征空间向量计算欧氏距离以筛选匹配点,通过RANSAC剔除... 针对传统基于特征的粗配准效率低、误匹配较多的不足,提出一种基于特征空间匹配的配准方法。利用简化的PointNet模型实现特征空间的提取,以优化的点云PPF信息作为输入,根据提取的特征空间向量计算欧氏距离以筛选匹配点,通过RANSAC剔除误匹配点对完成粗配准,利用ICP实现精配准。实验结果表明,本文算法相比FPFH和SHOT算法与ICP结合可有效提升配准效率,且配准结果的均方根误差较小。 展开更多
关键词 三维扫描 点云配准 PointNet模型 随机采样一致性 迭代最近点算法
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基于结构光3D视觉的空间姿态识别系统设计 认领 引用 被引量：1
7
作者 谭小兵 李伯明 陶文华 《单片机与嵌入式系统应用》 2023年第11期33-36,共4页
为提高产品零件空间姿态识别的精度和收敛速度,提出基于结构光3D视觉对空间姿态识别的方法。首先,采用投影仪和相机获取产品零件图像信息,利用相移法获取深度信息,通过深度图点云重建获取3D点云数据;然后对3D点云数据进行特征处理和分类... 为提高产品零件空间姿态识别的精度和收敛速度,提出基于结构光3D视觉对空间姿态识别的方法。首先,采用投影仪和相机获取产品零件图像信息,利用相移法获取深度信息,通过深度图点云重建获取3D点云数据;然后对3D点云数据进行特征处理和分类时,建立点云网络(Point Network,PointNet)模型;最后,采用改进的迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法对3D点云数据配准,从而实现产品零件姿态的识别。实验结果表明,该方法在对产品零件点云特征分类性能上,准确率能达到96%左右,召回率能稳定在92%左右;在配准精度和收敛速度上,较其他两种方法更优越,进一步验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 3D视觉 空间姿态识别 PointNet模型 ICP算法 点云数据
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基于KNN-PointNet的点云语义分割 认领 引用 被引量：17
8
作者 杨晓文 王爱兵 +2 位作者 韩燮 赵融 靳瑜昕 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第24期264-271,共8页
针对深度神经网络PointNet未引入局部特征以及分割精度有待提高的问题,在PointNet的基础上提出一种结合改进K近邻(KNN)算法的局部特征提取方法,将引入局部特征提取方法的神经网络命名为KNNPointNet。首先将局部区域划分为k个圆形邻域,... 针对深度神经网络PointNet未引入局部特征以及分割精度有待提高的问题,在PointNet的基础上提出一种结合改进K近邻(KNN)算法的局部特征提取方法,将引入局部特征提取方法的神经网络命名为KNNPointNet。首先将局部区域划分为k个圆形邻域,根据局部区域中样本数据分布密度的差异来确定权值以计算待测点的分类情况;其次将局部邻域特征结合单点全局特征作为输入进行特征提取,通过调节网络深度来提取局部特征以增强局部邻域中点与点的相互关联;最后将改进的KNN算法应用于KNN-PointNet点云分割网络进行实验对比。实验结果表明,相比于当前一些先进的分割网络,采用改进KNN算法的分割网络KNN-PointNet具有更高的分割精度。 展开更多
关键词 图像处理 KNN算法 局部特征 PointNet 密度差异 点云分割
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