Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 基于深度学习初始位姿估计的机器人摄影测量视点规划 | |
| 姜涛; 崔海华; 程筱胜; 田威 | |
| 发表期刊 | 自动化学报
 |
| ISSN | 0254-4156 |
| 2023 | |
| 卷号 | 49期号:11页码:2326-2337 |
| 摘要 | 针对机器人摄影测量中离线规划受初始位姿标定影响的问题,提出融合初始位姿估计的机器人摄影测量系统视点规划方法.首先构建基于YOLO (You only look once)的深度学习网络估计被测对象3D包围盒,利用PNP (Perspective-N-point)算法快速求解对象姿态;然后随机生成机器人无奇异无碰撞的视点,基于相机成像的2D-3D正逆性映射,根据深度原则计算每个视角下目标可见性矩阵;最后,引入熵权法,以最小化重建信息熵为目标建立优化模型,并基于旅行商问题(Travelling saleman problem, TSP)模型规划机器人路径.结果表明,利用深度学习估计的平移误差低于5 mm,角度误差低于2°.考虑熵权的视点规划方法提高了摄影测量质量,融合深度学习初始姿态的摄影测量系统提高了重建效率.利用本算法对典型零件进行摄影测量质量和效率的验证,均获得优异的位姿估计和重建效果.提出的算法适用于实际工程应用,尤其是快速稀疏摄影重建,促进了工业摄影测量速度与自动化程度提升. |
| 关键词 | 摄影测量 机器人 深度学习 视点规划 可见性矩阵 熵权法 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c200255 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/55788 |
| 专题 | 学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 姜涛,崔海华,程筱胜,等. 基于深度学习初始位姿估计的机器人摄影测量视点规划[J]. 自动化学报,2023,49(11):2326-2337. |
| APA | 姜涛,崔海华,程筱胜,&田威.(2023).基于深度学习初始位姿估计的机器人摄影测量视点规划.自动化学报,49(11),2326-2337. |
| MLA | 姜涛,et al."基于深度学习初始位姿估计的机器人摄影测量视点规划".自动化学报 49.11(2023):2326-2337. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| AAS-CN-2020-0255.pdf（23430KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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