[发明专利]双向融合机制下基于多模态数据特征提取与机器人的位姿估计方法在审
| 申请号： | 202110896624.6 | 申请日： | 2021-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN113781556A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 彭松璧;占善华;周晓霞;刘加强;张秀英 | 申请（专利权）人： | 广州西威科智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宁波奥凯专利事务所(普通合伙) 33227 | 代理人： | 姜瑞祥 |
| 地址： | 510812 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种双向融合机制下基于多模态数据特征提取与机器人的位姿估计方法，是针对现有同类方法较难应用和效果较差的技术问题而设计。该方法的步骤如下：步骤(1)双层融合机制下基于双层CNN‑BIGRU的场景理解和场景边界识别采用对多帧图片数据和多周期点云数据分别机型CNN‑BIGRU的场景理解；采用embedding层对图片/数据转换成特征向量矩阵；将特征向量输入到CNN‑BIGRU，通过前向和后向的训练，结合误差修正，实现卷积核的确定；将图片和点云深层语义进行特征融合；步骤(2)基于全局特征提取出的逐点特征送入实例语义分割和三维关键点投票模块，得到逐点三维关键点，利用最小二乘拟合算法估计姿态。 | ||
| 搜索关键词： | 双向 融合 机制 基于 多模态 数据 特征 提取 机器人 估计 方法 | ||
【主权项】：
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