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[发明专利]一种基于轨迹约束的多移动机器人协同运输方法-CN201910489240.5在审
发明人：张天勇;尤波;李佳钰 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轨迹约束的多移动机器人协同运输方法，包括：(1)各移动机器人将目标物体的期望运动轨迹解算为各移动机器人的期望运动轨迹并结合自身姿态信息求解轨迹跟踪控制律；(2)基于各移动机器人彼此共享的姿态信息解算目标物体的实时姿态信息；(3)通过各移动机器人的姿态信息及目标物体姿态信息求解目标物体施加于各移动机器人的轨迹约束项；(4)结合各移动机器人的轨迹跟踪控制律及轨迹约束项即可实现各移动机器人协同运输控制律的设计。
移动机器人轨迹约束目标物体姿态信息多移动机器人协同轨迹跟踪期望运动控制律解算求解实时姿态信息运输技术领域力传感器运输控制量测运输施加共享

[发明专利]一种三维注册方法、装置、终端及计算机可读存储介质-CN202110326873.1有效
发明人：齐越;谢振威;王君义 -专利权人：鹏城实验室;北京航空航天大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维注册方法、装置、终端及计算机可读存储介质，方法包括：对视频流中的目标帧进行物体检测，获取所述目标帧中至少一个目标物体的目标2D图像框；将所述目标物体对应的长方体采用所述长方体在相机坐标系下的旋转矩阵进行表示，提取所述目标2D图像框内的线特征，根据所述线特征和所述长方体的边求解所述长方体的误差，根据所述长方体的误差求解所述长方体的3D姿态；根据所述长方体在至少一个关键帧上的投影对所述3D姿态进行优化，得到所述目标帧对应的相机姿态本发明提取出视频内物体对象的3D姿态作为帧间约束项优化得到相机姿态，受纹理、视角变化的影响小，比传统基于特征点的三维注册方法更加鲁棒。
一种三维注册方法装置终端计算机可读存储介质

[发明专利]一种样本生成方法、样本生成装置及电子设备-CN202110333137.9在审
发明人：胡淑萍;程骏;张惊涛;郭渺辰;王东;顾在旺;庞建新 -专利权人：深圳市优必选科技股份有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：其中，该样本生成方法包括：获取目标物体的至少一张物体图像，其中，每张物体图像对应所述目标物体的一个姿态，且不同物体图像对应的所述目标物体的姿态不同；基于所述目标物体，分别对各张物体图像进行目标分割，得到至少一张分割图像通过本申请方案，可实现图像中的目标物体所处背景的多样化，获得丰富背景下的训练样本。
一种样本生成方法装置电子设备

[发明专利]虚拟物体的生成方法、装置、设备及存储介质-CN202210072404.6在审
发明人：刘佳成;陈笑行 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本公开公开了一种虚拟物体的生成方法、装置、设备及存储介质。获取虚拟物体框在三维空间中的位置信息及姿态信息；根据所述姿态信息确定所述虚拟物体框在所述三维空间的尺寸信息；根据所述尺寸信息确定目标素材；根据所述位置信息将所述目标素材渲染至所述虚拟物体框内，生成虚拟物体本公开实施例提供的虚拟物体的生成方法，根据虚拟物体框的尺寸信息确定目标素材，可以提高缩放后的素材与虚拟物体框的尺寸匹配度，从而改善虚拟物体的显示效果，进一步提高图像的显示质量。
虚拟物体生成方法装置设备存储介质

[发明专利]用于对物体进行姿态确定和/或控制的系统-CN201180054476.8无效
发明人：克里斯蒂安·希罗尼米 -专利权人：克里斯蒂安·希罗尼米
申请日： 2011-11-10 - 公布日： 2013-07-10 - 主分类号： G01S13/74 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于相对于物体(10)对至少一个高频收发器(100)进行位置和/或姿态确定的系统，其中，至少一个高频收发器(100)位置和方向固定地设置在所述物体(10)之上或者之中，以及借助于至少一个第一接收装置相对于所述物体，以及关于所述至少一个高频收发器(100)的位置和/或姿态及其标志的信息与所述物体(10)的虚拟表示一起或相关联地存储在所述存储装置(36)中，以及相对于所述至少一个高频收发器(100)的位置和/或姿态对所述虚拟表示的参考系进行定义此外，本发明还涉及一种用于对至少一个物体(10)进行位置和/或姿态确定和/或姿态控制的系统，其中，至少一个高频收发器(100)位置和方向固定地设置在所述物体(10)之上或之中，以及借助于至少一个第二接收装置相对于所述至少一个第二接收装置和/或至少一个预先给定的参考点确定进行发射的相应高频收发器(100)的空间位置和/或姿态以及标志，以及在与至少一个数据处理装置(35)连接的第一存储装置(36)中规定数据结构，该数据结构至少包含所述物体(，以及所述至少一个数据处理装置(35)基于由所述第二天线信号处理装置(91)获得的关于所述至少一个高频收发器(100)的位置和/或姿态的信息发出基于其能够确定所述物体(10)的绝对位置和/或姿态的信息。
用于物体进行姿态确定控制系统

[发明专利]基于双线的移动物体姿态测量方法-CN202211276436.4在审
发明人：仉毅;孟凡盛;朱路群;李文宏;唐红梅 -专利权人：山东科技大学;山东宇飞传动技术有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于双线的移动物体姿态测量方法，属于姿态测量技术领域，激光穿透基准激光接收标靶并射在参考激光接收标靶上，其中一条激光固定照射基准激光接收标靶的一点，两个标靶中心点的连线平行于激光且随移动物体同步移动基准激光接收标靶和参考激光接收标靶各自在各自左侧面中心位置建立坐标系，读取激光照射点在各标靶坐标系下的坐标值，通过空间几何关系计算出移动物体在空间中的姿态角。姿态测量方法包括：测量移动物体绕坐标系的Y轴旋转得到的航向角，测量移动物体绕坐标系的X轴旋转得到的俯仰角，测量移动物体绕坐标系的Z轴旋转得到的横滚角，计算其中一条激光照射点在参考激光接收标靶坐标系(未发生横滚时
基于双线移动物体姿态测量方法

[发明专利]一种三维点云标注方法、装置及终端-CN202210500574.X有效
发明人：蒋政伟;叶云 -专利权人：北京鉴智科技有限公司
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本申请提供了一种三维点云标注方法、装置及终端，其中，方法包括：获取预设场景下标注点云中的待标注物体；选择标注数据库中与待标注物体对应的目标三维模型；对目标三维模型进行姿态调整，使调整姿态后的目标三维模型的姿态与待标注物体的姿态一致；在目标三维模型上至少确定两个第一特征点，在待标注物体上确定与所述第一特征点相匹配的第二特征点；根据第一特征点和第二特征点以及目标三维模型的尺寸信息，生成待标注物体的三维标注框。本申请通过预先建立的三维模型以及至少两个特征点即可对标注点云中的待标注物体进行快速、精确的定位，并结合三维模型的尺寸信息快速生成三维标注框，提高了在标注点云中的进行三维点云标注的效率和精确度。
一种三维标注方法装置终端

[发明专利]一种基于增强自编码器的室内目标物体6D姿态估计方法-CN201910795984.X有效
发明人：刘复昌;孟凡胜 -专利权人：杭州师范大学
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增强自编码器的室内目标物体6D姿态估计方法。本发明分成三阶段：多目标物体检测阶段：首先输入单幅彩色图像到改进版的Faster R‑CNN，然后RPN网络提取出候选框，再通过全卷积网络输出目标类别概率和二维边界框；增强自编码器预测物体关键点阶段：利用概率期望连接多目标物体检测阶段与增强自编码器预测物体关键点阶段，通过训练改进版的堆叠式降噪自动编码器对感兴趣区域编解码出相同尺寸的无噪声感兴趣区域，再通过全连接层预测出目标物体在二维图像上的关键点；计算目标物体的6D姿态估计阶段：根据关键点计算出目标物体的6D姿态本发明对于背景杂乱与物体存在遮挡的情况下具有很强的鲁棒性，对光照、颜色不敏感且不要求物体具有丰富的纹理特征。
一种基于增强编码器室内目标物体姿态估计方法

[发明专利]运动部件姿态测试系统-CN202111441171.4在审
发明人：周继学;牟小龙;李世海;陈祉印;张通 -专利权人：重庆长安新能源汽车科技有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明公开了一种运动部件姿态测试系统，包括稳压电源、集成电路、单片机、电脑和N个位移传感器；所述集成电路分别与单片机、稳压电源以及各个位移传感器连接，所述单片机与电脑连接；所述稳压电源用于为集成电路提供电源；所述位移传感器用于布置在被测的运动物体上，采集运动物体上的单个点相对固定位置的距离变化信号；所述集成电路用于对位移传感器提供稳定电源，并对位移传感器采集的信号进行处理转换，转换后的数据通过单片机传递至电脑，由所述电脑对采集的距离变化信号进行处理，得出运动物体在对应采集时刻的姿态，并通过多姿态的集合得到运动物体的运动包络。本发明能够对运动物体的运动姿态进行测试。
运动部件姿态测试系统

[发明专利]一种获取目标物体6DoF数据的方法、设备和存储介质-CN202111417225.3在审
发明人：王润瑀;杜珊;李中亮;彭特 -专利权人：广州光粒智能科技有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提出了一种获取目标物体6DoF数据的方法、设备和存储介质，包括：显示初始帧图像，所述初始帧图像中包括处于第一姿态的目标物体；显示与所述目标物体匹配的三维模型；获取用户对所述三维模型姿态的调整操作结果，根据所述调整操作结果确定所述目标物体的三轴姿态信息；确定初始帧图像中的角点检测区域；对所述角点检测区域进行角点检测以获取跟踪点；基于所述跟踪点以及光流法确定第一组位置信息；获取第二组位置信息，第二组位置信息为深度距离信息采用本发明获取目标物体6DoF数据，无需姿态解算过程以及目标识别过程，仅需对目标进行建模，能够准确指定需要检测的区域，操作更便捷，减少计算机的开销，从而具有更好的泛用性。
一种获取目标物体 dof 数据方法设备存储介质

[发明专利]基于主梯度方向特征的目标检测及姿态估计方法-CN201210065810.6无效
发明人：卞亚涛;魏超;孔庆杰;刘允才 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2012-03-13 - 公布日： 2012-09-12 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：一种基于主梯度方向特征的目标检测及姿态估计方法，步骤包括：在模板训练阶段，通过对多角度模板图片进行旋转和尺度变换，进而对得到的模板图片集求取二进制的主梯度方向描述集，然后通过模板聚类加快检测阶段的搜索速度；在目标检测阶段，使用得到的模板主梯度方向描述集，扫描测试图片，进而在复杂环境下检测出目标物体并且对检测到的目标物体进行姿态估计。本发明方法对于遮挡，光照变化，复杂背景等干扰具有很好的鲁棒性，可以对以各种角度出现在测试图片中的物体进行检测，而且可以进一步估计被检测目标物体的姿态，克服了以往技术难以克服的难点，为现代化工业生产中刚性目标物体的鲁棒性快速检测及姿态估计提供一种可靠的方法
基于梯度方向特征目标检测姿态估计方法

[发明专利]基于序列顶点特征的三维物体内部部件自动划分方法-CN201810192389.2在审
发明人：李月龙;肖志涛;耿磊;张芳;吴骏 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2018-03-05 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于序列顶点特征的三维物体内部部件自动划分方法，属计算机视觉、图像处理领域。主要作用是实现对三维物体内部部件的全自动划分。三维物体本身结构复杂，发明有助于将对整个物体的综合建模分解为对每个部件的单独建模，有效提高建模精度。特征上，基于对物体多种姿态下三维网格数据的序列化整合，为每一顶点构建序列化描述特征。序列特征包含顶点在物体每一姿态下的具体拓扑和位置，能够有效反映顶点在物体姿态发生改变时的变化情况，是物体形状动态可变性的直接表现。基于序列顶点特征，发明引入聚类方法实现对顶点所属部件的自动划分。
三维物体顶点特征内部部件建模序列化图像处理领域可变性计算机视觉全自动运行描述特征内部特征三维网格所属部件物体形状物体姿态序列特征终止条件引入迭代构建聚类拓扑整合分解表现保证

[发明专利]三维物体的空间姿态的标注方法、装置以及电子设备-CN202210267895.X在审
发明人：蒋剑俊;郭贤捷;关鹏 -专利权人：欧姆龙（上海）有限公司
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种三维物体的空间姿态的标注方法、装置以及电子设备。所述标注方法包括：获取通过摄像装置拍摄的包含三维物体和至少两个人工标记的图像；根据所述图像计算所述摄像装置与所述至少两个人工标记的第1空间关系；以及根据所述第1空间关系和所述三维物体相对于所述至少两个人工标记的第2空间关系计算所述三维物体相对于所述摄像装置的空间姿态。由此，利用多个人工标记对放置三维物体的平面进行标记，从而通过摄像装置与人工标记之间的第1空间关系以及人工标记与三维物体之间的第2空间关系得到摄像装置与三维物体之间的空间关系。由此，通过简单的人工标记对三维物体的空间姿态进行标注，降低了工程难度，并且减少了标注成本。
三维物体空间姿态标注方法装置以及电子设备

[发明专利]精细粒度类别识别及物体的部分定位和特征提取方法-CN201510026025.3有效
发明人：熊红凯;张晓鹏 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2015-01-19 - 公布日： 2018-07-20 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明提出了一种精细粒度类别识别及物体的部分定位和特征提取方法，该方法较好地解决了精细粒度类别识别问题中物体的部分定位问题和特征表达问题。针对物体的部分定位问题，利用有监督学习训练一系列的部分检测器，考虑到定位目标的姿态变化以及形变影响，该方法仅仅检测形变较小的部分，并且利用姿态聚类方法对同一个物体部分训练不同的检测器，从而把物体的姿态变化考虑在内针对物体或者部分的特征表达，该方法提出在多个尺度以及多个位置提取特征，然后融合这些特征用于最终物体表达，由此使得该特征具有一定的尺度以及平移不变性。本发明的物体部分定位以及特征表达间同时具有一定的互补性，从而能够有效地提高精细类别识别问题的精度。
类别识别精细粒度特征表达检测器定位问题特征提取姿态变化尺度平移不变性定位目标位置提取物体表达形变影响学习训练形变有效地聚类互补性精细融合检测监督

[发明专利]基于深度卷积神经网络的单目6D姿态估计方法及装置-CN202110111487.0有效
发明人：季向阳;王谷 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的单目6D姿态估计方法及装置，该方法包括：对RGB图像进行检测得到目标物体区域，将包含目标物体的区域缩放到固定尺度；将缩放后的RGB图像输入卷积神经网络，得到物体的分割掩码、物体的三维模型坐标投影图，以及物体的三维模型表面区域注意力图，将物体的三维模型坐标投影与2D坐标图拼接得到2D‑3D密集对应关系图；将2D‑3D密集对应关系图和表面区域注意力图同时输入到神经网络模块中进行直接回归得到目标物体的6D姿态。该方法充分利用几何信息，使得直接回归6D物体姿态的方法的性能优于几何间接法，且能够满足高精度、实时性以及可微分的要求。
基于深度卷积神经网络姿态估计方法装置