近日，哈爾濱工業大學教授劉賢明團隊在具身智能領域取得重要進展，提出了一種基于隱式神經網絡的6D物體位姿優化方法，顯著提升了物體定位的精度與效率。相關成果發表《IEEE機器人匯刊》。
6D位姿估計（包含3D旋轉和3D平移）是機器人抓取、增強現實等應用的核心技術。傳統方法依賴迭代最近點算法進行位姿優化，但迭代最近點需要顯式建立點云與3D模型的一一對應關系，容易陷入局部最優且對噪聲和遮擋敏感。
針對這一問題，研究團隊提出了一種基于隱式神經網絡的優化框架，通過將目標物體的3D模型編碼為符號距離場，直接優化點云與模型表面的距離，無需顯式匹配對應點。該方法具有多種優勢：一是高效性，離線訓練僅需4-5分鐘，在線優化實時完成；二是魯棒性，對初始位姿偏差大、噪聲、尺度變化及遮擋等復雜場景表現優異；三是通用性，可無縫集成至現有位姿估計流程，無需額外標注數據。
該技術可廣泛應用于工業機器人精準抓取、自動駕駛環境感知、AR/VR交互等領域。
相關論文信息：https://ieeexplore.ieee.org/document/10970084
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