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清华大学张欣宇、吕伟杰产物分类有哪些竞品阐发模板、曾龙在Machines期刊揭晓的文章，经由过程深度进修的办法对多品种多实例参数化零件堆叠场景中物体的6D位姿估量和参数值猜测停止了研讨。起首，针对数据集缺少的成绩，作者们经由过程参数化建模和仿真手艺构建了一个RGB-D大型仿真数据集Multi-Parametric Dataset竞品阐发模板。其次，针对今朝深度进修的办法缺少对该种堆叠场景的位姿估量和参数值猜测停止研讨使用的成绩，作者们提出了一个带有残差模块的深度进修收集Multi-templates Parametric Pose Network (MPP-Net) 作为Multi-Parametric Dataset的基准办法。该收集可以针对堆叠场景，同时完成远景朋分、个别朋分、品种辨认产物分类有哪些、6D位姿估量和参数值猜测使命。图1为本文所提出的数据集的机关流程和基准办法所完成的使命。
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作者们经由过程参数化建模、动力学仿真、衬着仿真天生了一个多品种多实例参数化零件堆叠场景的RGB-D大型仿真数据集Multi-Parametric Dataset，并为该数据集设想了评价尺度。该数据集包罗一个锻炼集 (50k个场景) 和两个测试集，此中一个测试集TEST-L (10k个场景) 中的物体与锻炼集合的物体完整不异用来评价进修机能，另外一个测试集TEST-G (10k个场景) 中的物体与锻炼集合的物体完整差别用来评价泛化机能。该数据集的详细内容示比方图2所示。
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本文针对多品种多实例参数化零件堆叠场景提出了一个大型RGB-D仿真数据集Multi-Parametric Dataset，同时也为该数据集设想了评价尺度。为了供给基准的测试成果，本文设想了一个新的深度进修收集MPP-Net，作为Multi-Parametric Dataset的基准办法。尝试成果表白，Multi-Parametric Dataset在6D位姿估量和参数值猜测使命上还具有必然的探究代价。将来，作者们将进一步进步收集关于差别参数化模板的零件在姿势猜测使命和参数值猜测使命上的泛化才能，并探究包罗更多参数化模板和实例零件的庞大堆叠场景的6D位姿估量和参数值猜测使命。
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图5. 差别阈值下差别模板在6D位姿和参数值猜测使命上的评价成果 (左列为进修机能评价成果，右列为泛化机能评价成果)。
今朝，参数化手艺被普遍使用于产业产物设想范畴产物分类有哪些，一个完好的产业产物凡是包罗来自差别参数化模板的参数化零件实例。因而，当我们对产业产物中的可收受接管零件停止分拣收受接管时，需求在多品种多实例的参数化零件堆叠场景中，将每一个零件按照其模板品种和参数值分拣到各自的收受接管箱中。比年来，由视觉指导的机械人被普遍使用于零件的主动分拣使命。但是，零件模板品种繁多、参数值调解频仍、堆叠场景遮挡严峻、传感器噪声严峻等成绩，给视觉机械人在多品种多实例的参数化零件堆叠场景中停止精确的6D位姿估量和参数值猜测带来了很大的应战。
作者们还提出了一个深度进修收集MPP-Net作为Multi-Parametric Dataset的基准办法。该收集将属于同种参数化模板的零件实例视为统一种别竞品阐发模板，同时完成堆叠场景中物体的远景朋分、个别朋分、模板辨认、6D位姿估量和参数值猜测。图3为MPP-Net的收集架构，该收集起首将场景的无序点云输入到主干收集中，提掏出逐点高维特性Fe。然后，别离经由过程逐点高维特性Fe和Fef完成远景朋分和模板辨认，并将高维特性Fefc输入四个残差模块中，获得每一个点的平移、扭转、参数值和可见度的猜测成果。最初，经由过程霍夫投票机制完成个别朋分，从而获得每一个物体的平移、扭转、参数值和可见度猜测成果。图4为MPP-Net在四个测试场景长进行猜测，对获得的远景朋分、个别朋分、模板辨认产物分类有哪些、位姿估量和参数值猜测的成果停止可视化的结果。表1、表2为差别使命在两个测试集上的评价成果。别的，本文还探求了残差模块对收集机能的影响 (表3产物分类有哪些、表4、表5)，并评价了差别阈值下MPP-Net对差别模板的猜测成果，如图5所示竞品阐发模板。
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图4. 对四个测试场景的猜测成果停止可视化: (a) 原始输入点云；(b) 个别朋分；(c) 远景朋分；(d) 模板辨认；(e) 6D位姿估量与参数值猜测成果。
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