物体抓取位姿估計算法綜述_大盘点|6D姿态估计算法汇总(上)

1、DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion (CVPR2019)

原文链接：https://arxiv.org/abs/1901.04780

代码链接：https://github.com/j96w/DenseFusion

主要思想：用于从RGB-D图像中估计一组已知对象的6D位姿，分别处理两个数据源，并使用一种新的dense fusion network来提取像素级的 dense feature embedding，并从中估计姿态。实验结果表明，该方法在YCB-Video和Linemod两种数据集上均优于现有的方法。论文还将所提出的方法应用到一个真实的机器人上，根据所估计的姿态来抓取和操纵物体。

本文主要有两点贡献：

1、提出了一种将RGB-D输入的颜色和深度信息融合起来的基础方法。利用嵌入空间中的2D信息来增加每个3D点的信息，并使用这个新的颜色深度空间来估计6D位姿。

2、在神经网络架构中集成了一个迭代的微调过程，消除了之前后处理ICP步骤的依赖性。

实验结果：

2、PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1812.11788.pdf

代码链接：https://github.com/zju3dv/pvnet

本文提出采用Pixel-wise Voting Network (PVNet)来回归指向关键点的像素单位向量，并通过这些向量使用RANSAC对关键点位置进行投票，从而可以抗遮挡或截断。进一步地，这种表示提供了关键点位置的不确定性，PNP解算器又可以进一步利用这些不确定性。

主要贡献点：

1、提出了PVNet(pixel-wise voting network)，它可以学习到一个指向2D keypoint的向量场表示，即便在遮挡和截断的情况下；作者的创新之处--能够学习到十分robust的2D keypoints。

2、基于PVNet得到的稠密预测，作者用了一种基于关键点分布的PnP算法来从2D keypoints分布求取(R,t)位姿。

实验结果：

3、Normalized Objec