CVPRMay, 2022

面向对称性和不确定性的 6 自由度物体位姿估计 SLAM

PDF
TL;DR提出了基于关键点的对象级 SLAM 框架，能够为对称和非对称对象提供全局一致的 6DoF 姿态估计。通过利用来自 SLAM 的相机姿态信息，提供对对称对象上跟踪关键点的 先验知识 -- 确保新的测量结果与当前 3D 场景一致。实验表明，该方法在 6DoF 对象姿态估计方面具有竞争性能，并以实时速度运行。
keypoint-basedslamobject-levelpose estimationsymmetric objects
发现论文，激发创造
  • SyMFM6D：针对多视角 6D 物体姿态估计的对称感知多方向融合

    该论文介绍了一种新的对物体进行 6D 姿态估计的方法，其中使用了多视角深度网络、预定义关键点、实例语义分割等技术，特别考虑了对称物体的问题，相对于现有技术有很大的提升。

    Jul, 2023

  • 基于语义关键点的六自由度物体位姿估计

    本文提出了一种新的方法，使用卷积网络 (ConvNet) 预测语义关键点结合可变形形状模型，从单张 RGB 图像中估计物体的连续六自由度 (6-DoF) 姿态 (三维平移和旋转)，可以应用于基于实例和类别的姿态恢复，且无论是纹理还是无纹理对象均可。实验结果表明，该方法可在杂乱背景下准确地恢复实例和类别物体的 6-DoF 姿态，并在大规模 PASCAL3D+ 数据集上显示出最先进的精度。

    Mar, 2017

  • 基于物体的 SLAM 中位姿不确定性的多假设方法

    本研究提出了一种新方法，通过基于对象的 SLAM 系统来推理对象的多个位姿假设，并将局部模糊信息综合成全局一致的机器人和地标姿态估计，有效提高了在对象位姿模糊情况下的 SLAM 系统鲁棒性。

    Aug, 2021

  • CosyPose：一致的多视角多目标 6D 姿态估计

    该论文提出了一种称为 CosyPose 的方法，能够从一组待定相机视图的场景中，准确地恢复多个已知对象的 6D 姿态，并且能够处理对象的对称性，不需要深度测量，还能自动还原场景中的物体数量，并解决了通过解决对象级捆绑调整问题实现对全局场景的细化。

    Aug, 2020

  • 带统计保证的物体位姿估计：依从关键点检测和几何不确定性传播

    本文提出了一个可证明误差界限的姿态估计器，基于两阶段目标姿态估计范例，并注入了两个基本变化，即确定性关键点检测和几何不确定性传播。进行实验展示，PURSE 覆盖了真实姿态和最坏情况下的误差边界提供了正确的不确定性量化

    Mar, 2023

  • 实时单目物体感知稀疏 SLAM

    本文在单目 SLAM 框架中嵌入了实时深度学习的目标检测器，将普通物体表示为四面体，进一步细化物体重建，检测附加平面标志并建模为独立地标志，可大幅提高系统的定位性能和语义地图的丰富程度。

    Sep, 2018

  • 基于分割的 6D 物体姿态估计

    本文提出一种基于分割的 6D 姿态估计框架，使用关键点检测获取局部姿态预测，并根据置信度预测将这些姿态候选融合成可靠的 3D-to-2D 对应关系，从而在多个低纹理物体相互遮挡的情况下获得最优姿态估计，其采用简单且高效的架构实现实时性能。

    Dec, 2018

  • 单幅 RGB 帧的基于语义关键点的姿态估算

    该论文提出了一种从单个 RGB 图像中估计物体连续 6-DoF 姿态的方法，该方法结合了经卷积网络预测的语义关键点和可变形的形状模型，同时采用了半自动数据生成技术来训练可学习组件，在实验中该方法达到了与现有技术相当的结果。

    Apr, 2022

  • 单阶段 6D 物体位姿估计

    本文介绍了一种基于深度学习的 6D 姿态估计架构，能够直接从对应点回归 6D 姿态，并提出了单阶段 6D 姿态估计框架，能够在准确性和速度方面显著优于现有的双阶段框架。

    Nov, 2019

  • 关于物体对称性与图像中的 6D 姿态估计

    本文研究了对象的对称性与其在图像中的出现之间的联系，并提出了一种基于姿态旋转归一化的简单有效的解决方案，并在 T-Less 数据集上验证了该方法。

    Aug, 2019