如何通过投票机制实现机器人装配姿态的高精度估计？

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文章题目：基于投票的3D传感器机器人装配姿态估计发表时间：2012年IEEE国际机器人自动化会议摘要：本文提出了一种基于投票的机器人装配姿态估计方法。

论文题目：《Voting-Based Pose Estimation for Robotic Assembly Using a 3D Sensor》

这篇文章被发表在2012年的IEEE International Conference on Robotics and Automation上。

摘要：本文提出了一种基于投票的适用于三维传感器的位姿估计算法，能够快速代替机器人行业、计算机视觉和游戏应用程序中二维相应的算法。最近研究表明在投票框架中，一对有方向的三维点，即物体表面上的点有其对应的法线可以实现快速和鲁棒的位姿估计。尽管定向表面点对于有足够曲率变化的对象具有辨别能力，但对于许多工业和现实生活中大部分平面的对象来说，它们不够紧凑和辨别能力强。由于边缘在二维配准中起关键作用，深度不连续性在三维中起关键作用。在本文中，我们研究和发展了一组姿态估计算法，以更好地利用这一边界信息。除了有方向的表面点，我们使用了另外两个基本元素：有方向的边界点和边界线段。实验表明，这些经过精心选择的原语编码的信息更紧凑，从而为广泛的工业零件提供更高的精度，并使得计算速度更快，本文使用提出的算法和一个3D传感器来演示了一个实用的机器人捡货系统。

一、拣货系统概述

图1

如上图左边所示，展示了捡箱系统的设置。本系统使用一个附在六轴工业机器人手臂上的3D传感器来估计随机放置在箱子里的物体的姿态。3D传感器是基于结构光使用红外激光，并提供三维数据作为像素的深度图。3D传感器相对于机器人手臂进行校准，从而允许使用估计的姿态抓取和挑选对象。