基于PointECA网络的无序工件点云分割算法
针对无序、采样不均匀以及存在相互遮挡的工件点云分割效果不佳的问题,提出一种多尺度自适应通道维度注意力点云分割网络(PointECA)。该算法中的多尺度特征提取模块能够较好地融合不同尺度的局部邻域特征,得到较为丰富的全局特征信息;自适应性通道注意力模块能够对不同尺度局部特征的通道维度交互学习,实现较好的语义分割效果。此外,制作了用于语义分割实验的Workpieces数据集。大量实验数据表明:PointECA在无序且有相互遮挡场景下,对工件部件分割的平均交并比达到了95.42%,能够为无序工件的快速分拣提供较好的条件。
基于Hermite方法的机器人任务空间二阶平滑位姿路径构造
机器人任务空间的路径构造一直是研究者们重点关注的对象,更加平滑的路径对于机器人运动尤为关键。提出一种机器人任务空间二阶平滑位姿构造方法。位姿路径分为位置路径与姿态路径,用直线和圆弧来表示基本的位置路径,用四元数来表示姿态路径。根据环境给定的过渡区域,基于Hermite方法分别构造位置和姿态路径的过渡曲线,并设计高效易懂的数值积分算法实现位姿路径长度的计算,然后综合数值积分和二分法查找算法实现给定路径长度的插值计算。
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