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申请/专利权人：深圳技术大学
摘要：本发明公开了一种基于点云数据的楼梯建模方法、装置、腿式机器人及介质，针对楼梯点云数据的特性，采用点云分类损失和几何约束损失来训练楼梯识别模型，使得楼梯识别模型能够精准地识别楼梯的踏板点云，然后根据识别出的踏板点云计算每个踏板的中心点，并通过对踏板中心点进行校正，消除楼梯踏板中心点与点云采集设备的坐标系之间的偏差，根据校正后中心点获得台阶的深度和高度，使得根据踏板中心点和台阶的深度和高度建模得到的楼梯模型更加精准。
主权项：1.基于点云数据的楼梯建模方法，其特征在于，所述方法包括：将楼梯的点云数据输入楼梯识别模型，获得若干踏板点云，所述楼梯识别模型训练时采用了点云分类损失和几何约束损失，每个所述踏板点云为与一个踏板相对应的点云的集合；基于所述踏板点云，获得每个踏板的中心点；采用旋转变换校正每个踏板的中心点以消除踏板的中心点与点云采集设备的坐标系之间的偏差，获得校正后中心点，根据所述校正后中心点，获得台阶的深度和高度；根据所有踏板的中心点以及台阶的深度和高度，生成楼梯模型；训练所述楼梯识别模型，包括：基于所述楼梯识别模型对训练数据集中点云的分类结果，计算用于表征点云分类损失的交叉熵损失；计算每个踏板真实的法向量与所述楼梯识别模型预测的法向量之间的距离，获得用于表征几何约束损失的曲率抑制损失；根据所述交叉熵损失和所述曲率抑制损失，计算总损失值，根据所述总损失值迭代训练所述楼梯识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳技术大学 基于点云数据的楼梯建模方法、装置、腿式机器人及介质
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