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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：一种基于强化学习的关节物体6D姿态估计方法，其特征在于，将6D姿态估计问题转化为部分点云配准任务，以点云配准轨迹作为样本训练策略网络，用于将源点云，即在标准空间中的完整物体对齐到目标点云，即相机空间中观察到的部分物体，进而采用训练后的策略网络生成用于训练智能体的状态，构建强化学习的动作空间和奖励函数以训练智能体，最后通过构建并优化关节物体运动学能量函数，计算子部件姿态。本发明显著提升关节物体姿态估计性能。
主权项：1.一种基于强化学习的关节物体6D姿态估计方法，其特征在于，将6D姿态估计问题转化为部分点云配准任务，以点云配准轨迹作为样本训练策略网络，用于将源点云，即在标准空间中的完整物体对齐到目标点云，即相机空间中观察到的部分物体，进而采用训练后的策略网络生成用于训练智能体的状态，构建强化学习的动作空间和奖励函数以训练智能体，最后通过构建并优化关节物体运动学能量函数，计算子部件姿态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于强化学习的关节体6D姿态估计方法
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