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Object pose estimation in visual data
Object pose estimation in visual data
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神经形态处理器实现高能效物体姿态估计
研究人员开发了一种新颖的鲁棒透视n点（PnP）公式，可在神经形态处理器上执行，从而提高机器人感知中物体姿态估计的能效。该方法通过从易受离群值影响的2D-3D对应关系中确定具有最多内点的物体姿态。此外，还设计了一个脉冲神经网络（SNN）来从事件数据中预测2D地标，从而实现对物体姿态估计流程的更完整的神经形态处理。在Intel Loihi 2硬件上进行的测试证明了其具有竞争力的准确性和卓越的能效。
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新方法在无3D模型情况下利用旋转对称性估计物体姿态
研究人员开发了一种新颖的从点云估计物体姿态的方法，该方法不需要已知的3D模型。该方法利用了许多工业物体固有的旋转对称性，以克服因保密问题而限制访问详细3D模型的挑战。通过纳入使用通过利用这种对称性的最近邻搜索识别的对应关系计算出的旋转对称性约束损失，该方法迭代地优化物体姿态和点云本身。