吴浩然，于 海，彭 林，李春龙

(1.国网无锡供电公司，江苏 无锡 210096；2.全球能源互联网研究院，南京 210003)

基于点云的部件识别和姿态估计方法研究

吴浩然1，于 海2，彭 林2，李春龙2

(1.国网无锡供电公司，江苏 无锡 210096；2.全球能源互联网研究院，南京 210003)

为了识别与理解装配环境中的真实物体对象，提出一种基于配准的3D感知方法，利用点云的相似度对场景中真实物体进行感知,为降低噪声对配准结果的影响，提出一个基于密度自适应的匹配算法，自适应调整不同来源的点云密度，利用共面四点特征的仿射不变性实现对真实物体的识别。该方法可以减少点云的数据量，降低运算复杂度，还能提高匹配精确度。实验结果表明，该方法能准确在装配环境点云中识别出零部件并能计算出它们的姿态，可用于噪声条件下增强现实交互应用。

增强现实；场景重构；增强现实装配

在增强现实装配环境中，为了对零部件进行交互操作或者装配，要求对场景进行深度感知。除了要识别不同的零部件，还要求了解它们在场景中的6自由度姿态[1-2]。而传统的增强现实也可以针对某个目标物体进行交互，但所有的交互操作事实上是在2D空间上进行的。传统增强现实利用平面特征表示增强现实环境，通过二维空间中对虚拟3D模型处理和分析，这虽然可以实现对场景中的物体识别，但不能获取物体的空间姿态。传统增强现实无法进行真正的虚实融合交互操作，无法对操作的场景进行感知和反馈，一旦工作场景发生变化，增强现实系统就无法工作。……