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作者：王奡;燕必希;孙鹏;王君;
单位：北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院,光电测试技术及仪器教育部重点实验室;
摘要：在合作目标位姿检测中，应用扫描点云直接配准经常产生错误和效率低的问题，为此提出一种结合YOLOv8算法进行实例分割并实现点云高精度配准测量目标位姿的方法。对目标三维点云扫描数据进行下采样，减少数据量，提高运行效率；使用三维点云生成二维图像进行实例分割，剔除点云中的背景，并使用距离滤波算法剔除干扰点，获得目标点云；使用ICP算法配准模型与目标，获得目标坐标系信息描述目标位姿。实验表明，采用下采样后，预处理与配准分别平均提升效率47%与80%;去除干扰点后进一步提升了配准精度，最大点对距离减少0.504 mm,平均点对距离减少0.019 mm。通过精度实验验证，目标位置误差均值<0.3 mm,各轴角度误差均值<0.6°,可以满足舱外服务机器人的需求。
关键词：体素下采样;;实例分割;;YOLOv8;;ICP;;点云配准
基金资助：国家自然科学基金(51475046);; 北京市教委科技计划重点项目(KZ201711232029)
