通过先验知识集成实现点云数据的 6D 位姿估计：以自主拆解为例的案例研究
计算机视觉与模式识别
2025-06-02 v1
摘要
即使利用 3D 点云数据，6D 位姿的精确估计在计算机视觉领域仍是一项具有挑战性的任务。相反，在制造领域，存在利用先验知识可以推动这一工作取得进展的情况。本研究聚焦于起动机的拆解，以促进产品生命周期工程。在此背景下，一个关键目标是识别附着于电机上的螺栓并进行 6D 位姿估计，从而促进制造工作流中的自动化拆解。使问题复杂化的是，遮挡和单视角数据采集的局限性——尤其是当电机被置于夹持系统中时——会遮蔽部分区域并导致某些螺栓无法被感知。因此，开发一个能够获取完整螺栓信息的综合流水线对于避免螺栓检测中的遗漏至关重要。在本文中，以我们项目范围内的螺栓检测任务作为相关用例，我们引入了一条精心设计的流水线。该多阶段流水线有效地捕获了电机上所有螺栓的 6D 信息，从而展示了在处理这一具有挑战性的任务时对先验知识的有效利用。所提出的方法不仅对 6D 位姿估计领域有所贡献，还强调了集成领域特定见解以解决制造和自动化中复杂问题的可行性。
引用
@article{arxiv.2505.24669,
title = {6D Pose Estimation on Point Cloud Data through Prior Knowledge Integration: A Case Study in Autonomous Disassembly},
author = {Chengzhi Wu and Hao Fu and Jan-Philipp Kaiser and Erik Tabuchi Barczak and Julius Pfrommer and Gisela Lanza and Michael Heizmann and Jürgen Beyerer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.24669},
year = {2025}
}