基于点云库的服务机器人视觉识别算法研究的中期报告

基于点云库的服务机器人视觉识别算法研究的中期报告本次研究的目的是基于点云库的服务机器人视觉识别算法研究，旨在开发出一套高效准确的视觉识别算法，从而提高服务机器人的自主导航和物品识别能力。在前期研究的基

基于点云库的服务机器人视觉识别算法研究的中期报 告 本次研究的目的是基于点云库的服务机器人视觉识别算法研究，旨 在开发出一套高效准确的视觉识别算法，从而提高服务机器人的自主导 航和物品识别能力。在前期研究的基础上，本报告重点介绍我们在中期 研究中所取得的进展。 一、前期工作回顾 在前期研究中，我们针对服务机器人所存在的视觉识别难题，提出 了基于点云库的解决方案。具体而言，通过对场景中的物体进行点云采 集，建立点云库，并将其与机器人的视觉传感器相结合，实现实时的目 标检测和位姿估计。同时，我们还考虑到点云库随着时间的推移可能会 发生变化，因此提出了一种基于增量式ICP算法来更新点云库的方法。 二、中期研究进展 在前期完成的基础上，本阶段我们主要取得了以下进展： 1.增量式ICP算法性能的优化 我们发现，在实际应用中，原有的增量式ICP算法存在一定的计算 性能瓶颈，导致更新点云库的速度较慢。因此，我们针对这一问题，采 用了多线程和GPU加速等方法，提高了算法的计算效率。 2.引入CNN网络进行目标识别 为了提高目标识别的准确度，我们引入了卷积神经网络 （ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）来进行目标识别。具体而 言，我们通过对点云数据进行提取和转换，将其作为CNN的输入，从而 实现对多种物体的分类识别。 3.开发基于ROS的实验平台