基于3D点云的目标识别与定位实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

分析与机器视觉是认知与计算机学科中的一个令人兴奋的活跃分支。人们对该领域的兴趣经历了20世纪70年代和80年代的爆炸性增长之后，在过去的几十年内，它的主要特征就是整个学科走向成熟，并且很多实际应用飞速发展，其中包括遥感、技术诊断、自主车导航、医学成像（2d、3d、4d）和自动监视都是进展非常快速的方向。其中的点云处理技术广泛应用在机器人学、机器视觉、人机交互、立体3d影像等诸多领域。然而由于一直以来点云获取手段的昂贵，严重阻碍其在各个行业上的广泛应用。但是近年来以微软的kinect为前导，消费级rgbd设备大量上市，pcl点云库也应运而生，它实现了大量通用算法和数据结构，极大地提高应用系统开发效率和稳定性。

因此本课题打算设计一种基于3d点云的三维物体识别和姿态估计系统，该系统主要包含两个关键步骤：目标检测和位姿估计。目标检测的目的是检测实验场景中可能存在的目标对象，解决有没有的问题；位姿估计是计算被检测到的目标在场景中的位置和姿态。通过该系统的得到目标物体的定位信息可以传递给相应的机械手用于抓取等工序。

近年来2d物体识别的研究越来越成熟，尤其是随着深度学习和pcl库的流行，越来越多的国内外学者开始从而二维信息处理转到三维信息上，物体的三维信息能从现实角度更真实直接地去感知场景，理解场景地层面上比二维信息的处理更有优势。

2. 研究的基本内容与方案