CN119427349A 一种用于多场景环境下的目标驱动移动抓取控制方法 （复旦大学）_第1页
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一种用于多场景环境下的目标驱动移动抓本发明涉及一种用于多场景环境下的目标RGB_D采样序列，利用带语义的稀疏3D点云来初斯获取目标的近似位姿，导航移动底盘接近目2S2、从粗粒度高斯模型中查询获得目标物S4、从细粒度高斯模型中查询获得目标物S5、针对细粒度高斯模型进行高斯编辑，将局部场S6、根据机器人操作起点位姿和机器人操作终点2.根据权利要求1所述的一种用于多场景环境下的目标驱动移动抓取控制方法，其特3.根据权利要求1所述的一种用于多场景环境下的目标驱动移动抓取控制方法，其特征在于，所述步骤S2、步骤S4和步骤S5中位姿估计网络模型具体采用MVPoseNet6D模型架4.根据权利要求3所述的一种用于多场景环境下的目标驱动移动抓取控制方法，其特5.根据权利要求4所述的一种用于多场景环境下的目标驱动移动抓取控制方法，其特接着，将Grounded_Light_HQSAM模型输出的特征输入到MVPo6.根据权利要求1所述的一种用于多场景环境下的目标驱动移动抓取控制方法，其特7.根据权利要求6所述的一种用于多场景环境下的目标驱动移动抓取控制方法，其特8.根据权利要求7所述的一种用于多场景环境下的目标驱动移动抓取控制方法，其特39.根据权利要求8所述的一种用于多场景环境下的目标驱动移动抓取控制方法，其特S32、将单通道的深度图复制成三个通道，形成类似S33、使用预训练的VAE编码器将归一化的深度图和4子场景中高效表示和协调移动底盘与机械臂协于单一场景的完整建模和规划。这些系统通过对单一场景中的物体进行精细识别和操作，源和时间来构建和维护场景图，这些场景图需要详细描述环境中的每一个物体及其位置，[0005]本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于多场景环5MVPoseNet6D模型架构。[0034]S33、使用预训练的VAE编码器将归一化的深度图和彩色6[0042]本发明针对带有相机位姿的RGB_D序列，利用带语义的稀疏3D点云来初始化整个高斯模型，将从细粒度高斯模型中查询获得的目标物体第二深度信息输入给位姿估计模7[0068]在步骤3中，具体是将优化后细粒度高斯场景中查询的物体深度输入位姿估计网[0069]在步骤4中，具体是将局部场景编辑后的物体操作终点对应的深度信息输入位姿8[0078]接着，将组合特征图输入基于U_Net的去噪器，通过多步骤去噪恢复干净的潜在[0092]图6所示过程为针对场景感知三维重建后的三维编辑，使用局部物体分割并通过9

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