3D部件装配

简介：
3D部件装配是指利用三维设计软件将机械设备、电子产品等各类产品的零部件进行数字化建模与虚拟组装的过程。这一技术不仅能够提高产品开发效率，还能减少实体原型制作成本，广泛应用于制造业和工程领域。 本研究探讨了从单个图像学习3D零件装配的问题，并提出了一个基于学习的解决方案。自主装配是机器人在多种应用中的关键功能之一，在这一领域中，避障、运动规划以及执行器控制等问题已得到了广泛的研究。然而，任务指定的空间仍有待进一步开发。 具体来说，我们关注的是家具组装场景下的单图像引导3D零件装配问题。这个问题具有挑战性，因为需要处理零件之间的歧义（例如椅子背板和腿部支撑中的横档）以及预测所有可见或封闭的部件及其子组件的三维姿态。 为了解决这些问题，我们设计了一种包含两个模块的方法：利用强大的二维到三维对应关系，并通过面向装配体的图形消息传递来推断零件间的关联。在基于PartNet合成数据集上的实验中，我们的方法显示出优于三种基准算法的表现。