Advertisement

Aubo i5-D435机器人系统结合ROS，利用RealSense D435摄像头进行3D对象姿势估计。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该项目涉及基于ROS和深度学习的机器人垃圾箱视觉系统的开发与评估，利用Aubo i5双臂协作机器人以及RealSense D435相机。具体而言，开发了一个软件包，旨在检测和精确估计已知物体的六自由度姿态，该软件包采用一种创新架构和数据生成流程。该流程的核心是基于英特尔Realsense D435i摄像机和Aubo i5协作机器人的最新算法DOPE。神经网络包含多个步骤，用于对每个对象的3D边界长方体的投影顶点进行精细化处理并估计其2D坐标。随后，这些顶点被用于通过PnP算法计算最终姿态，并考虑了相机的固有尺寸和物体的尺寸信息。研究表明，仅通过照片级真实感数据训练的神经网络能够取得最先进的结果，优于仅基于真实世界数据训练的神经网络。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • AUBOi5-D435-ROS-DOPE：基于Aubo i5双臂协作机器人的RealSense D435 3D物体姿态估算（ROS）
    优质
    本项目采用Aubo i5双臂协作机器人结合Intel RealSense D435深度相机，在ROS环境下实现对3D物体的姿态估计，提升自动化操作精度。 本段落介绍了基于ROS的深度学习机器人垃圾箱视觉系统的开发与评估。该系统应用于Aubo i5双臂协作机器人，并结合英特尔RealSense D435i摄像机进行三维物体姿态估计。我们设计了一个软件包，利用最新的DOPE算法来检测和估算已知对象的六自由度（6Dof）姿态。神经网络通过几个步骤细化并精确计算每个目标物在二维图像中的投影顶点坐标，并以此为基础结合相机内参及物体尺寸信息，使用PnP方法输出最终的姿态估计结果。 实验表明，与仅基于合成数据训练的模型相比，采用真实世界数据进行训练的深度学习算法能够获得更优的结果。
     
  • RealSense D435封装类设计
    优质
    《RealSense D435封装类设计》是一份针对Intel RealSense D435深度相机的软件开发文档，旨在指导开发者如何通过封装类更简便地实现该设备的功能集成与应用开发。 这是一个对RealsenseD435官方SDK进行封装的类，包含采集参数调节以及启动关闭摄像头等功能，并且文档非常详尽，是一个很有价值的学习资源。目前上传的内容仅包括h文件和c文件，如果您对此感兴趣并希望获取该类别的说明文档，请通过平台私信联系我。
     
  • 掌握Franka：利用Franka Emika和RealSense D435实现机器人抓取技能
    优质
    本教程详解如何使用Franka Emika机械臂与Intel RealSense D435摄像头结合，教授基础到高级的机器人视觉及抓取技术，助力掌握高效物体识别与精准操控。 Grasping_Franka 使用 Franka Emika 和 RealSense D435 进行机器人抓取。
     
  • UR5/UR5e安装RealSense D435法兰/卡箍的3D模型，适合直接3D打印使用
    优质
    这款3D模型适用于UR5和UR5e机器人手臂，兼容RealSense D435传感器，提供法兰和卡箍两种安装方式，方便用户直接进行3D打印。 UR5e 安装 RealSense D435 法兰卡箍的 3D 模型可直接用于 3D 打印。压缩包内包含 .stl 格式和 .obj 格式的文件，适用于 3D 打印；还包含 .svg 文件格式，可用于激光切割。具体形状请参见相关帖子描述。
     
  • D435和T265结合使用的底座
    优质
    这款设计独特的底座专为D435和T265传感器组合使用而打造，旨在优化空间布局并提升设备稳定性，适用于各类需要精准定位与追踪的应用场景。 D435与T265联合的底座我一直都在寻找，现在找到了并分享出来，希望能帮助到更多有需要的人。
     
  • 3D打印的D435相机支架
    优质
    本产品是一款专为D435相机设计的3D打印支架，采用高强度材料制成，支持多角度调节与固定，便于用户在各种场景下使用。 3D打印技术是一种快速成型的方法，通过逐层叠加材料来构建三维物体。这里我们关注的是为Intel Realsense系列的深度感应相机D435设计并使用3D打印制造的支架。这款相机常用于机器人导航、物体识别和空间映射等领域。 在设计D435相机支架时需注重稳定性和灵活性，以确保其能够稳固地固定住相机，并且可以调整视角角度。`D435_support.SLDPRT`文件可能是一个SolidWorks的工程图文档，这是一种专业软件，用于创建三维模型和编辑几何形状。设计师使用此工具来设计支架的具体尺寸、重量分布以及连接接口。 接下来是将设计好的支架转换为实际物体的过程：通过导出到标准三角形语言（STL）格式，3D打印机可以读取这个文件并根据其内部的三角网格信息进行打印作业。用户通常会借助切片软件如Cura或Slic3r来调整最终输出的G-code参数设置，包括层厚、填充密度和打印速度等。 在选择适合支架制作的材料时，常见的选项有PLA（聚乳酸）、ABS（丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物）以及PETG（聚对苯二甲酸乙二醇酯）。每种材料都有其独特的特性和适用场景。例如，PLA易于打印且环保但强度较低；而ABS具有较好的硬度和耐温性不过在高温下可能释放有害气体；PETG则结合了两种材质的优点。 实际的3D打印过程需要细致调节各种参数如床面平整度、温度设定以及层厚等以确保成品的质量。完成初步构建后，还必须进行一些后期处理工作比如去除支撑结构和打磨表面来改善最终效果，并且在支架上预留螺丝孔或卡槽以便于安装相机。 整个流程包括3D建模、切片设置、材料选择及打印控制等多个环节，每一个步骤都对成品的质量有着重要影响。通过这种方式定制的支架能够更好地满足特定的应用需求并展示了3D打印技术的优势所在。
     
  • 人类姿态估计论文：2D与3D人体姿势估计
    优质
    本文综述了人类姿态估计领域的研究进展，重点探讨了二维和三维人体姿势估计的关键技术、挑战及未来发展方向。 人的姿势估计文件涵盖2015年11月至2016年2月期间的研究成果，其中包括利用其他联合关节的3D深度卷积描述符进行动作识别，并采用了使用深度共识投票的人体姿势估计方法以及通过卷积部分热图回归来实现人体姿态估计。此外，还介绍了用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络、DeeperCut模型（更深入、更强壮且更快的多人姿势估计算法）、迈向视点不变性的3D人类姿势估计研究和基于贝叶斯图像的方法进行3D姿势估计。 2016年5月的研究成果包括保持不变SMPL，该方法能够从单个图像中自动估算出3D人体姿态及形状。另外，还有针对3D人体姿势估计算法的顺序方法——身体关节定位与标识分离技术。 在没有具体提及联系方式的情况下，继续介绍2016年9月至2017年2月期间的研究成果：其中包括使用CRF-CNN对人体姿势估计中的结构化信息进行建模的方法以及采用MoCap指导的数据增强方式来进行野外环境下的3D姿态估计算法改进。
     
  • 利用OpenPose进行人体姿态估计
    优质
    《利用OpenPose进行人体姿态估计》：本文介绍了基于深度学习框架的人体姿态估计算法OpenPose，并详细探讨了其工作原理、技术特点及应用场景。 内容概要：本段落主要介绍如何利用开源的OpenPose库来实现对人体19个部位点的识别功能。适用人群为人力资源姿态识别初学者以及对OpenPose感兴趣的入门者。在使用场景方面，可以应用于工厂工人操作规范检测和指导效果评估等场合。
     
  • UR5/UR5e 安装RealSense D435法兰/卡箍的3D模型（延长版），适用于直接3D打印
    优质
    此简介提供UR5及UR5e机器人手臂安装RealSense D435传感器的详细3D模型，包含法兰与卡箍适配器设计，便于用户直接进行3D打印使用。 UR5e 安装 RealSense D435 法兰卡箍的 3D 模型（加长版）可直接用于 3D 打印。压缩包内包含 .stl 格式和 .obj 格式文件，适用于 3D 打印；还包含 .svg 文件格式，可用于激光切割。具体形状可以参考相关帖子描述。
     
  • zed-openpose: 实时3D多人姿态捕捉利用OpenPose与ZED摄像头
    优质
    Zed-OpenPose是一款结合了OpenPose和ZED摄像头技术的实时应用，专注于实现高效、准确的三维多人姿态捕捉。 OpenPose与ZED的结合示例展示了如何使用深度学习框架从单个2D图像中检测骨骼，并利用ZED提供的3D信息来定位关节。输出结果为骨骼的3D视图。 要安装并配置此示例，可以将其放入文件夹内或通过cmake编译和安装OpenPose，以便在任何位置进行编译使用。以下是使用cmake安装过程： 1. 克隆存储库： ``` git clone https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/ ``` 2. 构建并安装它： ``` cd openpose mkdir build cmake .. # 这个过程可能需要一些时间 make -j8 sudo make install 该示例还需要ZED SDK 3，请按照相应说明进行配置。