検出結果はグラブポーズを生成します

機能：検出結果をピックオブジェクトのポーズに変換します。ディープラーニング手法による検出結果をポイントクラウド情報と組み合わせて、ピックオブジェクトのポーズに変換します。 [cite: 6]

入力パラメータ：

名称 タイプ 有効範囲 デフォルト値 意味

テスト結果

DetectInstance

なし

{}

バウンディングボックス、カテゴリ、スコア、ポリゴンを返します。 [cite: 6]

画像

Image

なし

なし

画像、入力はグレースケールまたはカラーです。 [cite: 6]

カメラ座標系ポイントクラウド

XYZPoints

なし

なし

ポイントクラウド。内部パラメータを使用して変換されるため、カメラ座標系のポイントクラウドである必要があり、画像と位置合わせするために順序付けられたポイントクラウドである必要があります。 [cite: 6]

カメラ内部リファレンス

Matrix

なし

なし

カメラ内部パラメータ行列。 [cite: 6]

カメラの歪み

List

なし

なし

カメラ歪み係数ベクトル。 [cite: 6]

ハンドアイキャリブレーションマトリクス

Matrix

なし

[[1. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0.] [0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 1.]]

ハンドアイキャリブレーション行列、デフォルトは単位行列です。 [cite: 6]

出力パラメータ：

名称 タイプ 有効範囲 デフォルト値 意味

位置情報をつかむ

PosesList

なし

[]

位置情報をつかむ。 [cite: 6]

パラメータ設定：

名称 タイプ 有効範囲 デフォルト値 意味

円の半径スケール

Float

[0, 1]

0.3

円半径の比率、バウンディングボックスの短辺の半分に対する相対値で、深度計算のためにオブジェクト表面のポイントクラウドを選択するために使用されます。 [cite: 6]

キャプチャポイントのz値の計算方法

String

['平均', '中央値']

平均

ピックポイントのZ値は一般的に平均を使用して計算されます。ただし、ポイントクラウドに多くの外れ値があるシナリオでは、中央値を使用すると外れ値による不正確さを回避できる場合があります。 [cite: 6]

テスト結果の角度を使用

Bool

なし

False

有効にすると、検出結果の角度を使用して結果のポーズ回転を計算します。無効にすると、検出結果の最小バウンディングボックスの長辺に対応するロボット座標系ポイントクラウドと座標系軸の間の角度関係をRz回転に使用します。 [cite: 6]