一种基于点云的融合旋转对称性约束的位姿估计方法、系统、介质及产品

本发明公开一种基于点云的融合旋转对称性约束的目标位姿估计方法、系统、介质及产品，涉及位姿估计领域，方法包括：获取当前场景中目标物体的多个视角的RGB图像，采用SfM和MVS方法创建以目标物体为中心的稠密场景点云；采用混合高斯模型和RANSAC平面拟合方法提取目标物体点云，确定目标物体点云的初始位姿、每个点的最近邻点，定义初始变换矩阵，利用梯度下降算法对初始变换矩阵进行迭代优化得到最优变换矩阵；根据各最近邻点和最优变换矩阵对目标物体点云进行质量优化和初始位姿修正，得到目标物体点云的修正位姿作为目标物体的位姿估计结果。本发明能够在没有物体的3D模型的情况下对物体进行位姿估计并提高位姿估计的精度。