Vision-based Robotic Grasping From Object Localization, Object Pose Estimation to Grasp Estimation for Parallel Grippers: A Review 文献的思维导图

Meanshift的matlab代码6D姿势 实现一些6d姿态估计算法 线模 线型升级 线路模式 潜类霍夫树（LCHF） 3d凸分割 注意：LCHF 太难调整参数，所以我不打算实现它...... 先决条件 pysixd 文件：params/pysixd/t_less_toolkit/tools/ 复制自处理模型读取/渲染、数据集读取和评估 数据集 使用以下 cmd 获取 6DPose 文件夹下的数据集 wget -r -np -nH --cut-dirs=1 -R index.html http://ptak.felk.cvut.cz/6DB/public/ 图书馆 使用 contrib rgbd 模块安装 opencv3 安装pybind11 pip3 install -r requirements.txt 脚步 在目标文件夹中： mkdir 构建光盘构建/ .. 制作 在 6dpose 文件夹中，如果使用 pybind： pip3 安装 target_folder/ python3 target.py 线模 linemod.py 中的代码将训练和检测下载数据集中的对象。 参考 op

6D位姿估计2021文章 摘要

数据融合matlab代码面具UKF 这是MaskUKF的官方存储库，MaskUKF是用于6D对象姿态跟踪的实例分割辅助Unscented Kalman过滤器。 新增：用于实时和非实时场景的评估和测试代码/脚本。 概述 依存关系 已在Arch Linux上对代码进行了测试，具有以下依赖性与所指示的版本。 请注意，所示的版本不是最低要求的版本。 进行评估 供测试用 注意：虽然我们使用Eigen进行所有数学计算，但mlpack库依赖armadillo 可选的 OpenMP (8.0.0-1) （可选，以提高执行速度） 我们使用OpenMP更快地评估UKF测量模型并更快地评估ADD-S度量。 如果可能，您应该使用针对OpenMP编译的mlpack版本，以更快地执行异常排除过程。 评估说明 这些指令允许下载算法MaskUKF ， DenseFusion和ICP预先计算的结果，并评估ADD-S和RMSE指标。 如果您需要测试实际算法并重新计算结果，请遵循本节。 如果您重新计算结果，则可以跳至第（4）点以进行指标的实际评估。 克隆存储库，构建并安装 git clone https://github.

6D Architect 3.02.04.zip，This is NDI prototype tool for initialization.

都是在别的地方下载的资源要分都那么贵。自己搞一个1分的。内含modelsim10.6d & modelsim10.4 的下载链接请自行下载，有问题私信。

基于点对特征和局部参考系的六维位姿估计算法_王化明.pdf

qt开发的，包括cpp和h文件，机器人参数和正逆解算法，非常全面，有注解

6D pose综述2.pdf

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