基于基础模型与点对投票的零样本物体6D位姿估计方法

本发明公开了一种基于基础模型与点对投票的零样本物体6D位姿估计方法，涉及计算机视觉与机器人领域，包括：对三维模型进行视角采样与渲染，得到坐标图和法向图；对模型图像进行特征提取，输出多维类别特征与patch特征；构建模型patch对特征和模型点对特征并存储；在场景图像中构造场景patch对，计算场景patch对特征，得到场景与模型匹配的patch对；在匹配的patch对区域内遍历场景点对，计算点对特征，得到匹配的模型点对；根据模型点对生成位姿假设，通过中心‑轴投票机制映射到投票空间，聚类得到初始位姿，经ICP细化输出最终位姿。本发明通过构造patch对描述符，在patch对内枚举点对，产生位姿假设，优化得到最终结果，有效提升了算法召回率，对遮挡和重复结构更鲁棒。