近日，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算學(xué)部劉賢明教授團(tuán)隊(duì)在具身智能領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，提出了一種基于隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的6D物體位姿優(yōu)化方法，顯著提升了物體定位的精度與效率。相關(guān)研究成果發(fā)表于《IEEE機(jī)器人匯刊》（IEEE Transactions on Robotics）。

6D位姿估計(jì)是機(jī)器人抓取、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用的核心技術(shù)。針對(duì)相關(guān)問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化框架，通過(guò)將目標(biāo)物體的3D模型編碼為符號(hào)距離場(chǎng)，直接優(yōu)化點(diǎn)云與模型表面的距離。與傳統(tǒng)方法相比，該方法具有高效性、魯棒性、通用性等多種優(yōu)勢(shì)。研究團(tuán)隊(duì)在合成與真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了廣泛測(cè)試。該技術(shù)可廣泛應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人精準(zhǔn)抓取、自動(dòng)駕駛環(huán)境感知、AR/VR交互等領(lǐng)域。