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龙图腾网获悉浙江工业大学;浙大城市学院申请的专利基于特征融合及编解码器结构的刚体6D姿态估计方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116612187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310478218.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于特征融合及编解码器结构的刚体6D姿态估计方法和系统是由王万良;钱宇彤;王铮;赵燕伟;产思贤设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合及编解码器结构的刚体6D姿态估计方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于特征融合及编解码器结构的刚体6D姿态估计方法，包括使用深度学习的方法提取物体的色彩特征和几何特征对几何特征进行计算，以直接获得偏移量T，处理之后进行特征融合得到融合特征；之后，将融合特征依次送入注意力编码器和残差解码器中，以得到关键点的旋转向量；最后通过Kabsch公式计算旋转矩阵R。还包括一种基于特征融合及编解码器结构的刚体6D姿态估计系统。本发明将特殊的特征提取手段、注意力机制、残差结构、编解码器的思想带入到6D姿态估计中，在保证准确率的同时提高了计算效率，能满足机器人抓取环境对实时性的要求。

本发明授权基于特征融合及编解码器结构的刚体6D姿态估计方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于特征融合及编解码器结构的刚体6D姿态估计方法，包括如下步骤： S1：提取刚体对象的色彩特征和几何特征； S2：融合刚体对象的色彩特征和几何特征； S3：对特征信息Ffusion进行注意力编码； S4：对Fattention进行解码，得到预测结果点到关键点方向向量和关键点旋转向量； S5：由已知关键点初始位置向量C与预测的最终关键点向量Rr，通过Kabsch公式计算得到刚体对象旋转矩阵R； S6：由S13和S5得到所需预测的偏移量T和旋转矩阵R，从而最终得到刚体的6D姿态； 步骤S1具体包括： S11：刚体对象色彩特征提取部分的设计：使用金字塔VGG网络模型提取刚体对象的色彩特征Fcolor，具体定义为： Fcolor＝Pyramidimage       1其中，Pyramid表示金字塔VGG网络模型，image表示输入的图像数据； S12：刚体对象几何特征提取部分的设计：使用卷积和最大池化层的组合网络提取刚体对象的几何特征Fgeometry，具体定义为： Fgeometry＝MpCNNsfpoints    2其中，Mp表示Max pooling层；CNNsf表示用于提取点云特征的卷积层，points代表输入的点云数据； S13:在提取完成几何特征之后，可以直接对刚体对象的偏移量T进行估计，具体定义为： T＝CNNstFgeometry    3其中，CNNst表示用于计算T的卷积层； S14：关于T的损失函数LT的定义如下： 其中，MSE表示均方差损失，表示物体的标签偏移量，T表示预测偏移量； S2具体包括： S21：将提取出的色彩特征与几何特征分别通过最大池化层的处理得到全局特征Fglobal，具体定义如下： Fglobal＝ConcatMpFcolor,MpFgeometry     5其中，ConCat表示将括号内的特征矩阵进行通道维度上的拼接； S22：生成融合特征Ffusion，具体定义如下： Ffusion＝ConcatFgeometry,Fglobal,Fcolor      6步骤S3具体包括： S31：将Ffusion依次经过通道注意力模块Attentionchannel和空间注意力模Attentionspatial，分别得到通道注意力模块计算结果Fchannel和空间注意力模块计算结果Fspatial，具体定义如下： Fchannel＝Ffusion×AttentionchannelFfusion      7Fspatial＝Fchannel×AttentionspatialFchannel     8S32：让Fspatial通过若干感知器MLPs及最大池化层之后，依次将其所通过感知器的结果进行通道维度上的拼接，得到拼接结果Fattention； 步骤S4具体包括： S41：Fattention通过关键点向量预测管道计算得到V，关于V的损失函数Lv定义如下： 其中，表示标签中的点到关键点方向的向量，V表示预测结果点到关键点方向向量； S42：将V与Fattention在通道维度上进行拼接之后输入旋转预测管道得到Rp，相应的旋转损失Lp定义为： 其中，表示标签中的关键点向量，Rp表示预测的关键点旋转向量； S43：将Fattention输入残差预测管道并将结果与Rp相加之后得到Rr，相应的残差损失Lr定义为： 其中，表示残差管道预测的结果。

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