为什么顶尖机器人工程师都要死磕6D位姿估计？-CSDN博客

6D位姿估计系统介绍

目前机器人作为智能制造的重要组成部分，已经广泛应用于各行各业。但是大部分机器人都是通过示教过程实现生产制造的，编程简单快捷，不需要考虑复杂的轨迹规划，这样往往只能重复对固定位置的物体进行搬运或抓取，无法实现真正的智能化操作。

随着工业智能化改造的不断深入，许多企业智能化改造，逐渐将计算机视觉技术和机器人技术引入生产制造过程中，应用于生产线对物料校准和定位，将视觉系统作为机器人对外界环境感知的一种辅助定位系统，就像给工业机器人装上了眼睛，采集场景信息，由控制器进行处理、判断，进而完成对应的控制指令。

机器人视觉抓取的目的是使用一个机械手模型(包括二指或多指夹爪，吸盘等)，以RGB或RGBD相机采集的场景图像为输入计算出一个最优的抓取位姿，使机械手在该位姿下可以稳定地抓取模型已知或未知的物体。

精准定位物体的三维位置和姿态(即6D位姿)是实现环境交互的核心任，6D位姿包含物体的空间坐标(X/Y/Z)和旋转角度(绕XYZ轴的欧拉角或四元数)。在获取目标物体的6D位姿后，通过“手眼”位姿关系可以获取物体在机械臂坐标系下的位姿，从而完成自动精准抓取任务。

目前，各个独角兽或大厂企业如宇树科技、梅卡曼德、迁移科技、美的、理想汽车等均在大力发展机器人结合视觉在物流运输、智能制造等领域的应用。在《中国制造2025》和“十三五规划”等政策推动下，由“中国制造”到“中国智造”已是必然趋势，行业外部发展环境利好，内部资本实力雄厚、薪酬可观，且不存在中年危机等互联网企业通病，是目前理想的就业方向。以下是某招聘网站发布的招聘需求和薪资待遇：

如何学习

机器人平面抓取任务已广泛应用于各行各业，如服务机器人、机器人搬运、分拣、上料等。然而由于机器人抓取任务不仅包含视觉算法，也需要熟悉机器人的建模、运动学、轨迹生成、路径规划等原理。知识点繁多复杂，因此不论是高校，科研院所或者是企业都尚未形成完整的知识体系。对于想学习机器人抓取的学员，只能依靠网络上零散无序的知识片段拼凑学习，时间利用率极低。

为此，我们推出了6D位姿估计课程，课程将会在环境配置、机器人基础、6D位姿估计算法及UI界面搭建等多方面进行详细展开。无论是理论基础还是实践应用，都可以使初学者或具有一定经验的从业者从中受益，课程大纲如下：