基于机器视觉的3D物体识别与定位文献综述

三维物体识别与定位是计算机视觉领域的关键问题，并在机器人、自动驾驶、增强现实等领域有着广泛的应用。

传统的基于人工特征的方法在处理复杂场景和遮挡情况时存在局限性。

近年来，随着深度学习和机器视觉技术的快速发展，基于机器视觉的3D物体识别与定位技术取得了显著进展。

本文首先介绍了3D物体识别与定位的基本概念、研究意义以及国内外研究现状；其次，重点概述了基于机器视觉的3D物体识别与定位的主要方法，包括基于深度学习的方法和基于点云的方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析；最后，总结了当前研究中存在的挑战，并对未来的发展趋势进行了展望。

关键词：机器视觉；三维物体识别；物体定位；深度学习；点云处理

近年来，随着传感器技术、计算机视觉和人工智能技术的快速发展，机器视觉技术在工业自动化、机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域得到了越来越广泛的应用。

作为计算机视觉的重要分支，三维物体识别与定位是实现智能化的关键技术之一，其目标是从二维或三维场景中识别出特定物体，并确定其在空间中的位置和姿态。

三维物体识别与定位的研究具有重要的理论意义和应用价值。

在理论上，它涉及到计算机图形学、模式识别、机器学习等多个学科的交叉融合，推动了相关学科的发展。

在应用上，三维物体识别与定位技术可以应用于机器人抓取与操作、自动驾驶中的障碍物检测与避障、增强现实/虚拟现实中的人机交互等方面，极大地提高了生产效率和生活质量。