複雑な関節物体の6自由度姿勢推定における運動学的制約モデリングの不足問題に対処するために、関節感知デカップリング姿勢推定法を提案する。関節感知のデカップリングモデリング戦略を採用し、独立したブランチで物体の回転と並進を個別に回帰することで、両者間の誤差カップリングを緩和する。これに基づき、注意機構によるマルチモーダル特徴融合メカニズムを設計し、画像セマンティクスと点群ジオメトリ間のクロスモーダル相関を動的にモデル化し、遮蔽に対して安定した特徴抽出を実現した。最後に、多項損失関数の自動バランスを目的とした適応的重み付けスキームを設計し、軽量予測モジュールと組み合わせて部品の関節パラメータ回帰を実現した。ArtImageベンチマークデータセット上の実験結果は、本手法が追加の最適化ステップ不要で単一画像推論速度が最大20msに達し、引き出しなどの複雑な多部品物体において回転誤差が1.6°で安定し、メガネカテゴリの3D IoUが約28％向上し、大部分のカテゴリと指標で対比基準を上回っていることを示した。本フレームワークはベース視点から各部品の運動学まで統一的に推定を実現し、物理的一貫性を維持しつつ、姿勢予測のリアルタイム性と精度を大幅に向上させ、ロボットのリアルタイムビジョンシステムへの応用可能性を有している。

複雑関節物体;6自由度姿勢推定;関節感知デカップリング;クロスモーダル融合;適応重み付け