Em resposta à urgente necessidade de medição de atitude em campos de manufatura avançada, como aeroespacial e montagem automotiva, é proposto um método rápido e de alta precisão para medição de atitude direcionado a rastreadores a laser, utilizando aprendizado profundo combinado com o modelo visual PnP para realizar a medição automática da atitude da peça medida durante o processo de rastreamento a laser. Para o problema da difícil determinação direta da correspondência entre pontos característicos 3D e 2D necessária ao modelo de solução de atitude PnP, foi projetada uma rede de extração de características para extrair características de alta dimensão correspondentes, utilizando a teoria do transporte ótimo para determinar a distribuição de probabilidade conjunta entre vetores de características, completando assim o emparelhamento automático dos pontos característicos 3D-2D; utilizou-se o método Ransac-P3P combinado com o algoritmo EPnP para resolver a atitude dos pontos característicos 3D e dos pixels 2D correspondentes, obtendo informações de atitude de alta precisão; com base nisso, a teoria da diferenciação implícita foi usada para calcular a matriz Jacobiana do processo de solução PnP, integrando o modelo de solução de atitude PnP na rede e orientando o treinamento da rede, alcançando a complementaridade entre a capacidade de correspondência da rede profunda e a capacidade de solução de atitude do modelo PnP, melhorando a precisão da solução. Finalmente, foi criado um conjunto de dados com informações de anotação rica para treinar a rede de medição de atitude para rastreadores a laser. Experimentos de medição de atitude foram realizados com uma plataforma rotativa bidimensional de alta precisão, e os resultados mostram que a precisão da medição do ângulo de arfagem a 3 m é melhor que 0,31°, a precisão do ângulo de rolamento é melhor que 0,03°, e o tempo de medição único é de aproximadamente 40 ms, possibilitando a medição de atitude de alta precisão para rastreadores a laser.

rastreadores a laser; medição de atitude; visão monocular; aprendizado profundo