我叫LSH，家乡是SD省JN市，本科就读于DB大学机械工程专业，本科期间多次参加国家级和校级比赛，其中本科期间参加了大创项目，题目是倾转旋翼无人机，主要完成的是无人机的结构设计相关的工作，大学四年学习成绩也是一直保持在前百分之五，大四也顺利获得了省级优秀毕业生的荣誉，并且顺利推免保送至西安交通大学攻读硕士研究生。
现在我在XAJT大学读机械工程专业研二年级，研究生的主要研究方向是机器人抓取技术，主要涉及到的技术包括三维点云分割、姿态估计、路径规划，研究生阶段也参加过两次企业实习，其中在西安知象光电的实习内容也是机器人抓取相关的项目，在海康威视研究院的实习时间比较短，担任的是算法工程师，主要负责算法模型的测试与优化相关的工作。以上就是简短的一个自我介绍。
My name is Li Shenghao. And my hometown is Jining City, Shandong Province. I studied at Northeast University as an undergraduate. During my undergraduate period, I participated in national and university level competitions for many times and got good grades. During my undergraduate period, my academic record has been in the top five percent. In my senior year, I also successfully won the title of excellent graduate in Liaoning Province, and was successfully promoted to Xi’an Jiaotong University to study for a master’s degree.
The main research topic of my postgraduate stage is robot graspping, which mainly involves three aspects: point cloud segmentation, pose estimation and path planning. I also participated in two enterprise internships in the postgraduate stage, and my research topic is also related to computer vision.
这个项目是我自己独立完成的，主要完成的是针对于堆叠物体的机器人抓取工作，目标物体为较为规则的矩形物体，技术路线主要包括三维点云分割、姿态估计、路径规划这三个内容。
在三维点云分割方面，首先是自己制作了一个小样本的数据集，把待抓取物体的点云标签设置为1，其余设置为0。然后点云分割网络主要是以DGCNN为基础，对DGCNN网络进行了一些小的改动。然后在项目中，将双目相机拍摄到的点云图片输入到网络中，输出待抓取物体的点云信息，进行后续的处理。
在姿态估计方面，使用obb矩形包围框框选出点云分割网络的输出点云，然后通过计算矩形保卫框的法向量信息，得到待抓取物体的姿态信息，然后通过对点云中点的坐标进行计算平均值，可以得到待抓取物体的中心点坐标，这样就得到了待抓取物体的6DoF位姿信息。
在路径规划中，主要使用的是基于RRT*的路径规划算法，通过设定机械臂手爪位置作为初始点，待抓取物体位置作为终点，计算出一条最优路径，然后机械手臂和障碍物的干涉算法主要是将机械臂连杆设置成一条线段，然后判断直线与障碍物是否有干涉。
首先我是基于DGCNN网络来进行的点云分割任务，以实验平台的双目相机拍摄到的物体点云信息的x y z 坐标信息作为网络的输入，然后通过一个空间转换模块，对输入的点云进行一个矫正，然后通过三层边卷积神经网络，然后再通过最大池化提取出点云的一个全局特征，而后和前面的边卷积计算出的局部特征进行一个拼接，进而得到点云的一个局部特征和全局特征，然后输出各个点云的得分值，最后得出分割结果。
首先深度学习技术直接应用到点云处理方向的开山之作是PointNet，之后PointNet++改善了PointNet不能提取局部特征的问题，DGCNN也是对PointNet的一个改进版本，因为当时数据集用的是自己制作的，所以就用三个网络都在自己的数据集上进行了测试，测试的结果是DGCNN的效果最好。所以就暂时用DGCNN网络来进行的点云分割。
首先深度学习与传统方法的最大不同在于深度学习所采用的特征是从大数据中自动学习得到，而传统方法所用的特征主要是手工设计的。而手工设计主要依靠设计者的先验知识，很难利用大数据的优势。由于依赖手工调参，因此特征的设计中所允许出现的参数数量十分有限。但是深度学习可以从大数据中自动学习特征的表示，可以包含成千上万的参数。
在特征和分类器方面，在传统方法中，特征和分类器的优化是分开的。而在神经网络的框架下，特征表示和分类器是联合优化的，可以最大程度地发挥二者联合协作的性能。
点云的分割与分类处理比二维图像的处理复杂很多，点云分割又分为区域提取、线面提取、语义分割与聚类等。同样是分割问题，点云分割涉及面太广，一般说来，点云分割是目标识别的基础。
分割：区域声场、Ransac线面提取、NDT-RANSAC、K-Means、Normalize Cut、3D Hough Transform(线面提取)、连通分析
分类：基于点的分类，基于分割的分类，监督分类与非监督分类。
PointNet缺少了考虑局部特征
而PointNet++根据点对的欧氏距离构建图，然后使用最远点采样选取点作为下一层的输入，这样使得每一层的图不断减小，但是图的结构没有变。
DGCNN 的动态图，是因为在特征空间取k近邻，每层计算的特征都不相同，因此相当于每一层的图都具有不同的顶点。
注意力机制的显著优点就是关注相关的信息而忽略不相关的信息，不通过循环而直接建立输入与输出之间的依赖关系，并行化程度增强,运行速度有了很大提高。
然后它克服了传统神经网络中的一些局限，如随着输入长度增加系统的性能下降、输入顺序不合理导致系统的计算效率低下、系统缺乏对特征的提取和强化等。但是注意力机制能够很好地建模具有可变长度的序列数据，进一步增强了其捕获远程依赖信息的能力，减少层次深度的同时有效提高精度。
而且注意力机制模块比较简单，能够很方便的嵌入到各种网络。
路径规划方面我是基于RRT*来做的，然后利用三阶贝塞尔曲线来对路径的平滑度进行一个优化。
首先RRT* 是对RRT的一个改进，RRT是随机生成树的一种方法，它的主要思想就是快速扩张一群像树一样的路径以探索（填充）空间的一部分区域，找到可行的路径。
RRT的基本步骤是：
1、初始化整个空间，定义起始点，终点，采样点数，点与点之间的步长等信息
2、在空间中随机生成一个点Xrand
3、在已知树的点的集合中找到距离这个随机点最近的点Xnear
4、在Xnear到Xrand的直线方向上从Xnear以步长 t 截取点Xnew
5、判读Xnear和Xnew之间有没有障碍物，若存在障碍物则舍弃掉该点
6、将Xnew加入到树的集合中
7、循环2-6，循环截至的条件：有一个new点在终点的设定邻域内
那么RRT* 是相对于RRT的一种改进，相对于RRT来说，RRT* 多了两个步骤：
1、重新为Xnew选择父节点
2、重布线随机树的过程
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稀疏卷积常用于3D项目（如3D点云分割）中，由于点云数据是稀疏的（不规则的），无法使用标准的卷积操作。同理，2D任务中，如果只处理其中一部分像素，也需要使用稀疏卷积，这样有助于模型加速。
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本质上就是通过建立哈希表，保存特定位置的计算结果。下文将通过举例说明稀疏卷积的原理。