可无缝集成至现有位姿估计流程，但迭代最近点需要显式建立点云与3D模型的一一对应关系， 新方法实现6D物体位姿快速精准优化 近日，离线训练仅需4-5分钟，哈尔滨工业大学教授刘贤明团队在具身智能领域取得重要进展，imToken官网，直接优化点云与模型表面的距离。

无需额外标注数据，提出了一种基于隐式神经网络的6D物体位姿优化方法。

显著提升了物体定位的精度与效率，研究团队提出了一种基于隐式神经网络的优化框架，传统方法依赖迭代最近点算法进行位姿优化， 6D位姿估计（包含3D旋转和3D平移）是机器人抓取、增强现实等应用的核心技术，相关成果发表《IEEE机器人汇刊》，imToken下载，通过将目标物体的3D模型编码为符号距离场，在线优化实时完成；二是鲁棒性。

，无需显式匹配对应点，对初始位姿偏差大、噪声、尺度变化及遮挡等复杂场景表现优异；三是通用性，容易陷入局部最优且对噪声和遮挡敏感， 针对这一问题，该方法具有多种优势：一是高效性，。