一种基于物理仿真的物体语义和位姿数据集生成方法

本发明公开了一种通过物理仿真生成物体语义和位姿数据集的方法，涉及机器人智能感知的深度学习应用领域，包括几何建模、初始化、仿真解算、渲染、读取和生成大规模数据集这几个步骤。本发明针对工业机器人分拣应用中用于深度学习的物体识别数据集建设成本大的问题，提出了一种基于物理仿真的物体语义和位姿数据集生成方法，能够获取逼近真实场景的数据集，适应于工业领域物体分拣应用中的低成本数据集生成，同样适应于其他物体语义和位姿识别领域的数据集生成应用，具有成本低、数据集逼近真实场景和应用范围广的效果。