预测物体位姿（Sim2Pick）
使用场景
该步骤用于单一种类物体的识别及定位。通常在该步骤之前连接 提取3D ROI内点云 步骤，用于输入预处理后的物体点云；在该步骤之后连接 显示点云与位姿 步骤，用于查看该步骤的可视化输出结果。
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为了保证该步骤输出的物体位姿具有较高的精度，前置步骤 提取3D ROI内点云 设置的 3D ROI 应仅包含目标物体，尽量不包含料筐的边框和筐底。 |
参数说明
服务端
- 服务端 IP
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参数解释：该参数用于指定深度学习服务器的 IP 地址。保持默认即可。
默认值：127.0.0.1
- 服务端 Port（1 ~ 65535）
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参数解释：该参数用于指定深度学习服务器的端口号。
默认值：60101
调节说明：所有端口号均可使用，最大为 65535。
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打开工程后，需等待深度学习服务器启动成功，即日志栏出现启动深度学习服务器成功的信息后，再运行工程。 |
推理设置
- 推理模式
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参数解释：用于选择深度学习推理的模式。 值列表：GPU、CPU
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GPU：使用 GPU 推理前先对模型进行优化，然后对优化后的模型进行推理，推理速度较快。首次对模型进行优化时，需耗时 10~30 分钟。
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CPU：使用 CPU 进行深度学习模型推理，与 GPU 相比，推理时间会增加，且识别精度会有所降低。
默认值：GPU
调节说明：推理速度：GPU>CPU。切换推理模式后，需重启深度学习服务器。
模型配置
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- 深度学习模型文件
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参数解释：该参数用于指定深度学习模型文件路径：vis_xxx\resource\models\model.onnx。模型文件后缀为 .onnx。
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- 模板选择
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参数解释：该参数用于选择用于匹配的点云模板。
位姿优化
- 位姿精确校正
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参数解释：该参数用于对物体位姿进行精确校正。
默认值：不勾选。
调节建议：当后续步骤中没有“3D匹配”相关步骤时，建议开启该选项。
聚类设置
该步骤提供三种聚类算法，分别为MeanShift、RegionGrowing、Dbscan，聚类速度说明如下表。
算法 |
速度 |
MeanShift |
低速 |
RegionGrowing |
高速 |
Dbscan |
中速 |
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当推理模式为CPU时，RegionGrowing算法不可用。 |
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当聚类算法为MeanShift时，需调节以下参数。
- 聚类半径
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参数解释：该参数用于决定距离多近的点可聚类到一起。值越大，距离越远的点越容易被聚为一簇。当该参数偏大时，可能会把两个以上的物体聚类成一个物体；当该参数偏小时，可能会把一个物体分离成两个或以上的物体。
默认值：10
值范围：1~150
最小值：2
调节建议：需根据实际情况设定该参数。
- 聚类点数
-
参数解释：该参数用于设置簇中最小点数。聚类时，当簇中点数低于该下限时，该簇将被忽略。
默认值：30
值范围：1~50
调节建议：需根据实际情况设定该参数。
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当聚类算法为RegionGrowing时，需调节以下参数。
- 聚类点数
-
参数解释：该参数用于设置簇中最小点数。聚类时，当簇中点数低于该下限时，该簇将被忽略。
默认值：30
值范围：1~150
调节建议：需根据实际情况设定该参数。
- 聚类半径
-
参数解释：该参数用于决定距离多近的点可聚类到一起，单位为毫米（mm）。值越大，距离越远的点越容易被聚为一簇。当该参数偏大时，可能会把两个以上的物体聚类成一个物体；当该参数偏小时，可能会把一个物体分离成两个以上的物体。
默认值：0.5 mm
值范围：0.1~100
最小值：0.4 mm
调节建议：需根据实际情况设定该参数。
- 相邻点数目
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参数解释：在聚类半径内，该参数用于决定某个点和距离最近的多少个点聚类到一起。
默认值：30
值范围：1~500
最小值：10
调节建议：需根据实际情况设定该参数。
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当聚类算法为Dbscan时，需调节以下参数。
- 聚类半径
-
参数解释：该参数用于决定距离多近的点可聚类到一起。值越大，距离越远的点越容易被聚为一簇。当该参数偏大时，可能会把两个以上的物体聚类成一个物体；当该参数偏小时，可能会把一个物体分离成两个或以上的物体。
默认值：10
值范围：1~150
最小值：2
调节建议：需根据实际情况设定该参数。
- 聚类点数
-
参数解释：该参数用于设置簇中最小点数。聚类时，当簇中点数低于该下限时，该簇将被忽略。
值范围：1~50
默认值：30
调节建议：需根据实际情况设定该参数。
可视化
- 开启
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参数解释：该参数用于选择是否可视化显示物体实例，即通过不同的颜色区分各个物体。
默认值：不勾选。
调节建议：根据实际需求设定该参数。