位姿提升4.8%
双流几何特征融合与全局增强关键点提取，提升旋转复杂物体的位姿估计精度。
Yuhang, Tang · 史金龙 · Caisheng, Liu · Qiang, Qian · Jiang, Yan · 滕伟
Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 2026
通过VN-Linear构建SO(3)-Encoder，从点云中提取旋转等变特征，使网络对旋转变化具有等变性，提升旋转复杂物体的位姿估计精度。
将旋转等变特征与PointNet++提取的几何特征融合，得到旋转等变的几何特征，增强特征表示能力。
引入多个全局增强模块，在整个点云中提取关键特征，强调位姿估计的关键信息，提高预测性能。
在NOCS-REAL275数据集上，10°5cm指标下比最优方法AG-Pose提升4.8%，证明方法显著有效。