창고 자동화, 빈 피킹, 물류, 전자상거래 이행 등에서 중요하게 사용되는, 혼잡하고 가려진 환경에서 새로운 물체의 정확하고 효율적인 6D 포즈 추정은 로봇 조작에 필수적입니다. 이 분야에는 세 가지 주요 접근 방식이 있습니다. 모델 기반 방법은 추론 시 정확한 CAD 모델을 가정하지만 고해상도 메쉬가 필요하며 새로운 환경으로의 전송이 원활하지 않습니다. 몇 개의 참조 이미지 또는 비디오에 의존하는 모델 없는 방법은 더 유연하지만 어려운 조건에서는 실패하는 경우가 많습니다. 범주 수준 접근 방식은 유연성과 정확성 간의 균형을 맞추는 것을 목표로 하지만 많은 방법이 지나치게 일반적이며 환경 및 객체 사전 정보를 무시하여 산업 환경에서의 실용성을 제한합니다.
