Foundation Feature-Driven Online End-Effector Pose Estimation: A Marker-Free and Learning-Free Approach

看标题后产生的疑问： 1. 为什么需要估计ee姿态？ 2. 估计完的姿态是以什么形式，相对？ 3. 相机位置改变了吗？ 4. 对vla有没有好处？ 5. 对我想实现的目标：真正机械臂泛化有没有用？ 6. 能做到什么程度？在线机器人自标定 基础特征驱动的在线末端执行器姿态估计 利用预训练的视觉特征，通过CAD模型和目标图像推导出2D-3D对应关系，从而通过PnP算法实现6D姿态估计 为了通过部分观察和对称性解决歧义，本文引入了一种多历史关键帧增强姿态优化算法，利用时间信息提高估计的精度

通过提取末端执行器的特征来进行位姿估计 使用末端执行器的CAD模型作为先验知识。这为位姿估计提供了几何约束