이러 한 방식 으로 획득 된 자세 의 정밀도 는 낮 으며 , 상기 물체 의 자세 에 대한 교정 을 통해 , 교정 된 자세 를 상기 물체 의 자세 로 사용 하 여 , 획득 된 물체 의 자세 의 정밀도 를 향상 시킬 수 있 다 . 하나 의 가능 한 구현 형태 에 있 어서 , 상기 물체 의 삼차원 모델 을 획득 하 고 , 삼 차원 모델 을 시뮬레이션 환경 에 배치 하 며 , 상기 클러스터 링 세트 에서 의 포인트 가 속하 는 물체 의 기준점 의 위치 의 예측 값 의 평균값 을 삼차원 모델 의 기준점 의 위치 로 사용 하 고 , 상기 클러스터 링 세트 에서 의 포인트 가 속하 는 물체 의 자세 각도 의 예측 값 의 평균값 을 삼차원 모델 의 자세 각도 로 사용 한 다음 , 반복 근접 포인트 알고리즘 , 상기 삼 차원 모델 및 상기 물체 의 포인트 클라우드 에 따라 , 삼 차원 모델 및 물체 의 포인트 클라우드 데이터 에 대응 하 는 위치 의 물체 의 영역 의 일 치도 가 제 3 기 설정 값 에 도달 하 도록 , 삼 차원 모델 의 위치 를 조정 하 고 , 위치 조정 된 삼차원 모델 의 기준점 의 위치 를 물체 의 기준점 의 위치 로 사용 하 여 , 조정 된 삼차원 모델 의 자세 각도 를 물체 의 자세 각도 로 사용 한다 .