异常点云干扰下的车身构件鲁棒性配准方法OA北大核心CSTPCD
Robust Registration Method for Vehicle Body Components under Abnormal Point Cloud Interference
点云配准是大型车身构件位姿参数测量的关键方法,但现有算法在大量异常点云干扰下难以配准至有效位姿,从而导致匹配失真,进而无法保证后续机器人作业质量.针对此问题,提出一种能够有效抑制异常点云干扰的车身构件鲁棒性配准算法——鲁棒函数加权方差最小化(RFWVM)算法.建立鲁棒函数加权目标函数,通过施加随迭代次数可变的动态权重来抑制配准过程中异常点云的影响,并由高斯-牛顿法迭代完成刚性转换矩阵的求解.以高铁白车身侧墙、汽车车门框为研究对象的试验结果表明,较…查看全部>>
Point cloud registration was a key method for pose parameter measurement of large ve-hicle body components,but the existing algorithms were difficult to register to effective pose under a large number of abnormal point cloud interference,thereby resulting in matching distortion and ina-bility to ensure the quality of subsequent robotic operations.To address the issue,a robust registra-tion algorithm for vehicle body components,robust function weighted varian…查看全部>>
丁涛;吴浩;朱大虎
武汉理工大学襄阳示范区湖北隆中实验室,襄阳,441000||武汉理工大学汽车工程学院,武汉,430070武汉理工大学襄阳示范区湖北隆中实验室,襄阳,441000||武汉理工大学汽车工程学院,武汉,430070武汉理工大学襄阳示范区湖北隆中实验室,襄阳,441000||武汉理工大学汽车工程学院,武汉,430070
计算机与自动化
点云配准异常点云干扰鲁棒函数车身构件机器人视觉测量
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《中国机械工程》 2024 (6)
1074-1085,12
国家重点研发计划(2022YFB4700501)国家自然科学基金(51975443)湖北隆中实验室自主创新项目(2022ZZ-27)
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