基于分支限界的三维曲面全局配准方法

在三维测量中常需要将测量点云数据与已知曲面模型进行配准。采用隐式函数建立点云数据到曲面模型的距离场,进而进行非线性优化求解可以有效提升配准效率。然而由于点到曲面的近似距离及刚性变换的约束,其误差函数呈现非凸性而导致迭代极易陷入局部最优。为实现全局配准,提出了一种利用分支限界算法搜索点到曲面近似距离平方和误差函数最小化变换参数的方法。通过确定刚体变换参数空间中误差函数的上下界限加快搜索,并结合一种等效距离公式的LevenbergMarquardt算法优化的局部配准方法加速收敛并保证配准精度。三维模型的配准实验与分析验证了本文全局配准方法的有效性。     

应用摄像机位姿估计的点云初始配准

基于摄像机位姿估计的数学模型,提出了一种检测摄像机位移前后目标图像特征点的方法,通过求解摄像机发生位移前后的相对位姿矩阵来解决应用视觉图像获得点云的初始配准问题。首先,介绍了摄像机位姿估计模型,包括本质矩阵、旋转矩阵以及平移矩阵;然后,介绍了SURF算子的特征点检测、描述和匹配的方法,在此基础上面向双目视觉和单目结构光系统,分别提出了摄像机位移前后目标图像SURF特征点匹配和深度估计模型;最后,分别进行双目视觉和单目结构光系统点云的获取、位移前后目标图像特征点检测匹配和深度估计实验,应用摄像机位姿估计模型求解旋转矩阵和位移矩阵,并对位移矩阵进行统计分析剔除粗差。实验中采用基于点云空间特征点和基于图像的方法进行对比,点云对应特征点均方误差缩小至12.46mm。实验结果验证了方法的可行性,表明本文的点云初始配准方法能较好地获得点云精确配准初值。     

基于双目结构光的工件位姿检测方法

面向机器人在柔性上下料中工件放置范围较大、摆放位姿不确定的应用场景,提出了一种基于双目结构光的空间位姿检测系统。基于双目结构光视觉系统获取工件点云数据,通过对Z轴分层遍历寻找工件最上层平面,利用其法向重新建立坐标系来矫正原始点云数据;将最上层点云数据映射转成2D图像,通过图像处理完成多个工件分割并获得工件位置信息进行点云粗配准,再通过ICP精配准得到工件的位姿信息。以检测料框为例进行实验,实验结果表明：视觉系统距检测目标3 m处,仍能输出多个料框的准确位姿信息,可有效提升工业机器人柔性上料的可靠性。     

面向航空发动机复杂机匣深腔测量的机器人位姿优化及关节路径平滑方法

航空发动机机匣铸造件内腔余量分布不均且结构复杂,为实现机匣内腔余量的准确去除,须对机匣内腔轮廓进行精准测量。采用工业机器人夹持激光位移传感器,可充分发挥机器人灵巧运动的特点,实现复杂腔体的测量。但现有机器人加工刀具路径生成方法大多针对铣削、磨抛加工,主要关心路径的可达性,而未考虑非接触式测量中的夹角约束和路径平滑,直接应用于机器人测量导致测量角度无法满足要求、传感器振动大等问题。提出了一种面向机器人测量位姿优化及运动光顺的无干涉路径规划方法。首先,基于距离的干涉检测构建测量路径点的无碰撞区域,建立以机器人关节加速度为性能指标,考虑激光束出射方向与曲面法向夹角、机器人关节限位的优化函数,将姿态控制求解转变为优化函数的求解,采用分段差分进化算法进行求解。对测试路径进行实验并与基于图形的方法进行对比,结果表明,所提出的路径规划算法可有效约束测量方向与曲面法向之间的夹角,且与基于图形搜索的方法相比,可以生成更平滑的机器人关节路径,运行时间缩短50.3%,x、y、z方向的末端瞬时加速度分别减小15.83%、30.45%、41.72%。     

多点成形件检测中三维数据配准方法的研究

针对多点成形件成形误差检测中的三维数据配准问题，提出了一种用两步法将CAD模型数据和三维测量数据点全局配准的方法。利用遗传算法具有全局搜索能力的特点，以四元数法中的3个参量作为优化解空间，采用自适应控制优化参数的方法，达到CAD模型数据和三维测量数据点的全局粗配准。以粗配准的结果作为初始值，用ICP算法修正误差以达到精确配准。采用两步法配准克服了标准ICP算法难以解决的局部最小问题，本算法也可广泛应用于精密测量时测量结果的比较分析。以马鞍形曲面制品为例，给出了配准结果。     

基于双目结构光的工件位姿检测方法北大核心CSCD

面向机器人在柔性上下料中工件放置范围较大、摆放位姿不确定的应用场景,提出了一种基于双目结构光的空间位姿检测系统。基于双目结构光视觉系统获取工件点云数据,通过对Z轴分层遍历寻找工件最上层平面,利用其法向重新建立坐标系来矫正原始点云数据;将最上层点云数据映射转成2D图像,通过图像处理完成多个工件分割并获得工件位置信息进行点云粗配准,再通过ICP精配准得到工件的位姿信息。以检测料框为例进行实验,实验结果表明:视觉系统距检测目标3 m处,仍能输出多个料框的准确位姿信息,可有效提升工业机器人柔性上料的可靠性。     

并联机床工件位姿测量

因为并联机床的虚实轴之间的非线性关系，使得并联机床工件定位方法不同于传统机床。研究了并联机床工件位姿测量的基本方法，并给出了相关的计算公式。按这些方法设计的工件测量软件模块在并联机床工件测量中得到运用。     

单目视觉位姿测量的线性求解

利用定位特征点在图像中的坐标求解空间位姿算法是单目视觉位姿测量技术中的关键.针对这个问题,在距离因子的基础上建立了非线性的位姿测量模型.利用代数变换方法将非线性测量模型转化成线性非齐次方程组.根据代数变换过程中变量之间的相互关系,建立方程组通解之间的乘积关系方程组.再次利用代数变换对乘积关系进行线性变换,并利用P4P问题中共面特征点姿态测量唯一解的特性,实现位姿测量的线性求解.通过数值仿真和实际测量两个试验对该位姿测量算法进行了精度验证,试验数据表明该方法可以有效抑制图像噪声干扰,提高位姿测量的精度.     

余量约束下的毛坯测量数据与CAD模型配准技术研究

为在加工前剔除变形的不合格毛坯或在加工时避免由于定位不够精确而出现余量不足,需在余量约束要求下将毛坯测量数据与CAD模型进行配准.针对此配准问题,提出“二步法”求解:第一步暂不考虑余量约束,用ICP算法进行配准,检查结果是否满足余量要求,满足则退出计算,否则,进行第二步,即考虑余量约束对ICP结果作进一步配准.实验结果表明,该方法能够有效实现毛坯测量数据与CAD模型在余量约束下的配准.     

齿轮三维测量中线结构光测头位姿的优化方法

采用线结构光传感器测量齿轮三维误差,具有快速、全信息和高重复性等特点,但测头与被测齿轮的位姿关系是影响齿轮测量准确度的关键问题。以优化测头与被测齿轮的位姿关系为目标,提出了测头位姿量化评价指标。为验证指标的有效性,进行了同一产品齿轮在不同位姿参数下的测量实验,并与克林贝格P26齿轮测量中心进行对比分析。结果表明,与“陡峭”的常规测量方法相比,本文方法点云密度比Λ_p指标高33.6%,倾斜比υ_p指标高30.2%,所测量的齿廓单元更加完整、更符合国际标准ISO1328对数据的要求,齿轮单项误差评定结果也更准确。该方法预估的线结构光传感器的位置和姿态参数,用于齿轮测量前测头位姿的确定,进而提高齿轮测量精度,也为解决陡峭齿面非接触式测量问题的提供了途径。     

复杂曲面测量数据最佳匹配问题研究

针对复杂曲面类零件加工余量分析过程中的测量数据匹配问题,提出通过初始匹配和精确匹配来实现曲面测量数据的最佳匹配。交互式的初始匹配过程决定后续算法的变量范围,精确匹配确定测量数据与曲面的最佳匹配姿态。精确匹配采用最小二乘法构造评估函数,应用边界约束BFGS方法对问题涉及的曲面匹配变换矩阵的6个未知量进行优化求解。对通过三坐标测量机获取的数据,提出了一种测头半径补偿方案。实验结果表明,该方法与遗传算法相比具有运算速度快和精度高等特点,能较好地解决复杂曲面类零件测量数据的匹配问题。     

三维点云特征的工件识别与位姿估计

针对工业机器人在抓取工件过程中需要识别和定位工件的问题,提出了一种基于改进法矢计算的点云局部描述符SHOT的三维物体识别与位姿估计的方法.首先,对三维扫描仪获取工件表面点云进行预处理和分割,得到用于匹配的工件点云模板数据集;其次,采用均匀采样算法提取特征点集,通过SHOT特征描述符对场景点云与模板点云提取的特征点进行点...     

动基座传递对准信息延时的分析与仿真

讨论了动基座弹载传递对准过程中的信息延时问题。参考信息从主惯导到子惯导传递过程中的延时会影响卡尔曼滤波器的收敛速度和精度,从而影响对准性能。为了改善由信息延时引起的对准性能下降的问题,提出了一种简单有效的方法,通过拉格朗日插值运算对滞后数据进行外推得到当前时刻的参考信息,从而基本消除信息延时,改善滤波性能。通过设计传递对准仿真环境进行了仿真,结果表明所设计的信息延时补偿算法是有效的。     

装配面点云特征增强的去噪算法研究

为了去除与法兰装配面数据点混合在一起的噪声并更好地保留装配面的特征,将装配面点云数据中的噪声分为 2 类。利用空间栅格划分将点云数据栅格化,使用 K 领域搜索的方法筛选出第 1 类噪声点,运用采样点邻域点数统计法删除第 1 类噪声点;采用改进的双边滤波法对第 2 类噪声点进行去噪。通过与各类算法进行比较,实验结果表明,该去噪算法在达到预期去噪效果的同时还可以增加装配面特征的保持度,并且能够避免传统双边滤波在去噪后产生光顺过度的现象。     

基于点云数据的工件坐标系拟合算法

三维激光扫描技术已广泛应用于工件形位检测领域,为获取和分析相应几何参数,工件坐标系的拟合与转换算法较为关键。依附有限制条件的间接平差模型,提出了一种基于三正交平面的坐标系拟合算法。考虑到线性变换的保角性,通过对点云数据的标准化处理,确保了该算法处理大数据量点云的稳定性。以某零部件检测为算例,验证分析了该算法的可靠性和准确性。     

基于分割球面逼近和差分进化的复杂曲面轮廓度误差评定

为了评定复杂曲面轮廓度误差,提出了一种快速简便的分割球面逼近方法。该方法用球面逐步逼近测点垂足所在的曲面片来求得测点到设计曲面的最短距离,然后利用差分进化算法优化测点位置,结合分割球面逼近方法最终求得复杂曲面轮廓度误差值。将分割球面逼近方法和差分进化算法相结合,用于计算蜗杆齿面的轮廓度误差,仿真结果表明,该方法计算精度高于最小二乘法,能满足高精度误差评定的需求。     

基于3D对齐技术的冲压件质量检测

针对冲压件生产过程中的质量检测问题,提出了基于数字化样件3D对齐的方法并通过了实验室验证,其基本原理是采用逆向工程方法,用冲压件的3D数字化测量的点云数据与已有的3D数字化样件数据,在相关软件环境中进行3D点云数据对齐,进一步分析冲压零件的加工误差,并以图文方式可视化地显示数据处理结果.     

基于多直线对应和加权最小二乘的位姿估计

为了求解复杂环境下目标的位姿,提出了基于多直线对应的加权最小二乘位姿估计算法。首先对模型直线进行等间隔采样,并沿采样点投影法线方向搜索图像点对应;然后利用图像点对应局部和全局特性对样本点进行加权;最后通过优化法向距离实现目标位姿的优化求解。为了解决模型-图像对应错误引起的优化失败问题,算法在模型-图像点匹配阶段为每个采样点保留多个图像点对应,通过随机Hough变换(RHT)算法将图像点对应约束在直线上,并为每条模型直线保留多图像直线对应。在对样本点进行加权时,综合考虑了样本点自身的属性和样本点同周围点的关系,有效提高了算法对纹理,背景,噪声等的鲁棒性。实验结果表明:提出的方法能够实现复杂环境下目标位姿的优化求解,其在x方向、y方向和z方向的角度估计误差分别优于0.4,0.3和0.1°;在垂直光轴方向和沿光轴方向的相对位置误差则分别优于0.03%和0.1%。相比单假设方法,提出的方法能够更有效地克服复杂背景干扰,实现特殊视图目标位姿的稳定估计。     

基于激光点云与图像融合的3D目标检测研究

目前基于激光雷达与摄像头融合的目标检测技术受到了广泛的关注,然而大部分融合算法难以精确检测行人、骑行人等较小目标物体,因此提出一种基于自注意力机制的点云特征融合网络。首先,改进Faster-RCNN目标检测网络以形成候选框,然后根据激光雷达和相机的投影关系提取出图像目标框中的视锥点云,减小点云的计算规模与空间搜索范围;其次,提出一种基于自注意力机制的Self-Attention PointNet网络结构,在视锥范围内对原始点云数据进行实例分割;然后,利用边界框回归PointNet网络和轻量级T-Net网络来预测目标点云的3D边界框参数,同时在损失函数中添加正则化项以提高检测精度;最后,在KITTI数据集上进行验证。结果表明,所提方法明显优于广泛应用的F-PointNet,在简单、中等和困难任务下,汽车、行人和骑行人的检测精度均得到较大的提升,其中骑行人的检测精度提升最为明显。同时,与许多主流的三维目标检测网络相比具有更高的准确率,有效地提高了3D目标检测的精度。     

基于多描述子投票的飞机蒙皮局部扫描点云定位

为了提高数字化飞机蒙皮检测技术的效率,针对其中局部蒙皮和数字模型的对齐问题,提出了基于多描述子投票的飞机蒙皮局部扫描点云定位算法,采用基于测地距离的蒙皮面片选取方法,综合利用多种三维点云描述子的识别能力差异来确定数字模型上的定位区域,同时提出了投票点加权定位法来提高定位位置精度。根据对比实验结果和工程实例上的实际应用,得出结论如下：所提算法相比于基于单一描述子的定位方法定位准确率平均提高约37.5%;所提算法在实际工程中具有可行性。