颅骨点云模型的优化配准

由于颅骨的三维点云数据模型复杂且不同人的颅骨差异较小,对其配准精度要求较高。为了提高颅骨点云模型的配准精度和收敛速度,提出了一种先粗配准再细配准的配准方法。首先,对颅骨点云数据模型进行去噪、简化和归一化等预处理;然后,通过区域划分、区域配准和求解组合系数以及求解刚体变换等步骤实现区域层次上的颅骨粗配准;最后,通过引入动态迭代系数来改进基于旋转角约束的迭代最近点算法,并采用该改进的ICP算法实现颅骨的细配准,从而达到精确配准的目的。实验结果表明:与ICP算法相比,改进的ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约30%和50%。证明该种先粗配准再细配准的颅骨点云模型配准方法是一种精度高、速度快的有效颅骨配准算法。     

复杂零件在线三维测量中的点云配准方法

复杂零件的在线检测对质量控制和工艺优化具有重要意义,而如何对齐由多个视点拍摄获得的三维点云是实现在线检测的关键。基于点云内部属性与坐标系无关这一性质,提出基于手眼标定的多视点云配准算法,将不同视点下传感器坐标系中的点云转移到固定的机器人基座坐标系中,实现多视点云的粗配准;针对粗配准精度不高的问题,提出一种由粗到精的自适应距离阈值ICP算法,实现多视点云的精配准。ICP粗配准阶段旨在扩大算法的收敛范围,加快迭代速度;ICP精配准阶段旨在消除误匹配,保证最终收敛结果的准确性。试验结果表明,所提点云配准方法的精度和速度均能够满足复杂在线检测的应用要求。     

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。     

基于分层块状全局搜索的三维点云自动配准

提出了一种分层块状全局搜索到临近点局部搜索的改进迭代最近点(ICP)算法,用于进一步提高ICP算法的配准速度并消除点云缺失对点云配准的影响。该配准方法在粗略配准之后,以点云块为分层单元对模型点集进行选取,并对选取的少量模型点进行全局搜索获取其对应最近点;然后,以这些模型点对应的最近点作为搜索中心,在场景点集中进行局部搜索,获取这些模型点的大量临近点的对应最近点;最后,剔除错误对应最近点对,并求取坐标变换。与基于KD-Tree的ICP算法和基于LS+HS(Logarithmic Search Combined with Hierarchical Model Point Selection )的ICP算法相比,该配准算法对Happy bunny扫描数据的配准速度分别提高了78%和24%;对Dragon扫描数据的配准速度分别提高了73%和30%。这些结果表明该算法可以快速、精确地实现三维点云间的配准。     

点云模型的匹配点对优化配准

针对传统迭代最近点（ICP）算法在点云存在重叠或部分重叠时,配准误差大且适应性差的问题,提出一种基于匹配点对加权优化的改进配准算法。首先,提出一种改进体素降采样算法对点云进行采样,减少数据量的同时提高算法对噪声的鲁棒性;然后,采用改进Sigmoid函数赋予参与配准的匹配点对不同的权重,克服传统算法忽视距离较小的匹配点对中仍具有错误点对的缺点,同时提高了配准精度和收敛速度;最后,提出一种采用奇异值分解法（SVD）求解配准参数的方法,进一步提高配准精度。设计了不同重叠度的配准实验和噪声实验,并结合曲轴三维点云重建对本文算法进行验证。实验结果表明：本文算法误差较Tr-ICP算法减少了约34.1%,较AA-ICP算法减少了约29%,配准时间较TrICP算法缩短了约16.1%。最终表明本文算法具有更高配准精度的同时,具有更好的适用性和鲁棒性。     

基于球面特征的点云配准方法研究

针对多视点云的配准问题,提出了基于球面特征的自动配准方法。在测量的零件周围固定标准球,把零件和标准球作为一个整体进行点云测量。用球面拟合的方法求解标准球的球心坐标,并在待配准点云的球心坐标中搜索对应点,从而计算粗配准中的旋转矩阵和平移矩阵,实现点云的粗配准,采用融入球心坐标信息的改进的ICP算法(迭代最近点法)实现点云的精配准。这种方法大大缩少了粗配准中对应点的搜索范围,并实现了自动配准,提高了配准效率,改进的ICP算法增强了配准算法的鲁棒性,实例证明该方法有效。     

层次优化的颅骨点云配准

颅骨配准是颅面复原的重要步骤之一,其配准精度和效率对复原结果有着重要的影响。为了提高颅骨点云模型的配准精度和效率,本文提出了一种层次优化的颅骨点云配准方法。将颅骨配准分为粗配准和细配准两个过程。首先对颅骨点云模型进行去噪、简化和归一化等预处理;然后对颅骨点云模型提取特征点并计算其特征序列,根据特征序列进行约束寻找初始对应点对,并采用k-means算法剔除误匹配点,实现颅骨粗配准;最后通过加入几何特征约束的改进迭代最近点(ICP)算法实现颅骨细配准,从而达到颅骨精确配准的目的。本文分别对粗配准、细配准和先粗再细完整配准过程进行实验,结果表明:粗配准过程,与未优化的粗配准算法相比,本文优化后的粗配准算法的配准精度提高了约35%,算法耗时增加了约6%;细配准过程,与ICP算法相比,本文改进ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约20%和43%,算法耗时减少了约47%;先粗再细的完整配准过程,本文算法的配准精度和收敛速度都要优于其他两种方法。证明了本文方法是一种有效的颅骨点云配准算法,可以实现颅骨点云的精确配准。     

基于表面间三棱锥体积测度的点云配准

提出一种基于离散对应特征和表面间平均三棱锥体积测度的改进ICP算法,进行了多视激光点云配准。通过寻找两片点云重叠区域内的有效点与对应三角形对,并将有效点与对应三角形对所夹的空间三棱锥体积作为误差测度来指导激光点云的配准;将点与对应三角形的质心作为对应点对,估计出新的空间位置转换关系。实验结果表明:该改进算法具有较高的配准精度且收敛速度较快。     

基于三维点云的机械加工精度自动检测方法

本文提出了一种基于三维点云的零件精度自动检测方法,对传统ICP(迭代最近邻点)方法进行改进,将基于配准误差的点对权值添加到坐标转换参数和总体残差的迭代计算过程中,克服了误差点对配准的影响;根据误差分布假设检验原理设计加工精度快速评价方法,帮助质检人员快速识别问题零件,提高检测效率和精度;通过试验验证了改进ICP算法对局部误差点云配准的鲁棒性以及加工精度评价方法的准确性。     

一种脊柱图像快速重建与配准方法

为提高传统脊柱图像三维重建与配准速度和精度，提出一种基于传统立方体(MC)算法和迭代最近点(ICP)算法的快速重建与配准方法。首先利用双边滤波对CT图像进行预处理，基于区域生长的思想改进MC算法，完成三维重建并获取脊柱三维模型和点云模型。然后采用ISS算法提取脊柱点云关键点，求取关键点的快速点特征直方图(FPFH)，基于采样一致性(SAC-IA)方法完成初始配准，从而改善2片点云的初始位姿。最后通过K-D树加速寻找最近邻点对，并引入基于欧式距离的权重系数改进ICP算法，实现精配准。试验结果表明：重建速度较传统方法提高20%，配准速度较传统统方法从177.8s提高到41.2s，且配准结果平均误差为2.81*10^-1。     

Form-truing error compensation of diamond grinding wheel in CNC envelope grinding of free-form surface

In computer numerical control (CNC) grinding of free-form surface, an ideal arc profile of trued diamond grinding wheel is generally employed to plan 3D tool paths, whereas its form-truing errors greatly influence the ground form accuracy. A form-truing error compensation approach is proposed by using an approached wheel arc profile to replace the previously designed ideal one. The objective is to directly compensate the trued wheel arc-profile errors. It may avoid the time consumption of traditional approach that compensates the measured coordinate point errors of workpiece to an iterative grinding operation. First, the 3D tool path surface was constructed to plan the 3D tool paths. Second, the CNC arc truing of grinding wheel was conducted to analyze the form-truing error distribution relative to the applied wheel arc profile. Then, the form-truing error compensation was carried out in CNC envelope grinding. Finally, the iterative closest point (ICP) algorithm was used to match the measured coordinate points of workpiece to ideal free-form surface. It is shown that the 3D tool path surface constructed is practicable to plan arbitrary 3D tool paths for the form-truing error compensation. The ICP matching may be used to investigate 3D ground form error distribution. It is confirmed that the form-truing error compensation can directly improve the 3D ground form accuracy. It may decrease the 3D ground form error by about 20% when the 2D form-truing error is reduced by about 58% using the same truing conditions for CNC grinding.     

四轮独立驱动四轮转向电动试验样车的研制

研制出一辆四轮独立驱动四轮转向(4WD-4WS)电动试验样车,4个车轮分别由彼此独立的直流电机驱动,后轮转向机构由步进电机驱动跟随前轮转向。阐述了底盘总成、电气总成的结构及特点;采用等转矩、等功率两种模式分配四轮驱动力,进行了直线行驶与转弯行驶的基本试验。结果表明,研制的4WD-4WS电动样车设计结构可靠、性能良好,为系统地进行动力学性能试验,以及寻找最佳的驱动力分配模式和最佳的四轮转向模式提供依据。     

叶片机器人砂带磨抛点云匹配算法优化

为解决机器人磨抛路径中工件坐标系难以计算的问题及校正工件装夹误差,将三维点云配准技术应用到叶片机器人砂带磨抛系统中。由三维激光扫描仪扫描工件型面获得工件点云,采用基于主成分分析(PCA)的全局配准算法和改进的迭代最近点(ICP)算法完成了扫描点云和工件模型离散点云间以及不同工件扫描点云间的匹配,以获取工件坐标系和校正工件装夹误差。相关仿真和试验结果表明,优化后的算法在匹配速度与精度上有了长足改进,且加工后产品精度和质量都能满足实际加工要求。     

基于激光扫描和SFM的非同步点云三维重构方法

室外场景具有测量数据量大、扫描数据易重叠及建筑物表面信息复杂等特点,单靠激光扫描方法能够获得场景精确的深度信息,但缺乏颜色和纹理信息,利用从运动中恢复结构(SFM)方法可获得丰富的彩色信息,但重构精度不高,若将两种设备固定进行在线实时同步测量,易受到测量环境和系统制约不易实现。针对此问题,提出了一种基于激光扫描和SFM结合的非同步点云数据融合的三维重构方法。首先,提出利用手动选择控制点进行7自由度初始配准,再利用迭代最近点(ICP)算法对初始配准结果进行精确配准,最后利用最近点搜索算法将分布在经基于面片的多视图立体视觉(PMVS)算法优化后的SFM数据中的颜色信息与激光扫描的点云坐标进行融合。实验结果和数据分析显示,本文的方法能有效地将激光扫描与SFM点云数据进行融合,实现了室外大场景的三维彩色重构。     

改进的多视图点云数据配准方法

传统最近点迭代(ICP)算法在进行点云数据配准时,由于待配准的点集数据量很大,每个点云都要遍历一遍,所以时效性不高而且误匹配率大。针对此问题,提出先用Canny边缘检测算子对点云数据进行预处理,以此简化预处理点云的数据量,然后用K-D树搜索数据,最后再用ICP算法进行点云配准,以此来达到加快配准速度。实验证明,该方法灵活实用,简化了待匹配的点云集,能很好的解决传统最近点迭代算法中匹配慢的问题,可以很好的满足工程需要。     

室内场景下实时地三维语义地图构建

移动机器人自主建图是完成智能行为的前提。为提高机器人智能水平和直观的用户交互,地图需要扩展超出几何和外观信息的语义信息。研究了将基于深度残差网络(DRN)的像素级图像语义分割和三维同时定位与建图(SLAM)相融合的三维语义地图构建方法。首先,采用一种联合中值滤波算法进行深度图像的修复,使用改进的迭代最近点(ICP)算法得到相机估计位姿以及基于随机蕨类的闭环检测构建出三维环境地图;其次,采用优化的深度残差网络对输入的图像实现较精准的像素语义级别的预测与分割;最后,采用贝叶斯更新方法,渐进式的将图像分割获取的语义分类标签迁移到重建的室内三维模型中,获得完整的三维语义地图。实验表明,所设计的方法可以在实际的、复杂环境下实时地构建语义地图。     

MEMS硅半球陀螺球面电极成形工艺

由于球面电极是曲面结构,电极各处的电感耦合等离子体(ICP)刻蚀深度不一致,在加工过程中常发生球面电极还未刻蚀到位而谐振器已被破坏的现象,故本文提出了新的球面电极成形工艺。基于ICP刻蚀固有的lag效应,采用刻蚀窗口宽度由60μm渐变至10μm的V形刻蚀掩模调制电极各处的刻蚀速度,在电极各处获得了基本一致的归一化刻蚀速度(2.3μm/min)。利用台阶结构拟合球面电极的3D曲面结构,并保证通刻阶段的硅厚度基本一致为150μm来消除球面电极加工时最薄处已经刻穿阻挡层并破坏谐振器而最厚处还没有刻蚀到位的现象。结合台阶状的二氧化硅掩模对球面电极各点处的硅ICP刻蚀当量进行了调整,使其基本相等,通过一次ICP刻蚀即完成了对硅球面电极的加工。利用提出的方法成功制备出了具有功能性输出的微机电系统(MEMS)半球陀螺的硅球面电极,其最大半径可达500μm。     

基于继承与优化算法的无序点云拼接技术的研究

摘要：点云拼接技术的核心是建立两个待拼接点云之间的对应关系。提出继承与优化算法进行点云精确拼接,阐述了算法原理,通过建模获取拼接过程中的旋转和平移参数,提出并分析了拼接的实现过程。采用光栅投射式三维扫描仪获取某型号汽车防雨板的6组点云数据,使用提出的算法进行点云拼接,采用多分辨率层次精度分析法对拼接结果进行误差分析,与最临近点迭代法在拼接精度、收敛速度和耗时上进行了比较。实验结果表明：继承与优化算法可实现海量无序点云的精确拼接,拼接的标准偏差小于0.10mm,两点云对拼接时间小于2秒,相比最临近点迭代法,所需迭代次数减少5次以上。