基于改进多目标平衡优化器算法的点焊机器人路径规划

点焊机器人在工业领域内被广泛应用,合理的焊接顺序可以提高生产效率。为了实现点焊机器人的路径最优规划,针对点焊路径和工作时间建立多目标问题模型,提出一种融合改进快速非支配排序的多目标平衡优化器算法(DMONEO)。加入快速非支配排序,并采用生存评分策略替代拥挤度因子,可以更好地保持种群的多样性,防止DMONEO过早收敛。TSPLIB基准实验结果表明,DMONEO算法相比于其他算法性能表现更好。最后在实际点焊机器人的路径规划应用中进行仿真实验并与其他算法对比,结果表明提出的算法得到的优化效果更好,耗时更短。     

基于改进三维形状上下文的点云配准

针对目前常用配准算法不能满足生产制造行业中高精度工艺要求的问题,本文基于三维点云提出一种改进三维形状上下文（3DSC）点云配准的有效解决方案。首先,通过改进的降采样方式设定阈值采集轮廓点云,对采集的点云依次进行三维网格划分形成形状上下文。然后,进行改进的3DSC初始配准,进而采用迭代最近点（ICP）精确配准,实现了源点云与目标点云之间的旋转平移变换。为验证改进算法的有效性,采用FPFH-ICP、PFH-ICP、传统3DSC和本文改进算法进行配准实验对比。实验结果表明,对于bunny点云和flowerpot点云,本文改进算法精度分别可达2.253 55e-05 m和9.969 02e-06 m,明显优于其他算法的配准精度。与传统3DSC配准算法相比,改进的3DSC配准算法可节省75%～85%的配准时间。改进的3DSC点云配准方法有利于提高配准精度且能优化配准时间,提高了配准效率。