基于双向ICP跨源点云配准的鞋底涂胶轨迹生成

针对自动化鞋底涂胶系统中存在的鞋型适用性不高的难题,课题组提出了一种基于修正PCA(principal components analysis)和双向ICP(iterative closest point)的跨源点云配准算法。对比3种采样方法对最终配准精度的影响,选择了最远点降采样作为配准前对点云的预处理;提出了修正PCA对鞋底点云进行粗配准,为精确配准提供了较好的初始变换矩阵;利用对跨源点云配准鲁棒性较好的双向ICP进行精确配准;根据精确配准结果将标准涂胶轨迹迁移到实时鞋底涂胶系统上,从而得到实时涂胶轨迹。结果表明:修正PCA+双向ICP在快速精确配准跨源鞋底点云上具有优越性,其中双向ICP迭代20轮后误差减小到1.31 mm,相比传统ICP算法误差减小了1.13 mm;修正PCA+双向ICP算法在处理不同鞋型时具有较好的适用性和精度,配准时间也满足系统要求。该算法可提高传统鞋底涂胶系统对各类鞋型的适用性,具有一定的工程实用价值。

逆向工程中三维点云数据精确拼接方法

提出一种基于曲面拟合的精确拼接ICP算法——双向插补点到面ICP算法。对经过粗拼接大致对准到同一坐标系下的两片点云,首先对其重叠区域进行B样条曲面拟合,使用插补出的点确立初始对应点集;使用"辅助点对"约束并结合曲率约束去除错误对应点对。该方法将刚性运动一致性与几何特征不变性相结合以提高确立对应点集的正确率;对最终确立的对应点集,使用最小二乘法进行坐标变换迭代求解。应用实例表明,该方法实现了较高的拼接精度,便于实际应用。