基于粒子群算法的三维扫描点云数据在机配准.pdf

基于粒子群算法的三维扫描点云数据在机配准 本文主要研究基于粒子群算法的三维扫描点云数据在机配准领域，旨在解决传统ICP算法存在的缺陷，例如高初始位置要求、低效率、不易收敛、与加工环节分离等问题。为了解决这些问题，本文提出了基于粒子群优化算法的改进ICP配准方法，并将其嵌入测量、加工一体化设备中，实现配准过程的在机操作。 在该方法中，首先使用弦高差法对扫描点云数据进行去噪和精简处理，然后使用改进后的粒子群优化算法进行预配准，最后使用基于K-Dtree数据结构加速的ICP算法进行精配准。实验结果表明，该方法可以降低ICP算法配准时对于初始位置的高要求，配准后叶片加工部位偏差处于±0.5mm范围以内。 在该方法中，粒子群算法扮演着非常重要的角色，它可以快速收敛到全局最优解，从而解决ICP算法存在的收敛问题。此外，基于K-Dtree数据结构的ICP算法也大大提高了配准的速度和精度。 本文提出的基于粒子群算法的三维扫描点云数据在机配准方法可以满足工件下一步加工需要，具有广泛的应用前景。 相关知识点： 1. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）：是一种基于-swarm intelligence的优化算法，通过模拟鸟类群体搜索食物的行为来search for the optimal solution。 2. 改进ICP算法（Improved ICP Algorithm）：是基于粒子群优化算法的改进ICP算法，旨在解决传统ICP算法存在的缺陷，例如高初始位置要求、低效率、不易收敛、与加工环节分离等问题。 3. 点云数据（Point Cloud Data）：是三维扫描技术获取的点云数据，需要进行去噪和精简处理以提高数据质量。 4.K-Dtree数据结构（K-Dimensional Tree Data Structure）：是一种高效的数据结构，用于加速ICP算法的计算速度和精度。 5. 在机配准（On-machine Registration）：是指在机床或加工设备上进行配准操作，以提高加工精度和效率。 本文的研究结果表明，基于粒子群算法的三维扫描点云数据在机配准方法可以满足工件下一步加工需要，有广泛的应用前景。