【摘 要】
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托卡马克核聚变堆在运行的时候会产生大量热能、辐射能、电磁场以及中子流,多数情况下都无法进行人工维护。因此需要使用遥操作控制系统对托卡马克装置内部进行维护和操作。在遥操作上层控制系统中需要采集多种数据来对任务进行创建。采集机械臂数据可通过示教来进行,将数据存储到遥操作上层控制系统的运行管理子系统数据库中。但示教采集信息的方式效率低,在目标位置发生变化后就要重新示教,而且在聚变堆运行后装置内部情况不允
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托卡马克核聚变堆在运行的时候会产生大量热能、辐射能、电磁场以及中子流,多数情况下都无法进行人工维护。因此需要使用遥操作控制系统对托卡马克装置内部进行维护和操作。在遥操作上层控制系统中需要采集多种数据来对任务进行创建。采集机械臂数据可通过示教来进行,将数据存储到遥操作上层控制系统的运行管理子系统数据库中。但示教采集信息的方式效率低,在目标位置发生变化后就要重新示教,而且在聚变堆运行后装置内部情况不允许使用人工示教的方法进行数据采集。针对上述情况,本文提出了一种基于点云位姿估计的运行管理系统,对维护设备所需要的工件进行目标识别与位姿估计,将其结果保存并用于遥操作任务的创建。系统满足遥操作控制系统功能需求的同时提升了数据收集的智能化水平,降低人工维护装置的风险。文章的主要工作如下:（1）使用Real Sense相机采集三维点云,并进行了点云的预处理。首先对深度相机进行选型,使用realsense-viewer完成对点云信息的采集。之后使用直通滤波、半径滤波和体素滤波相结合的方式对采集的点云进行预处理,为后序算法所需数据做好准备。（2）分析多个点云特征,完成点云目标识别。对预处理后的点云进行分割,经过多次实验最终确定了随机采样一致性算法和基于KD-Tree搜索的聚类算法的参数,成功将每个工件点云都单独分割出来。对比多个点云特征描述子的实现原理,最终采用FPFH特征描述子来对场景工件点云进行特征提取。对于模型点云,在测量工件的数据后,通过Solid Works绘制工件的CAD模型,再使用Mesh Lab将模型点云化。提取模型点云的FPFH特征,利用隐式形状模型识别方法对场景中的工件进行识别。（3）针对点云位姿估计,设计两组算法对比实验,完成点云的精确位姿估计。对三维空间的刚体运动做了分析,一个三维物体在空间中的坐标,需要6个参数来表示。分析了3DSC特征和SAC-IA粗配准以及ICP精配准。设计了基于3DSC特征的SAC-IA粗配准和基于FPFH特征的SAC-IA粗配准对比实验,两组实验均采用ICP迭代算法进行优化位姿。经分析得出FPFH+SAC-IA+ICP的算法组合方式耗时少,匹配成功率更高。（4）设计并实现了基于点云位姿估计的运行管理系统,测试点云位姿估计等算法的效果,进行了遥操作上层控制系统的集成测试。系统包括四个层次,应用层、算法层、数据接口层和平台与依赖层,各个层级之间相互依赖,达到系统的开发要求。最后经过实验测试,工件位姿估计精度误差以及系统的功能性、实时性、鲁棒性均达到遥操作上层控制系统的要求。
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