【摘 要】
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针对散乱点云中3维目标的位姿参数估计问题,提出一种基于超二次曲面模型的3维目标定位算法.该算法利用3维目标的超二次曲面部件化模型,定义了空间点与任意位姿下3维目标的归
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,
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针对散乱点云中3维目标的位姿参数估计问题,提出一种基于超二次曲面模型的3维目标定位算法.该算法利用3维目标的超二次曲面部件化模型,定义了空间点与任意位姿下3维目标的归一化径向欧氏距离.根据点云中目标表面各点到目标的均方距离,以及目标表面点数和内部点数等信息,建立了3维目标位姿估计的非线性目标函数,从而将目标定位问题转化为该目标函数的优化问题.采用入侵性杂草优化(IWO)算法优化该目标函数,将获得的最优解作为3维目标的位姿参数估计值.实验结果表明,该算法的目标定位精度高,位姿参数估计的一致性好,且能有效抑制测量噪声对定位结果的影响.
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