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针对传统型钢轮廓尺寸的连续人工监测困难、测量精度低和效率低等问题,设计了基于三维点云拼接的轮廓尺寸测量实验平台。采用6组激光光源和电荷耦合元件(CCD)相机搭建了用于三维点云数据采集的硬件平台,并提出了基于最近点迭代(ICP)的多帧三维点云拼接算法以及轮廓尺寸测量方法,从而模拟型钢生产中移动工况下的轮廓尺寸测量。结果表明,该实验平台能够实时监测型钢轮廓尺寸,并且测量精度可达到0.01 mm。该实验平台能够针对型钢生产现场轮廓尺寸测量过程的难点问题进行相关理论的实验论证,完善了测量技术和方法。 相似文献
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殷江林建德孔令华邹诚游通飞易定容 《福建工程学院学报》2020,(4):370-374
针对室外环境建图与定位缺乏有效的回环检测导致累计漂移误差以及点云地图形式不够紧凑,提出基于Livox(览沃)激光雷达采集数据模块,使用三维点云片段匹配方法消除室外建图出现的误差。首先,对激光雷达采集的三维点云数据进行采样和体素滤波完成数据预处理?然后,使loam(lidarodometryandmappinginreal-time)算法作为前端,采用ICP算法实现快速有效的帧间匹配?最后,结合三维点云片段匹配与GSTAM优化位姿累计误差获得全局一致的的轨迹,并将点云地图优化成为立体占用地图输出。通过将点云片段匹配方法作为回环检测在实际室外环境进行三维激光建图实验证明,该方法能够解决实际室外环境建图中存在的建图不精准的问题。 相似文献
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对重合区域较少的两组不同角度获取的三维人脸点云数据,直接寻找对应点进行点云拼合的难度很大。为解决这一问题,提出一种基于EGI和标准人脸模板全自动点云数配准拼合算法。针对待配准的三维人脸点云以及标准人脸点云模型,首先通过局部最小二乘曲面拟合,估计每个点的法向和曲率,其次计算点云的扩展高斯图(EGI),然后利用EGI上对应的特征点计算欧拉角,分别使待配准三维人脸点云旋转至与人脸模型大致相同的位置,完成粗配准,并把粗配准结果作为新的初始位置。采用最近点迭代算法(ICP)分别对三维人脸点云与标准人脸模型进行精确配准,从而实现两组三维人脸点云的拼接。 相似文献
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薄孟德 《长春师范大学学报》2024,(4):101-106
针对动态环境下SLAM算法定位信息精度不足、建图偏移严重问题,本研究基于无人驾驶配送实验平台提出一种面向封闭园区内动态环境的视觉SLAM系统。该系统以ORB＿SLAM2为框架,添加了基于人体关键点提取的行为识别线程。在输入图像ORB特征点提取的同时,通过HRNet网络进行人体关键点的提取,通过30帧图像内容进行行为识别,判断图像中人体的行为状态是否为运动,并以此为依据筛选并剔除动态特征点,最后通过静态特征点进行位姿估计。实验结果表明,在TUM数据集动态子序列下,与ORB＿SLAM2、DS＿SLAM相比,本研究所提算法在系统精度与速度上达到平衡,有效提高了位姿估计的准确性。 相似文献
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为实现工业零件表面快速精密无损检测，设计了结构光投影与点云处理实验仪。该结构光轮廓测量实验仪使用DLP投影机与CMOS相机构建结构光测量模块，通过正弦条纹相移算法获得单一视场下待测物体表面三维点云；配备步进电动机驱动的旋转平台，对不同视场的点云数据进行拼接，获得完整的物体表面三维数据；通过点云处理流程，调节对应的参数，实现对工业零件表面的精密表征。实验结果表明，该实验仪重复性误差<2.5%,相对误差<3%。该实验仪成本较低，且可根据需要自定义参数，适合小批量工业质量检测，也可用于实验教学与新工科教学实践。 相似文献
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任务规划算法是机械臂在未知环境下具备抓取能力的基础,为此提出一种基于三维体素—语义地图的机械臂虚拟空间任务规划方法。在获取完整点云场景的基础上,利用基于掩码区域的卷积神经网络实现目标检测与实例分割,构建由三维点云、语义信息、三维计算机辅助设计模型组成的体素-语义混合地图;优化A~*算法完成机械臂末端执行器最优路径规划,利用贝塞尔曲线完成轨迹优化;探究抓取不同几何体时的机械臂末端位姿,分解抓取、放置等复杂任务,形成基于语义驱动的空间任务规划。在虚拟空间通过仿真试验,表明了所提算法的有效性和快速性,同时该算法可支撑机械臂执行各种复杂的抓取任务,并提升机械臂的智能水平。 相似文献
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提出了一种基于法矢空间离散扩张的三维点云数据特征分离算法。将三维空间中的点云数据投影到法矢空间中,通过法矢估算与离散扩张的方法从复杂模型中提取具有几何特征的曲面并将其相互分离。实验证明算法能迅速地从海量点云数据中识别并分离具有几何特征的数据点,得到单一特征曲面,并且具有较好的健壮性和算法效率。 相似文献
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点云模型区域分割是其数字处理的基础工作。在分析用户交互式边界顶点选取方法基础上,提出一种基于自动生成边界曲线的分割算法。根据点法式方程求解边界点的剖切平面,据此将点云模型分为两部分。实验表明,与适当的用户界面配合,算法可有效实现点云模型的特征区域交互式分割操作,为点云模型参数化及模型编辑等提供支持。 相似文献
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随着数字化测量的发展,三维激光扫描仪能够快速地以多角度、高效、高精度方式获取物体的表面三维数据,可以用于校园典型建筑物的三维建模。以云南师范大学呈贡校区内的国立西南联合大学纪念碑和国立昆明师范学院纪念柱为典型建筑物三维建模对象,首先采用徕卡P40三维激光扫描仪采集它的三维点云信息,然后利用Cyclone软件对多站式点云数据进行拼接、统一化和去燥,将处理后的点云数据导入GeomagicStudio软件,对其进行封装、孔洞填充、平滑等相关处理,构建其三维模型并对模型进行纹理映射,最终完成校园典型建筑物点云数据的三维模型构建。该三维建模流程方法对校园典型建筑物的三维建模可取得较好的效果。 相似文献
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为了实现大型点云的精确配准,首先对大型点云数据进行降采样及去质心预处理,并采用迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法计算点云间的旋转矩阵R与平移矩阵T,最终在Visual Studio中基于OpenGL库实现界面交互和结果显示。结果表明,该配准算法既支持人为选择关键点进行配准,也支持随机生成关键点进行配准,且准确率高。大型点云数据实验表明,针对大型点云点数目多,普通配准算法计算时间长的问题,采用K-D树进行配准算法加速,可保证精度,同时大大缩短了大型点云配准计算时间。 相似文献
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自动化生产线产品检测时,为快速获取产品的三维位姿参数,提出一种基于智能传感器的单目视觉工件位姿获取方法。通过HALCON软件中3D表面匹配算法,对机器人和智能传感器系统进行标定,运动平台带工件作平移运动,智能传感器扫描测量,获取工件的轮廓点云数据,利用软件完成物体的三维点云信息处理和模型的三维重构,确定工件位姿。试验结果表明,该方法可以快速测量,数据可用于机器人抓取。 相似文献
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基于激光点云地图的动态障碍剔除是同步定位与建图（simultaneous localization and mapping, SLAM）研究领域的难题之一。动态障碍的移动轨迹不仅会遮挡真实的静态环境信息,也会对移动机器人的定位和路径规划造成阻碍。针对激光点云地图中的动态障碍识别问题,该文提出一种基于卡尔曼滤波的运动障碍跟踪方法。首先,对原始点云预处理,使用欧式聚类算法,实现离散点云聚类。其次设计了基于卡尔曼滤波的运动障碍状态预估方程,并预测出动态障碍点云目标在下一时刻的位置。然后,使用匈牙利算法将预测位置与下一时刻真实位置进行匹配,实现对每一时刻动态障碍体的识别。最后,剔除后进行点云配准建图。在室内外环境下对提出的动态障碍剔除算法进行验证,并将剔除动态障碍后的点云地图可视化输出。实验结果表明该算法在室内外环境下对激光点云地图中动态障碍均能较好地识别与剔除。 相似文献
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在三维人脸建模和识别中,为获取信息更为完整的人脸数据,常常需要对多个视角下采集到的三维人脸点云进行配准和融合。传统的点云配准多使用ICP方法求取刚体变换,但由于人脸属于非刚体,容易因表情变化等引起形变,而且多视角人脸点云间的重合度较低,使用ICP方法效果较差。使用改进的BANICP方法进行人脸点云的配准,并提出一种多通道迭代光线补偿算法,可实现纹理一致的多视角三维人脸点云融合。 相似文献