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一种基于几何距离约束的弱特征点云配准方法及系统 

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申请/专利权人:华中科技大学

摘要:本发明属于机器人测量技术领域,并具体公开了一种基于几何距离约束的弱特征点云配准方法及系统。所述方法包括:采集车身形貌点云数据;将车身形貌点云数据转换到机器人基坐标系下,以进行点云数据的粗配准;构建弱特征点云鲁棒配准算法框架,将粗配准后的点云数据代入所述弱特征点云鲁棒配准算法框架进行精配准,以输出局部完整形貌的车身三维点云数据;将精配准后的车身三维点云数据与车身设计模型数据代入所述弱特征点云鲁棒配准算法框架,以精确计算车身位姿矩阵,完成车身定位工作。本发明具备点云配准精度高、收敛速度快、鲁棒性好等特点。

主权项:1.一种基于几何距离约束的弱特征点云配准方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,采集车身形貌点云数据;步骤二,将车身形貌点云数据转换到机器人基坐标系下,以进行点云数据的粗配准;步骤三,构建弱特征点云鲁棒配准算法框架,将粗配准后的点云数据代入所述弱特征点云鲁棒配准算法框架进行精配准,以输出局部完整形貌的车身三维点云数据;步骤四,将精配准后的车身三维点云数据与车身设计模型数据代入所述弱特征点云鲁棒配准算法框架,以精确计算车身位姿矩阵,完成车身定位工作。

全文数据:

权利要求:

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