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申请/专利权人：湖南大学

摘要：本发明公开了一种基于多评估算法的多机器人协同测量视点规划方法，在复杂零部件的三维测量中，由于其存在结构复杂，自遮挡面积大等问题，视点的规划问题会对最后的扫描结果产生重大影响。本发明首先构建了结构光扫描仪的可见性视椎体模型，通过该模型可以计算出单个视点的覆盖面积；然后，通过多评估算法选取视点空间中的视点生成候选视点；最后，通过多分辨率策略来选取最佳视点，提出了一种多机器人协同测量机制来执行所有视点。经验证本发明对不同类型复杂零部件的扫描结果都有很好的效果，覆盖率高，精度准，速度快。

主权项：1.一种基于多评估算法的多机器人协同测量视点规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：对视点规划问题进行了建模，包括视点的表示方法、覆盖率问题建模以及扫描仪的可达性；S200：建立了扫描仪的可见性视椎体模型，包括视角、视野、投影仪光范围、自遮挡和场景遮挡；S300：基于S100中的视点规划问题模型和S200中扫描仪的可见性视椎体模型生成候选视点，并基于光线跟踪和效用函数评估候选视点，对候选视点进行筛选，得到筛选后的候选视点；S300中基于S100中的视点规划问题模型和S200中扫描仪的可见性视椎体模型生成候选视点，包括：S310：进行场景定义，每个三角网格包括标签、法线和质量三个属性，三角形的标签根据给定测量场景中存在的不同区域指示其类型；对被占用即已完成扫描的三角形定义了法线和质量属性，法线属性与表面法线有关，质量属性与传感器相对于表面的垂直度有关，为了得到法线属性，首先确定距离图像中每个点的表面法线；接着，获得位置与三角形位置重合的点的表面法线的平均值；最后，法线属性等于所获得的平均值；另外，为了获得质量属性，首先将距离图像的每个点的感知质量确定为由点的表面法线和传感器的取向形成的角度的余弦，从与三角形位置匹配的点中感知到的最大质量是质量属性；S320：当扫描仪的可见性视椎体模型没有超过预设的视点球体范围时，使用球体镶嵌的技术生成视点球体，该技术从二十面体开始，对每个面进行镶嵌以创建四个新面，镶嵌过程以递归方式重复，直到达到所需的镶嵌级别，接下来，将每个面的质心作为视点位置，并将其定向到球体的中心，生成一组围绕视点球体的候选视点，其中每个视点与中心等距；当扫描仪的可见性视椎体模型超过预设的视点球体范围时，视点不限于视球体，而是分布在立方体内，将立方体划分为3D网格，并将每个单元的位置作为候选视点，每个候选视点都指向立方体的中心；其中，立方体由三个正交线段定义：、和，3D网格是通过将每个段、和划分为n个单元而获得的，生成一组个候选视点；S400：基于筛选后的候选视点，通过多分辨率策略选取每一阶段中的最佳视点，得到最佳视点集合；S500：通过多机器人协同测量机制来执行最佳视点集合中所有视点。

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