基于机械臂的Kinect车辆轮廓点云配准

论文摘要

车辆轮廓的三维点云模型在汽车智能化制造及维保过程中具有重要作用。为提高点云配准的精度和效率,以汽车维保机器人为研究对象,提出一种基于点云数据处理技术的车辆轮廓扫描定位及点云数据配准方法。在机械臂末端安装Kinect深度传感器实现精准移动,在汽车四周采集点云数据并进行预处理,根据机械臂运动学方程计算传感器采样位姿,完成初步配准。在此基础上,使用迭代最近点算法完成车辆轮廓点云的精确配准。实验结果表明,该方法可完成各视角点云数据的准确、快速配准,得到完整的三维点云数字模型。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 武梦楠,李丽宏

关键词: 车辆轮廓点云,深度传感器,迭代最近点算法,点云处理,机械臂

来源: 计算机工程 2019年11期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 太原理工大学电气与动力工程学院

分类号: U495;TP241;TP391.41

DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0052375

页码: 315-320

总页数: 6

文件大小: 1581K

下载量: 192

相关论文文献

标签：车辆轮廓点云论文;  深度传感器论文;  迭代最近点算法论文;  点云处理论文;  机械臂论文;