【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有點(diǎn)云聚類方法及曲面擬合方法的不足:（1）聚類中心及特征的選擇導(dǎo)致的曲面片過(guò)分割問(wèn)題，蟻群優(yōu)化參數(shù)的改變對(duì)聚類有效性的影響問(wèn)題；（2）徑向基函數(shù)中法向離面約束點(diǎn)對(duì)曲面插值誤差的影響問(wèn)題。研究提出了改進(jìn)的蟻群優(yōu)化投影尋蹤聚類方法和基于點(diǎn)云密度的徑向基函數(shù)曲面插值法。論文首先構(gòu)建了集點(diǎn)云采集、無(wú)線傳輸和入庫(kù)為一體的虛擬測(cè)方系統(tǒng)，，在分析誤差來(lái)源與坐標(biāo)系統(tǒng)關(guān)系的基礎(chǔ)上推導(dǎo)出點(diǎn)云坐標(biāo)統(tǒng)一的誤差傳播模型，為后續(xù)的分析提供數(shù)據(jù)源。然后提出了改進(jìn)的蟻群算法優(yōu)化投影尋蹤法來(lái)實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云聚類，構(gòu)建了蟻群算法中信息素系數(shù)更新的反正切函數(shù)模型，采用DUNN指數(shù)法定量評(píng)價(jià)了蟻群優(yōu)化不同聚類算法有效性，研究表明優(yōu)化聚類改善了曲面過(guò)分割結(jié)果。最后針對(duì)優(yōu)化聚類后的點(diǎn)云對(duì)象，提出基于K鄰域點(diǎn)云密度的徑向基函數(shù)曲面插值方法，挖掘了曲面插值點(diǎn)個(gè)數(shù)與法向離面約束點(diǎn)對(duì)基于點(diǎn)云密度的徑向基曲面插值精度的定量影響，分析了二次曲面擬合、Nurbs曲面插值與基于點(diǎn)云密度的徑向基函數(shù)插值精度對(duì)體積的誤差影響，研究表明本文方法具有較高的曲面擬合精度。
[Abstract]:The shortcomings of existing point cloud clustering methods and surface fitting methods are as follows: (1) the problem of over-segmentation caused by the selection of clustering centers and features and the effect of ant colony optimization parameters on clustering effectiveness; (2) the influence of normal off-plane constraint points on interpolation error in radial basis function. An improved projection pursuit clustering method for ant colony optimization and a radial basis function surface interpolation method based on point cloud density are proposed. Firstly, a virtual square measurement system is constructed, which integrates point cloud collection, wireless transmission and storage. Based on the analysis of the relationship between the error source and coordinate system, a unified error propagation model of point cloud coordinates is derived. Provide data sources for subsequent analysis. Then the improved ant colony optimization projection pursuit method is proposed to realize point cloud clustering, and an inverse tangent function model of pheromone coefficient updating in ant colony algorithm is constructed. The validity of different ant colony optimization clustering algorithms is evaluated quantitatively by DUNN exponent method. The results show that the optimal clustering improves the results of surface hypersegmentation. Finally, a radial basis function (RBF) surface interpolation method based on K-neighborhood point cloud density is proposed for the optimized point cloud objects. The quantitative effects of the number of surface interpolation points and the normal off-plane constraint points on the interpolation accuracy of radial basis surface based on point cloud density are excavated, and the Quadric surface fitting is analyzed. The effect of the accuracy of Nurbs surface interpolation and radial basis function interpolation based on point cloud density on the volume error is studied. The results show that the proposed method has high surface fitting accuracy.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P23

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2339858