反求工程技術(shù)是產(chǎn)品設(shè)計(jì)中一項(xiàng)重要的輔助技術(shù),對(duì)我國(guó)的科學(xué)技術(shù)發(fā)展有著重要的助力作用。隨著反求工程技術(shù)在各行各業(yè)的使用,使設(shè)計(jì)多樣化的產(chǎn)品周期大大減少。為了精確的得到完整的點(diǎn)云模型,需要多次掃描模型配準(zhǔn),使所有的點(diǎn)云形成一個(gè)完整的點(diǎn)云模型。本文針對(duì)現(xiàn)在剛性配準(zhǔn)方法存在的問題提出了新的解決和改進(jìn)方案,并且通過對(duì)比試驗(yàn)驗(yàn)證了本文方案的正確性和有效性。本文的主要工作包括:(1)本文提出了基于熵準(zhǔn)則遺傳算法的點(diǎn)云粗配準(zhǔn)算法。該方法具有很強(qiáng)的魯棒性,同時(shí)對(duì)于只有少部分重合的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和含有噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)均有很好的效果。該方法采用了評(píng)價(jià)點(diǎn)云空間位置新方法---空間分布熵(SDE),空間分布熵利用信息熵的概念結(jié)合點(diǎn)云空間坐標(biāo)和密度關(guān)系評(píng)價(jià)兩點(diǎn)云的相對(duì)位置。以空間分布熵作為點(diǎn)云配準(zhǔn)的優(yōu)化函數(shù),采用遺傳算法作為優(yōu)化方法,兩者之間的結(jié)合實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云粗配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)表明空間分布熵相比較均值平方誤差評(píng)價(jià)空間位置效率大大提高,遺傳算法搜索最優(yōu)解具有方向性避免全局搜索,使配準(zhǔn)效率有很大提升。(2)本文提出了一種基于點(diǎn)云特征直方圖改進(jìn)ICP點(diǎn)云精配準(zhǔn)算法。這種方法利用點(diǎn)云特征直方圖有很好的區(qū)分度,在尋找對(duì)應(yīng)點(diǎn)時(shí)能準(zhǔn)確的形成對(duì)應(yīng)點(diǎn)...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 非自動(dòng)配準(zhǔn)
        1.2.2 基于特征的點(diǎn)云配準(zhǔn)
        1.2.3 ICP算法系列
        1.2.4 基于優(yōu)化算法
    1.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取與分類
    1.4 本文研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
        1.4.1 本文的研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 文章的組織結(jié)構(gòu)
2 點(diǎn)云配準(zhǔn)算法概述
    2.1 點(diǎn)云配準(zhǔn)數(shù)學(xué)模型
    2.2 局部點(diǎn)云特征
        2.2.1 關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)
        2.2.2 點(diǎn)云特征描述
    2.3 本章小結(jié)
3 基于熵準(zhǔn)則遺傳算法點(diǎn)云粗配準(zhǔn)
    3.1 空間分布熵
        3.1.1 空間立體網(wǎng)格創(chuàng)建
        3.1.2 空間分布熵
        3.1.3 空間分布熵和均值平方誤差比較
    3.2 點(diǎn)云粗配準(zhǔn)
        3.2.1 目標(biāo)函數(shù)的建立
        3.2.2 遺傳算法參數(shù)選擇
        3.2.3 不同參數(shù)對(duì)算法的影響
        3.2.4 不同方法實(shí)驗(yàn)對(duì)比
    3.3 本章小結(jié)
4 基于點(diǎn)云特征直方圖點(diǎn)云精配準(zhǔn)
    4.1 ICP算法
        4.1.1 ICP算法基本思想
        4.1.2 ICP算法改進(jìn)
    4.2 點(diǎn)云特征直方圖改進(jìn)ICP算法
        4.2.1 空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的建立
        4.2.2 點(diǎn)云特征直方圖
        4.2.3 改進(jìn)ICP精配準(zhǔn)
        4.2.4 不同實(shí)驗(yàn)方法對(duì)比
    4.3 本章小結(jié)
5 散亂點(diǎn)云配準(zhǔn)算法研究
    5.1 點(diǎn)云配準(zhǔn)的算法評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.2 改進(jìn)的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法
        5.2.1 算法流程
        5.2.2 改進(jìn)點(diǎn)云配準(zhǔn)
        5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.3 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    1 總結(jié)
    2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 攻讀碩士學(xué)位論文期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果



本文編號(hào)：3858843