早在1992年Besl，P. J .就使用了一种通用的ICP算法来和有效地配准3D形状。该算法的一个重要应用场景是在形状检测之前，将刚性物体的传感装置重复测量的数据与理想几何模型进行配准，机器人打磨机，以提高传感数据的精度.国际比较方案的主要缺点是收敛速度慢、对异常值、缺失数据和部分重叠的敏***。2013年，Pauly M提出了稀疏ICP，通过稀疏优化以牺牲计算速度为代价实现了鲁棒性.2021年，张提出了一种快速收敛的鲁棒配准方法。证明了经典的点到点ICP可以看作是一个控制化(MM)算法，并提出了一种加速收敛的Anderson加速方法
由于打磨过程的复杂性，工业打磨机器人，其部分参数无法实时准确检测，这限制了基于模型的方法在工程实现中的应用。越来越多的研究人员正在使用数据驱动的方法来预测材料去除。
早在2005年，数据驱动方法就被应用于预测材料去除。Panda D使用人工前馈***网络预测材料去除率.Mathew，j .等人使用人工***网络分析材料去除量，并建立参数优化模型.Wang等人提出了一种使用***网络和遗传算法的材料去除预测算法.为了保证打磨工作的全过程检测，有必要构建一个实时监控的焊缝间隙预测系统。于是，D***id Jin Hong研究了一种深度学习视觉系统
涡轮叶片、风力叶片、新能源客车车体、高铁车体等复杂零部件广泛应用于航空航天、能源、汽车、轨道交通等行业，打磨机器人，其制造水平代表着一个***制造业的竞争力。一般来说，复杂构件可以分为复杂曲面和复杂结构。前者的特点是自由曲面、薄壁表面和难加工材料，abb打磨机器人，并要求高尺寸精度和表面质量。后者具有尺寸大、材料去除率高、多品种小批量生产的特点。在锻造、铸造、模制或机械加工之后，这些部件通常需要进行打磨或精加工，以进一步提高轮廓精度和表面光洁度。因此，掌握这种复杂零件的高精度打磨技术是制造业面临的严峻挑战。
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