抛光打磨机器人-华茂致远(在线咨询)-打磨机器人

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，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

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2008年，维尔马提出了一个2.5维加工特征识别系统。它用于筛选出2.5D零件特征，以确定加工方向.2009年，Siebert等人将2D SIFT算法扩展到2.5D进行应用;所提出的算法可以利用3D旋转不变性的局部特征直接进行匹配。张雨薇等人提出了一种从2.5D浅浮雕重建基本3D形状的方法，并通过法线传递和泊松表面重建来优化人脸形状.张等人构造了一个2.5D的高度场用于人像浮雕，以增像的外观，并将2.5D技术应用于人像浮雕的处理。该技术也可以应用于人像浮雕的表面打磨。

在实际打磨中，刀具和工件不是单点接触，而是区域接触，这与普雷斯顿的假设不符。使用经典普雷斯顿假设的计算将导致对材料去除的不准确估计.为此，王等基于赫兹接触理论和局域打磨模型，打磨机器人，进一步预测了机器人砂带打磨的切削深度并发现当切削深度约为0.3 mm时，预测误差小于3.1%。与简化的赫兹理论模型相比，考虑接触弹性变形后，朱等人提出的材料去除模型的均方根值和平均百分误差分别从2.401降低到1.725和18.426降低到14.942%。由于人工智能的广泛使用，已经提出了许多基于数据驱动的材料去除预测的方法来解决材料去除预测问题。