【摘 要】
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针对工业零件生产过程中对无序摆放的工业零件进行抓取的情景,提出了一种新的基于加权投票的位姿估计方法.在原始点对特征(point-pair feature,PPF)算法的基础上引入加权投票方法,可以解决离线建模阶段由模型表面大量的短线段点对造成的误投票问题,实现目标工件的点云配准,最终得到目标零件的位姿估计结果.经验证,与三维扫描设备重构模型相比,本研究提出的方法可进行配准试验,减少离线建模阶段的工作量,且能很好地适应机械手抓取工业零件的工作情景.
【机 构】
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长沙理工大学 汽车与机械工程学院,湖南 长沙 410114
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针对工业零件生产过程中对无序摆放的工业零件进行抓取的情景,提出了一种新的基于加权投票的位姿估计方法.在原始点对特征(point-pair feature,PPF)算法的基础上引入加权投票方法,可以解决离线建模阶段由模型表面大量的短线段点对造成的误投票问题,实现目标工件的点云配准,最终得到目标零件的位姿估计结果.经验证,与三维扫描设备重构模型相比,本研究提出的方法可进行配准试验,减少离线建模阶段的工作量,且能很好地适应机械手抓取工业零件的工作情景.
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