iGPS辅助的大尺寸曲面点云拼接与优化算法

"大尺寸曲面形貌测量系统的点云拼接技术，通过结合室内全球定位系统(iGPS)和粒子群优化(PSO)算法改进的迭代最近点(ICP)算法，实现高精度的点云数据融合。" 在当前的IT行业中，大尺寸曲面形貌的精确测量对于诸多领域，如汽车制造、航空航天、工业设计等，具有重要意义。传统的测量方法往往受限于设备覆盖范围和精度，无法满足大尺寸曲面的复杂需求。因此，研究人员提出了基于iGPS的点云拼接技术，以解决这一问题。 点云拼接是3D扫描技术中的关键步骤，它涉及到多个局部扫描数据的融合，以形成连续、完整的三维表面模型。在大尺寸曲面测量中，由于单次扫描无法覆盖整个曲面，因此需要多次扫描并进行点云拼接。iGPS作为室内定位系统，可以为每个扫描位置提供准确的全局坐标，为点云拼接提供共同的参考框架。 本文中提到的点云拼接方法，首先以iGPS世界坐标系作为统一的坐标框架，确保不同扫描区域的点云能够在同一个空间坐标系统下进行比较和融合。接着，采用改进的ICP算法进行点云配准。ICP是一种经典的点云对齐算法，通过迭代找到最佳匹配，但原始的ICP算法可能会陷入局部最优解。为了提高效率和精度，研究者应用PSO算法优化ICP，PSO是一种全局优化算法，能更有效地搜索全局最优解。 实验结果显示，通过基于球心距测量的点云拼接实验，测量系统的精度达到了0.1mm以下。在实际的汽车前保险杠点云拼接实验中，最大负偏差和最大正偏差分别不超过-0.05189mm和0.0727mm，远小于0.1mm的阈值，表明算法在大尺寸点云拼接上具有高精度和良好的偏差分布均匀性。 点云拼接技术的应用不仅提高了测量效率，还保证了大尺寸曲面形貌测量的精度，为复杂形状工件的生产和质量控制提供了有力支持。这种技术的改进和发展将进一步推动3D扫描和测量技术的进步，对智能制造和数字化生产具有深远影响。