【摘 要】
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配网带电作业机器人需要对输电线所在环境进行感知,从中提取出需要操作的引线部分,进而完成机械臂的运动规划与夹取操作.在利用激光点云进行引线拟合时,由于噪声和激光扫描分辨率低的影响,传统曲线拟合方法无法重建出精确、平滑的参数曲线方程.为此,提出一种基于分层自组织粒子群优化(SOH-PSO)和控制点迭代优化的激光点云引线拟合方法.通过分层自组织粒子群优化算法计算原始点云的降采样比例,进而得到控制点的初始位置;然后,根据由控制点拟合曲线的局部曲率和曲线与点云的欧氏距离迭代优化控制点的位置;最后通过B样条插值函数得
【机 构】
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南开大学人工智能学院,天津300350
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配网带电作业机器人需要对输电线所在环境进行感知,从中提取出需要操作的引线部分,进而完成机械臂的运动规划与夹取操作.在利用激光点云进行引线拟合时,由于噪声和激光扫描分辨率低的影响,传统曲线拟合方法无法重建出精确、平滑的参数曲线方程.为此,提出一种基于分层自组织粒子群优化(SOH-PSO)和控制点迭代优化的激光点云引线拟合方法.通过分层自组织粒子群优化算法计算原始点云的降采样比例,进而得到控制点的初始位置;然后,根据由控制点拟合曲线的局部曲率和曲线与点云的欧氏距离迭代优化控制点的位置;最后通过B样条插值函数得到引线的参数方程.仿真和实验结果表明,所提方法能够建立更精确的引线参数方程,并且在引线的整体姿态描述上更为平滑和逼真.
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