【摘 要】
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为了在虚拟环境中对零件模型进行快速自动定位并仿真实际装配过程,将传统的粒子滤波算法与典型的马尔科夫蒙特卡洛方法—MH抽样算法相结合,并应用于虚拟装配。利用随机样本描
【机 构】
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西安电子科技大学电子装备结构设计教育部重点实验室
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为了在虚拟环境中对零件模型进行快速自动定位并仿真实际装配过程,将传统的粒子滤波算法与典型的马尔科夫蒙特卡洛方法—MH抽样算法相结合,并应用于虚拟装配。利用随机样本描述零件位姿的概率分布,根据重要性函数对零件进行位姿采样。通过调节各采样粒子权值的大小对发生干涉的零件进行位姿重采样,模拟实际装配中零件位姿的概率分布,并以样本的加权计算结果对零件位姿进行估计。分析了采样粒子数、零件外形复杂程度等因素对方法性能和装配效率的影响。该方法已经用于自主开发的基于自然交互的虚拟设计平台,实例表明它可以自动精确地完成装配引
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