基于双向ICP跨源点云配准的鞋底涂胶轨迹生成

针对自动化鞋底涂胶系统中存在的鞋型适用性不高的难题，课题组提出了一种基于修正PCA(principal components analysis)和双向ICP(iterative closest point)的跨源点云配准算法。对比3种采样方法对最终配准精度的影响，选择了最远点降采样作为配准前对点云的预处理；提出了修正PCA对鞋底点云进行粗配准，为精确配准提供了较好的初始变换矩阵；利用对跨源点云配准鲁棒性较好的双向ICP进行精确配准；根据精确配准结果将标准涂胶轨迹迁移到实时鞋底涂胶系统上，从而得到实时涂胶轨迹。结果表明：修正PCA+双向ICP在快速精确配准跨源鞋底点云上具有优越性，其中双向ICP迭代20轮后误差减小到1.31 mm，相比传统ICP算法误差减小了1.13 mm；修正PCA+双向ICP算法在处理不同鞋型时具有较好的适用性和精度，配准时间也满足系统要求。该算法可提高传统鞋底涂胶系统对各类鞋型的适用性，具有一定的工程实用价值。