遗传算法结合自适应阈值约束的ICP算法

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遗传算法结合自适应阈值约束的ICP算法

信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 遗传算法结合自适应阈值约束的ICP算法
- Optimized ICP method combining genetic algorithm with adaptive threshold constraints
- 光学技术 2018年44卷第1期页码：63-68
- 作者机构：
  
  1. 1:江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
  2. 2:无锡信捷电气股份有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD);江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015019-38);江苏省科技成果转化专项资金项目(2016075)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.01.012
  中图分类号：
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
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石爱军, 白瑞林, 田青华, 等. 遗传算法结合自适应阈值约束的ICP算法[J]. 光学技术, 2018,44(1):63-68.

Optimized ICP method combining genetic algorithm with adaptive threshold constraints[J]. 2018, 44(1): 63-68.
石爱军, 白瑞林, 田青华, 等. 遗传算法结合自适应阈值约束的ICP算法[J]. 光学技术, 2018,44(1):63-68. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.01.012.

Optimized ICP method combining genetic algorithm with adaptive threshold constraints[J]. 2018, 44(1): 63-68. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.01.012.

根据传统ICP算法存在的缺点

提出了一种遗传算法结合自适应阈值约束优化的ICP位姿估计方法。采用统计学滤波和区域增长分割算法对原始点云进行预处理

去除离群点并得到各混乱工件的点云集;针对ICP易陷于局部最优的问题

利用遗传优化算法对点云进行粗匹配

得到目标点集相对于参考点云的初始位姿;针对迭代速度较慢的缺点

提出了一种自适应阈值约束法

利用点对距离约束和法向量夹角约束去除局部大变形点

在保证实时性的同时提高了位姿估计的精度。实验表明

该方法能够在84.5ms内定位一个工件

位姿估计误差达0.39mm

满足实时性和抓取精度要求

能够为工业机器人随机箱体抓取提供理论依据与指导。

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