基于M-估计的线性化稳健配准算法研究

• 作者: 刘胜兰 张丽艳 张涛 谭高山
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 稳健估计 线性化 配准 M-估计 最小二乘
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 先进制造技术及基础理论
• 页码范围: 360-364,343
• 分类号: TP391
• 字数: 3366字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2015.04.053

摘要

复杂曲面在制造中的广泛应用对曲面配准技术提出了新的要求,特别是不同区域精度存在差异的复杂曲面配准问题日益突出.为了稳健估计思想推广到不同区域精度存在差异的复杂曲面配准,给出了基于M-估计的一种稳健配准算法.该算法利用M-估计子削弱复杂曲面低精度数据对配准结果的影响,但是这一模型目标函数是高度非线性的分段函数,求解效率不高.现有配准方法已能够迅速获得较好初始位置,因此利用Taylor展式线性逼近偏差函数,得到配准问题M-估计的线性化模型,提高了配准模型估计效率.每步迭代利用F-范数最小逼近旋转矩阵.对仿真数据和实测叶片数据进行试验,结果证明,对精度存在差异的复杂曲面所提算法比最近点迭代算法更加合理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丽艳	南京航空航天大学机电学院	96	1075	16.0	30.0
2	刘胜兰	南京航空航天大学机电学院	54	468	12.0	20.0
3	张涛	安徽工业大学数理科学与工程学院	14	58	4.0	7.0
4	谭高山	南京航空航天大学机电学院	7	51	3.0	7.0