基于ROI-RSICP算法的车轮廓形动态检测

• 作者: 易倩 钟浩宇 刘龙 刘文龙 易兵
• 来源期刊: 中国激光
• 关键词: 测量 线激光 车轮廓形 点云配准 PointNet
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 测量与计量|Measurement and Metrology
• 页码范围: 147-158
• 页数: 12页
• 分类号: O436
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL202047.1104006

摘要

在车轮廓形动态检测过程中,线激光传感器只能安装在轨道旁作业,线激光测量平面与车轮表面交线无法通过车轮轮心,导致采集到的大量车轮廓形数据存在仿射畸变,难以用传统迭代最近邻(ICP)算法进行准确匹配,测量精确性与鲁棒性难以保证.提出了一种基于感兴趣域的加权尺度迭代最近邻(ROI-RSICP)算法,对存在仿射畸变的磨耗车轮廓形实现了精确测量.首先,根据车轮廓形磨耗特征和大量磨耗车轮数据,采用PointNet深度学习网络,将采集的车轮廓形点集分成磨耗感兴趣区域(ROI)和非磨耗区域;然后,通过对磨耗ROI和非磨耗区域赋予不同权重值,提出了ROI-RSICP方法,并实现了仿射畸变磨耗车轮廓形与标准廓形的精确配准;最后,通过Hausdorff距离算法实现了车轮磨耗可视化处理.实验对比了ICP算法、Scaling ICP算法、ROI-RSICP算法以及第四种检查器的测量结果,验证了所提算法对仿射畸变磨耗车轮廓形动态检测的可行性.