基于M-估计的线性化稳健配准算法研究

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.