Kuka Titan系列机器人，该机器人带有一个40马力的主轴电机作为末端执行器。这个令人生畏的组合创造了一个巨大的机器人打磨工具。该机器人有6个运动轴，延伸距离近12英尺，能够以惊人的灵活性完成大范围的工作。除了机器人的尺寸之外，打磨机器人系统，它还具有1650磅的有效载荷能力，使其能够携带巨大的40马力主轴电机进行打磨，并能够在主轴末端产生足够的力来进行一些严重的材料去除。
任何打磨环境的主要限制之一是材料的去除速度。这是材料硬度和横截面的函数，或者是被去除材料的体积。高速主轴电机用于通过简单地加速来改善材料去除，通常速度为10，000至40，机器人打磨机，000 rpm。然而，打磨机器人，在打磨过程中，去除的材料量会出现不必要的变化。
机器人打磨由于其灵活性、智能性和成本效率，尤其是与当前主流制造模式相比，被认为是实现复杂零件和智能加工的替代方案。在过去的一、二十年里，机器人打磨技术的发展呈现出两个:一个旨在解决小尺寸复杂曲面的精密加工问题，另一个强调大尺寸复杂结构的加工。为了实现这两种不同类型复杂零件的智能打磨，研究人员试图关键技术，开发相应的加工系统。本文的目的是对复杂零件的机器人打磨的各个方面进行系统的、批判性的和的综述，特别是集中在三个研究目标上。
粗匹配的精度达不到制造业规定的精度，抛光打磨机器人图片，必须通过精匹配进一步提高精度。
传统的精细匹配算法以ICP算法为代表。该算法的原理是旋转矩阵稀有和平移向量T通过求解点集的ICP算法的公式(4)获得P我和X我。
该算法对于重叠率高、初始位置接近的点云具有良好的配准效果，但在计算量和迭代收敛速度方面存在不足。通过粗匹配，ICP算法可以解决重叠度低和初始位置差异大的问题。由于人工智能算法的发展，研究人员也对基于深度学习的点云智能配准进行了大量的研究。
传统点云配准方法
在传统配准算法的基础上，通过分析进一步提高了算法的速度和精度；传统算法的性能原理
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