根据这一框架，Yasuhiro Aoki于2019年提出将PointNet和LK算法扩展为单一可训练的递归深度***网络，为深度学习在点云配准中的应用开辟了新的探索路径.2020年，何提出了PointNet++和ICP相结合的注册方法。PointNet++可以提取多个用作注册基础的特征，使用ICP算法计算旋转和平移。近，一些研究人员提出了智能配准的解决方案。刘等提出了一种基于深度学习的鲁棒点云配准方法称为点云深度循环网，利用基于主成分分析的平差网络快速调整两片点云之间的初始位置。Perez提出了一种刚性点云配准方法，称为点云配准学习(PREL)，它允许配准具有高位移或遮挡的点云。PREL算法不需要迭代过程，并且以非参数方式估计点分布。在高度闭塞的点集中，abb打磨机器人，ICP方法显示平均均方根误差(RMSE)为98.8，其次是深度近点32.51和PREL 0.75。
反复修改设备参数和铸件变形判断会降低工作效率，导致产品因错误而报废.智能方法可以匹配和识别微小变形，并达到0.052 mm的精度.但是，根据经验来判断和预测打磨模式，就像打磨工人一样，仍然处于实验和验证阶段。
许多挑战，例如打磨环境中的大量噪声、非结构铸件实体中的时间变化以及整体形状中的倾斜，限制了铸件打磨工艺的发展。非结构铸件和形状上的整体倾向是铸件设计和生产过程中的问题，并且经受大量噪音的抛光环境是铸件后处理中的问题。科研人员有必要改进铸造过程和铸造后处理过程中的检测方法，用***的工业机器人和传感器结合***的算法来代替人工检测。
基于Welsch函数的稳健误差测量方法的引入是为了实现与稀疏ICP相似或更好的准确性，同时将速度提高一个数量级。本发明为打磨机器人感知数据的获取提供了理论和方法支持，抛光打磨机器人，并能进一步提高打磨工件的复杂度。
智能点云配准方法
基于端到端学习的方法可用于使用端到端***网络解决注册问题。端到端学习方法将配准问题转化为回归问题，并将转化估计嵌入***网络中。
由于智能点云配准方法的发展较晚，打磨机器人，齐在2017年提出了一个名为PointNet的***网络，为分类，分割和场景语义分析等应用提供了一个统一的框架。
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