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基于ICP算法的手术导航三维配准技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对计算机辅助手术三维导航技术中术前CT图像与术中实际空间的配准问题,提出一种基于最近点迭代(ICP,Iterative Closest Point)算法的特征点云配准技术.利用医学图像空间和实际空间特征区域的两片点云坐标进行三维配准.对CT图像进行重建、分割及交互式操作得到医学图像特征点云;利用光学定位仪实时采集实际空间中对应区域的点云;通过主元分析(PCA,Principal Component Analysis)获取两组点云数据的特征向量进行初配准;进行最近点迭代使配准矩阵收敛到一个最优解,其中采用k-d tree寻找邻近点加速迭代过程.以塑料脊柱模型骨为对象进行了脊柱手术导航配准精度实验,进一步对实验中的点云数据加入高斯噪声以进行误差分析.结果表明这种配准方法简单可靠,在模型骨情况下配准精度在1mm以内. 相似文献
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瀑布过程模型要求所有需求都明确并经过评审后才能开始软件设计和编码,使得整个软件系统的研制周期很长。为了缩短软件研制周期,可以采用迭代过程模型开发飞控软件系统。在采用迭代过程模型时,必须合理确定迭代的次数和每次迭代的时机。本文介绍了软件需求演化的概念,建立了基于需求演化规律的迭代次数和迭代时机确定模型,提出了确定软件需求演化函数的方法。以实例对模型的应用和演化函数确定方法进行了说明。 相似文献
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针对一类非线性系统的学习控制问题,提出了一种开闭环PD型快速迭代学习控制方法。此学习控制方法利用了系统当前的跟踪误差信号和前次迭代控制的跟踪误差信号,以及它们的微分信号,同时采用可调比例系数,根据系统误差的变化及时地调节比例系数,从而使目标的跟踪能力得到提高。通过分析给出了此快速迭代学习算法收敛的条件,直流电动机的仿真应用说明了此学习控制方法对于非线性系统具有较强的有效性和较好的可行性。 相似文献
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模糊滑模迭代学习控制算法在液压系统中应用 总被引:2,自引:1,他引:1
普通比例(P, Proportion)和比例微分(PD, Proportion and Differential)迭 代学习控制(ILC, Iterative Learning Control)算法在液压位置伺服系统中收敛速度比较 慢,很难在实际中应用.为了提高ILC算法的收敛速度,将滑模控制算法引入ILC,提出模糊 滑模迭代学习控制(FSMILC, Fuzzy Sliding Mode Iterative Learning Control)算法,利 用滑模控制响应快的优点来加速ILC的收敛速度,利用模糊控制来减小滑模控制所引起的抖 动问题.FSMILC算法的实质是以系统的滑模函数作为模糊控制器的输入,以模糊控制器的输 出作为ILC的控制增量.通过仿真可以看出,FSMILC算法能够实现系统快速收敛,相对于P型 和PD型具有明显优势. 相似文献
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为了提高多点切触加工算法的计算效率,对其中的Hermite算法进行了改进,并且对改进后的Hermite算法的收敛性进行了理论分析,推导了改进后算法的局部收敛条件,同时给出算法的Steffensen加速迭代公式并新提出了一种基于试算的待定系数迭代法.分析和实例表明,改进后的Hermite算法属于线性收敛的算法,而待定系数迭代法则有接近二阶的收敛速度.综合应用上述算法,可以满足一般性自由曲面多点切触加工刀位计算的要求. 相似文献
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