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在复杂产品装配过程中,对增强现实设备定位是实现虚拟引导信息与装配现场实时融合的核心。传统基于标签或预先构建离线装配基体模型的定位方式,存在装配任务与视觉定位兼容性低,单一视觉定位鲁棒性和稳定性差的问题。利用多传感器融合的视觉惯性导航方式进行定位,可提高定位的精度和鲁棒性,有效提高复杂产品装配质量和效率。本文提出了一种基于点线特征融合的双目视觉惯性定位算法,对双目相机和惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)进行联合标定,并通过ORB和LSD线端融合的点线特征提取匹配,采取视觉和IMU紧耦合的方式,建立基于点线特征的视觉惯性融合的位姿误差融合模型。对比VINS-Fusion、PL-VIO和本文改进IPLVIO算法,结果表明IPL-VIO算法在结构化场景下的绝对位移和旋转误差比原算法误差更小,同时结构化场景信息更加丰富,能够应用在弱纹理的AR装配现场中,为增强现实辅助装配平台提供稳定可靠的位姿数据。 相似文献
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飞机装配车间中实现制造的物理世界和信息世界的互联互通成为飞机装配智能化的发展趋势,数字孪生是实现物理世界与信息世界交互与融合的有效技术手段。分析了车间发展历程并阐述了目前飞机装配车间的特点及问题,在此基础上,提出了涵盖物理装配车间、虚拟装配车间、车间孪生数据及装配车间服务系统的飞机数字孪生装配车间架构,并对物理装配车间数据的实时感知与采集、虚拟装配车间建模与仿真运行技术、数字孪生与数据驱动的装配车间生产管控等飞机数字孪生装配车间关键技术进行了研究,为航空工业领域的智能制造提供参考。 相似文献
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混合现实(Mixed reality,MR)技术的飞速发展为装配场景中的远程协同任务带来了新的可能。作为MR协同系统的前置环节,实物虚拟化的主要任务是为用户浏览与交互提供可靠的模型支撑与虚实融合关系。现有方法无法同时兼顾装配零件细节高还原度、低虚拟化成本的目标。本文提出了一种基于模板匹配和点云配准原理的零件模型精密恢复方法,针对MR远程协同过程中的任务相关零件,首先通过基于背景差分与八叉树空间检索的背景点云分割以及基于超体素的前景粘连点云分割获得零件点云相关的先验信息来分割模板匹配感兴趣区域ROI,解决了原始LineMod算法抗遮挡性弱、模板比对效率低的问题,完成了对零件点云的识别匹配和位姿粗略估计;然后利用ICP算法进一步优化估计的位姿,求解相关零件在重建点云模型中的精确位姿;最后根据此位姿,用高精度的零件CAD模型替换3D重建点云场景中的零件重建点云模型,最终实现对共享MR协同场景的实物虚拟化。通过对复杂装配场景中的多种零件进行实物虚拟化试验,证明了本文方法能够准确识别零件点云,实现精确的实物虚拟化,在MR远程协同任务中具有重要的实用意义。 相似文献
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