CN118171503B - 一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法 - Google Patents
一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，包括：对采集进行去噪和过滤预处理后得到座舱盖点云和机体点云；分别对座舱盖和机体待装配区域的中心轴线进行特征提取、对座舱盖主要配合面与机体的主要配合面特征进行提取以及对座舱盖待装配区域的后铰支座特征进行提取，实现的特征提取并拟合关键特征；建立多约束配准模型，将提取拟合的关键特征分别进行装配间隙约束、中心轴线的同轴约束、后铰支座孔位轴线配准约束以及配准交并比约束，依据对应约束实现虚拟配准，多特征对象装配协调分析，并实现座舱盖装配质量的分析。本发明该方法座舱盖的装配可借由计算机程序对采集的座舱盖点云和机体点云处理完成，装配结果更为准确。
Description
技术领域
本发明涉及三维模型处理技术领域，尤其涉及一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法。
背景技术
在座舱盖装配过程中，传统装配过程是这样的：先通过标准工装调整座舱盖骨架与机身间隙，在人工比对过程中边调整座舱盖位置，边调整垫块位置和其他组件的安装与修配。装配过程中依赖装配人员的经验，且装配速度较慢，如何实现座舱盖的快速准确安装就成为了重中之重。
座舱盖为飞机关键构件，其安全与否直接关系到飞机和飞行员的安全。座舱盖在飞行过程中承受着气动载荷，增压载荷等多种载荷，其不仅对设计制造提出较高的性能指标要求，也对装配过程提出了严格要求。在现阶段的装配过程中，通常通过标准工装进行人工比对再修配，逐步精确确定安装位置与修配余量，人工劳动强度大，效率低，并且精度难以保证。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，解决了传统方法中对座舱盖与机体进行人工比对导致装配精度较低问题，该方法座舱盖的装配可借由计算机程序对采集的座舱盖点云和机体点云处理完成，可极大地节省人力，提高生产效率；同时，避免人为主观因素的影响，装配结果更为准确；工作人员可根据修配量对实际装配过程进行调整与修配，节省装配时间。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，包括以下步骤：
S1、对采集得到的座舱盖点云与机体点云进行去噪和过滤预处理，得到座舱盖点云和机体点云；
S2、分别对座舱盖和机体待装配区域的中心轴线进行特征提取、对座舱盖主要配合面与机体的主要配合面特征进行提取以及对座舱盖待装配区域的后铰支座特征进行提取，实现特征提取并拟合关键特征；
S3、建立多约束配准模型，将提取拟合的关键特征分别进行装配间隙约束、中心轴线的同轴约束、后铰支座孔位轴线配准约束以及配准交并比约束，依据对应约束实现虚拟配准，并对装配符合性进行检查；
S4、多特征对象装配协调分析，并实现座舱盖装配质量的分析。
进一步地，在步骤S1中，具体过程包括以下步骤：
S11、通过三维激光扫描仪分别对座舱盖与机体进行扫描，采集座舱盖与机体对接面，获取座舱盖点云和机体点云；
S12、对采集的座舱盖点云与机体点云进行统计滤波操作，计算每个点到其最近的k个点的距离平均值，中位数与标准差，定义一个阈值范围：中位数−m×标准差，中位数+n×标准差，其中的m和n是整参数，用以控制阈值的宽度，距离在阈值范围之外的点，被定义为离群点并从数据中去除，从而剔除偏离外形轮廓的噪声点；
S13、使用K近邻树状结构为点云构建拓扑结构，同时采用体素格滤波，对预处理后的座舱盖与机体的点云进行过滤，得到座舱盖点云，机体点云。
进一步地，在步骤S2中，分别对座舱盖和机体待装配区域的中心轴线进行特征提取，具体过程包括以下步骤：
S21、分别对座舱盖点云，机体点云的法向数据进行分析处理，根据其点云与其邻域点云的法向特征变化与曲率变化特征实现端点的提取；
S22、通过主成分分析法PCA来计算点云的主轴方向，使其在新的对齐坐标系中位于初始位置，从而分别生成座舱盖点云与机体点云的包围框；
S23、通过计算座舱盖点云和机体点云的包围框，得到包围框的边长，，后，将边长最长者判断为长轴方向；通过投影的方式，将点云投影轮廓与数模点云在包围盒平面上投影得到的形状模板进行匹配；根据点云轮廓的相关系数度量r来实现座舱盖点云和机体点云包围框另外两个边长，的确定，即可得到座舱盖和机体的包围盒及其方向；
S24、计算得到座舱盖和机体的初始中心平面B2，计算初始中心平面两侧的点云数量，设置点云数量差异阈值，来检测初始中心平面的对称性，同时检查对应点法向量关于初始中心平面的对称性，若对称性条件不满足，以缩小初始中心平面两侧点云数量差异和法向差异作为调整对称平面的方向和位置，其中包括平移操作与旋转操作；然后通过调整最小化目标函数，找到最优的值，最后通过迭代直到找到满足对称性条件的平面，即可分别得到座舱盖点云中心面与机体点云的中心面；
S25、提取法向变化剧烈的部位点云，通过计算点的周围邻域点云法向量的变化，计算其周围邻域内法向平均值，并计算该点法向与法向平均值的欧式距离；设定对应阈值，用于判断法向变化剧烈程度；将点云坐标向对称平面投影，通过点云在平面内的分布密度与点云法向在平面投影的指向得出对应端点，将座舱盖与机体分别提取的前后端点对应连线形成座舱盖的中心轴线与机体的中心轴线；对中心轴线进行对称性检测，计算投影后分布在中心轴线两侧的点云数量，判断中心轴线提取的准确性。
进一步地，步骤S23具体包括：通过计算座舱盖点云和机体点云的包围框，得到包围框的边长，，后，将边长最长者判断为长轴方向；通过投影的方式，将座舱盖点云和机体点云分别向长轴与另外两轴，组成的平面A1平面B1进行投影；计算投影在平面A1平面B1上的点云投影轮廓在长轴的投影坐标值与其在另外轴的投影坐标值，该坐标值，与数模点云在包围盒平面上投影得到的形状模板进行匹配；根据点云轮廓相关系数度量r来实现座舱盖点云和机体点云包围框另外两个边长，的确定，点云轮廓相关系数度量r的计算公式如下：
；
其中，为形状模板或在包围盒平面长轴的投影坐标值的均值，为形状模板或在包围盒平面另外轴的投影坐标值的均值；为点云投影轮廓的数量；相关系数的取值范围在-1到1之间，当两轴维度相关系数度量大于0.8时，即可判定当前点云与对应模板点云实现匹配，即可得到座舱盖和机体的包围盒及其方向。
进一步地，在步骤S24中，所述最小化目标函数的公式如下表示：
；
；
；
其中和分别表示平面两侧的点云数量，和分别表示平面两侧的点云综合法向角度差值，表示总的点云的数量；分别表示平面两侧的点云各点法向，表示为对称平面法向，即调整方向，通过调整最小化目标函数，从而找到最优的值。
进一步地，在步骤S2中，对座舱盖主要配合面与机体的主要配合面特征进行提取，具体过程包括以下步骤：
S26、采用随机采样一致性方法RANSAC方法分别提取对应点云中的所有平面特征；
S27、对拟合平面进行检测，判断平面拟合的内点数量，分别计算拟合得到平面的面积，判断出面积最大的两个平面作为后续配准操作的主要配合面，并判断两平面是否位于中心面两侧分布，从而提取得到座舱盖主要配合面与机体的主要配合面的特征。
进一步地，在步骤S2中，对座舱盖待装配区域的后铰支座特征进行提取，具体过程包括以下步骤：
S28、对采集机体点云中的后铰支座特征进行分割提取；
S29、利用随机采样一致性方法，实现实测数据中后铰支座的孔位特征提取，完成孔位几何特征的提取，包括孔位轴线空间位置与孔位半径。
进一步地，在步骤S3中，建立多约束配准模型，具体过程包括以下步骤：
S31、定义装配间隙约束：在座舱盖接触表面与机体接触表面测量点云上寻找一点，使得配准之后两者之间欧氏距离最短：，其中R和t为刚性配准变换参数,R对应旋转矩阵，t对应平移矩阵，N为座舱盖接触表面的点云数量；
S32、定义座舱盖和机体的中心轴线同轴约束：计算座舱盖的中心轴线的中心点与机体的中心轴线的中心点之间的欧式距离，与两中心轴线的法向差值，使得配准之后两者之和最小：；
S33、后铰支座孔位轴线配准约束：计算座舱盖的后铰支座孔位轴线的中心点与机体的后铰支座孔位轴线的中心点之间的欧式距离，计算两者轴线法向角度差值，使得配准之后两者之和最小：；
S34、配准交并比约束：计算配准后舱盖与机体的主要配合面，计算两者主要配合面交集面积，两者并集面积，并使得配准之后交并比最大，并对其进行归一化处理，使函数结果最小化：；
S35、多约束配准模型建立：利用多准则损失函数将装配间隙约束、中心轴线同轴约束、后铰支座孔位轴线配准约束以及配准交并比约束进行加权组合，并对权重进行对应调整，以适应不同的座舱盖装配环境；加入惩罚函数后，定义如下优化目标函数，从而建立多约束配准模型：；
其中，为惩罚函数，为惩罚函数加权因子，为座舱盖和机体间主要配合面距离与座舱盖蒙皮最大可加工修配量的差值。
进一步地，在步骤S3中，对装配符合性进行检查，包括对装配符合性检查，计算当前模拟装配条件下，座舱盖的对称性，判断其空间自由度是否被完全约束，同时进行座舱盖与机体的误差分析计算、优化进一步调姿。
进一步地，在步骤S4中，多特征对象装配协调分析，具体过程包括以下步骤：
S41、对座舱盖运动学进行仿真，为保证座舱盖运动符合预先设计的运动学方程，根据机体与座舱盖传动位置数据，座舱盖连接结构作为平面结构分析作为前置约束条件进行位置分析；
S42、对舱盖运动学进行仿真后，根据理想值与运动学仿真结果，反算出后铰支座的协调位置，给出后铰支座的修配余量，调整后铰支座从而完成修配与安装；
S43、将提取的座舱盖边界线投影到蒙皮点云Q上，计算点云Q上投影线和蒙皮边界线的距离，得到外侧蒙皮的修配量，根据修配量，裁剪蒙皮修配量，完成修配过程。
借由上述技术方案，本发明提供了一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，至少具备以下有益效果：
本发明座舱盖的装配可借由计算机程序对采集的座舱盖点云和机体点云处理完成，可极大地节省人力，提高生产效率。同时，避免人为主观因素的影响，装配结果更为准确。工作人员可根据修配量对实际装配过程进行调整与修配，节省装配时间。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明的基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法的流程框图；
图2为本发明中心平面计算迭代过程的流程框图；
图3为本发明座舱盖，机体与后铰支座空间位置分布示意图；
图4为本发明座舱盖包围盒，面与方向分布示意图；
图5为本发明座舱盖与机体中心轴线及其轴线中点位置分布示意图；
图6为本发明机体待装配区域主要配合面分布示意图；
图7为本发明机体后铰支座孔位轴线及其轴线的中心点位置以及分布示意图。
附图中的标记为：1、座舱盖；2、机体；3、后铰支座。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
请参照图1-图7，示出了本实施例的一种具体实施方式，本实施例通过座舱盖的装配可借由计算机程序对采集的座舱盖点云和机体点云处理完成，可极大地节省人力，提高生产效率。同时，避免人为主观因素的影响，装配结果更为准确。工作人员可根据修配量对实际装配过程进行调整与修配，节省装配时间。
请参照图1，本实施例提出了一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，该方法包括以下步骤：
S1、测量数据获取：对采集得到的座舱盖点云与机体点云进行去噪和过滤预处理，得到座舱盖点云和机体点云；
作为步骤S1的优选实施方式，具体过程包括以下步骤：
S11、通过三维激光扫描仪分别对座舱盖与机体进行扫描，采集座舱盖与机体对接面，获取座舱盖点云和机体点云；
S12、对采集的座舱盖点云与机体点云进行统计滤波操作，计算每个点到其最近的k个点的距离平均值，中位数与标准差，定义一个阈值范围：中位数−m×标准差，中位数+n×标准差，其中的m和n是整参数，用以控制阈值的宽度，距离在阈值范围之外的点，被定义为离群点并从数据中去除，从而剔除偏离外形轮廓的噪声点；
S13、使用K近邻树状结构为点云构建拓扑结构，同时采用体素格滤波，对预处理后的座舱盖与机体的点云进行过滤，得到座舱盖点云，机体点云。
S2、装配特征提取：分别对座舱盖和机体待装配区域的中心轴线进行特征提取、对座舱盖主要配合面与机体的主要配合面特征进行提取以及对座舱盖待装配区域的后铰支座特征进行提取，实现特征提取并拟合关键特征；其中，座舱盖1、机体2以及后铰支座3的位置关系如图3所示；
作为步骤S2的优选实施方式，分别对座舱盖和机体待装配区域的中心轴线进行特征提取，具体过程包括以下步骤：
S21、由于座舱盖与待装配机体区域在前后端具有典型的曲率变化特征，分别对座舱盖点云，机体点云的法向数据进行分析处理，根据其点云与其邻域点云的法向特征变化与曲率变化特征实现端点的提取；
S22、通过主成分分析法PCA来计算点云的主轴方向，构造平移旋转矩阵实现将点云沿着主轴方向进行旋转以及平移，使其在新的对齐坐标系中位于初始位置，从而分别生成座舱盖点云与机体点云的包围框；此时生成的包围框边长将与实际的物体方向将更加一致，从而使得包围框更准确地表示物体的形状。
S23、通过计算座舱盖点云和机体点云的包围框，得到包围框的边长，，后，将边长最长者判断为长轴方向；通过投影的方式，如图4所示，将座舱盖点云和机体点云分别向长轴与另外两轴，组成的平面A1平面B1进行投影；计算投影在平面A1平面B1上的点云投影轮廓在长轴的投影坐标值与其在另外轴的投影坐标值，该坐标值，与数模点云在包围盒平面上投影得到的形状模板进行匹配；根据点云轮廓相关系数度量r来实现座舱盖点云和机体点云包围框另外两个边长，的确定，点云轮廓相关系数度量r的计算公式如下：
；
其中，为形状模板或在包围盒平面长轴的投影坐标值的均值，为形状模板或在包围盒平面另外轴的投影坐标值的均值；为点云投影轮廓的数量；相关系数的取值范围在-1到1之间，当两轴维度相关系数度量大于0.8时，即可判定当前点云与对应模板点云实现匹配，即可得到座舱盖和机体的包围盒及其方向。
S24、计算得到座舱盖和机体的初始中心平面B2，计算初始中心平面两侧的点云数量，设置点云数量差异阈值，判断对称平面两侧的点云数量差异，点云数量差异应不超过总点云数的百分之五，来检测初始中心平面的对称性，同时检查对应点法向量关于初始中心平面的对称性，分别计算该平面两侧点云坐标的平均值作为平均点坐标，点云法向坐标的平均值作为平均法向；对于每侧点云的平均法向量与，计算它们与平面的法向量之间的夹角；如果夹角和小于2°，则认为两侧点云法向量具有法向对称相似性，夹角和计算公式如下所示：
；
；
若对称性条件不满足，说明已有的对称平面不满足要求，需要进行修正，根据点云的分布情况和法向信息，以缩小初始中心平面两侧点云数量差异和法向差异作为调整对称平面的方向和位置，其中包括平移操作与旋转操作；沿着平面原始方向调整对称平面，确保点云数量和法向在对称平面两侧的差异尽可能小，假设对称平面方程为，利用对称平面方程中的系数构建调整方向矢量，在调整方向上，我们调整平面方程中的系数d以使得对称平面两侧点云数量差异和法向差异最小化，然后通过调整最小化目标函数，找到最优的值，重新计算构建新的对称平面，根据调整后的点云和法向信息重新计算对称平面的位置；再次检测对称性；经过修正后，重新检测对称性，看是否满足要求；通过迭代过程直到找到满足对称性条件的平面，即可分别得到座舱盖点云中心面与机体点云的中心面，如图2所示；
更为具体的是，所述最小化目标函数的公式如下表示：
；
；
；
其中和分别表示平面两侧的点云数量，和分别表示平面两侧的点云综合法向角度差值，表示总的点云的数量；分别表示平面两侧的点云各点法向，表示为对称平面法向，即调整方向，通过调整最小化目标函数，从而找到最优的值。
更为具体的是，初始中心平面B2的计算过程如下所示：
S241、确定平面B1的法向量：平面B1的法向量可以通过确定，法向量表示为；
S242、计算移动向量：表示为平面B1上的一个特定点，即其中心点，沿着法向量方向移动平面长度的一半，移动向量为：
；
S243、计算平面B2的中心点坐标： 将移动向量加到平面B1的中心点坐标上，得到平面B2的中心点坐标，即，得出新的平面使用与平面B1相同的法向量，将中心点设置为计算出的，这样即可得到一个初始中心平面B2，其法向量设置与B1相同，如图4所示。
S25、提取法向变化剧烈的部位点云，通过计算点的周围邻域点云法向量的变化，计算其周围邻域内法向平均值，并计算该点法向与法向平均值的欧式距离：
；
其中，为所取周围邻域点云的数量，为当前点周围邻域内法向平均值，为当前点的法向，为当前点周围邻域内法向平均值与当前点的法向的法向差值；
设定对应欧式距离的阈值，该阈值用于判断法向变化剧烈程度；将点云坐标向对称平面投影，通过点云在平面内的分布密度与点云法向在平面投影的指向得出对应端点，将座舱盖与机体分别提取的前后端点对应连线形成座舱盖的中心轴线与机体的中心轴线，如图5所示；对中心轴线进行对称性检测，计算投影后分布在中心轴线两侧的点云数量，判断中心轴线提取的准确性；若两侧点云数量相差超过10%，则认为分布不符合对称性，需要重新提取。
作为步骤S2的另一优选实施方式，在步骤S2中，对座舱盖主要配合面与机体的主要配合面特征进行提取，具体过程包括以下步骤：
S26、采用随机采样一致性方法RANSAC方法分别提取对应点云中的所有平面特征；
S27、对拟合平面进行检测，判断平面拟合的内点数量，分别计算拟合得到平面的面积，判断出面积最大的两个平面作为后续配准操作的主要配合面（图6中的阴影面），并判断两平面是否位于中心面两侧分布，从而提取得到座舱盖主要配合面与机体的主要配合面的特征，如图6所示，实现主要配合面的防错检测。
作为步骤S2的另一优选实施方式，在步骤S2中，对座舱盖待装配区域的后铰支座特征进行提取，具体过程包括以下步骤：
S28、对采集机体点云中的后铰支座特征进行分割提取；
S29、利用随机采样一致性方法，实现实测数据中后铰支座的孔位特征提取，完成孔位几何特征的提取，包括孔位轴线空间位置与孔位半径，如图7所示。
S3、多约束虚拟配准：建立多约束配准模型，将提取拟合的关键特征分别进行装配间隙约束、中心轴线的同轴约束、后铰支座孔位轴线配准约束以及配准交并比约束，依据对应约束实现虚拟配准，并对装配符合性进行检查；
作为步骤S3的优选实施方式，在步骤S3中，建立多约束配准模型，具体过程包括以下步骤：
S31、定义装配间隙约束：在座舱盖接触表面与机体接触表面测量点云上寻找一点，使得配准之后两者之间欧氏距离最短：，其中R和t为刚性配准变换参数，R对应旋转矩阵，t对应平移矩阵，N为座舱盖接触表面的点云数量；
S32、定义座舱盖和机体的中心轴线同轴约束：计算座舱盖的中心轴线的中心点与机体的中心轴线的中心点之间的欧式距离，与两中心轴线的法向差值，使得配准之后两者之和最小：；
S33、后铰支座孔位轴线配准约束：计算座舱盖的后铰支座孔位轴线的中心点与机体的后铰支座孔位轴线的中心点之间的欧式距离，计算两者轴线法向角度差值，使得配准之后两者之和最小：；
S34、配准交并比约束：计算配准后舱盖与机体的主要配合面，计算两者主要配合面交集面积，两者并集面积，并使得配准之后交并比最大，并对其进行归一化处理，使函数结果最小化：；
S35、多约束配准模型建立：利用多准则损失函数将装配间隙约束、中心轴线同轴约束、后铰支座孔位轴线配准约束以及配准交并比约束进行加权组合，并对权重进行对应调整，以适应不同的座舱盖装配环境；加入惩罚函数后，定义如下优化目标函数，从而建立多约束配准模型：
；
其中，为惩罚函数，为惩罚函数加权因子，为座舱盖和机体间主要配合面距离与座舱盖蒙皮最大可加工修配量的差值。
更为具体的是，步骤S3中依据对应约束实现虚拟配准，具体包括：（1）、设置参数，以及最大迭代次数；（2）、根据最小二乘迭代算法实现座舱盖与机体的配准，计算刚体变换矩阵T，求得平移参数ω和旋转参数r，得到依据多约束优化目标函数配准后的结果；（3）、计算配准误差；（4）、重复步骤，直至配准误差收敛或者迭代次数达到最大值，使用点云迭代最近点算法实现在装配间隙约束下的待装配平面的配准，同时计算刚体变换矩阵T，求得平移参数ω和旋转参数r，得到座舱盖与机体配准后的结果。
作为步骤S3的另一优选实施方式，在步骤S3中，对装配符合性进行检查，包括对装配符合性检查，计算当前模拟装配条件下，座舱盖的对称性，判断其空间自由度是否被完全约束，同时进行座舱盖与机体的误差分析计算、优化进一步调姿。
S4、多特征对象装配协调分析，并实现座舱盖装配质量的分析。
作为步骤S4的优选实施方式，多特征对象装配协调分析，具体过程包括以下步骤：
S41、对座舱盖运动学进行仿真，为保证座舱盖运动符合预先设计的运动学方程，根据机体与座舱盖传动位置数据，座舱盖连接结构作为平面结构分析作为前置约束条件进行位置分析；
S42、对舱盖运动学进行仿真后，根据理想值与运动学仿真结果，反算出后铰支座的协调位置，给出后铰支座的修配余量，调整后铰支座从而完成修配与安装；
S43、将提取的座舱盖边界线投影到蒙皮点云Q上，计算点云Q上投影线和蒙皮边界线的距离，得到外侧蒙皮的修配量，根据修配量，裁剪蒙皮修配量，完成修配过程。
综上，本发明座舱盖的装配可借由计算机程序对采集的座舱盖点云和机体点云处理完成，可极大地节省人力，提高生产效率。同时，避免人为主观因素的影响，装配结果更为准确。工作人员可根据修配量对实际装配过程进行调整与修配，节省装配时间。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包括于本申请的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用，或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。
以上实施方式对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (8)
1.一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、对采集得到的座舱盖点云与机体点云进行去噪和过滤预处理，得到座舱盖点云和机体点云；
S2、分别对座舱盖和机体待装配区域的中心轴线进行特征提取、对座舱盖主要配合面与机体的主要配合面特征进行提取以及对座舱盖待装配区域的后铰支座特征进行提取，实现特征提取并拟合关键特征；
S3、建立多约束配准模型，将提取拟合的关键特征分别进行装配间隙约束、中心轴线的同轴约束、后铰支座孔位轴线配准约束以及配准交并比约束，依据对应约束实现虚拟配准，并对装配符合性进行检查；
建立多约束配准模型，具体过程包括以下步骤：
S31、定义装配间隙约束：在座舱盖接触表面与机体接触表面测量点云上寻找一点，使得配准之后两者之间欧氏距离最短：，其中R和t为刚性配准变换参数，R对应旋转矩阵，t对应平移矩阵，N为座舱盖接触表面的点云数量；
S32、定义座舱盖和机体的中心轴线同轴约束：计算座舱盖的中心轴线的中心点与机体的中心轴线的中心点之间的欧式距离，与两中心轴线的法向差值，使得配准之后两者之和最小：；
S33、后铰支座孔位轴线配准约束：计算座舱盖的后铰支座孔位轴线的中心点与机体的后铰支座孔位轴线的中心点之间的欧式距离，计算两者轴线法向角度差值，使得配准之后两者之和最小：；
S34、配准交并比约束：计算配准后舱盖与机体的主要配合面，计算两者主要配合面交集面积，两者并集面积，并使得配准之后交并比最大，并对其进行归一化处理，使函数结果最小化：；
S35、多约束配准模型建立：利用多准则损失函数将装配间隙约束、中心轴线同轴约束、后铰支座孔位轴线配准约束以及配准交并比约束进行加权组合，并对权重进行对应调整，以适应不同的座舱盖装配环境；加入惩罚函数后，定义如下优化目标函数，从而建立多约束配准模型：
；
其中，为惩罚函数，为惩罚函数加权因子，为座舱盖和机体间主要配合面距离与座舱盖蒙皮最大可加工修配量的差值；
S4、多特征对象装配协调分析，并实现座舱盖装配质量的分析；
多特征对象装配协调分析，具体过程包括以下步骤：
S41、对座舱盖运动学进行仿真，为保证座舱盖运动符合预先设计的运动学方程，根据机体与座舱盖传动位置数据，座舱盖连接结构作为平面结构分析作为前置约束条件进行位置分析；
S42、对舱盖运动学进行仿真后，根据理想值与运动学仿真结果，反算出后铰支座的协调位置，给出后铰支座的修配余量，调整后铰支座从而完成修配与安装；
S43、将提取的座舱盖边界线投影到蒙皮点云Q上，计算点云Q上投影线和蒙皮边界线的距离，得到外侧蒙皮的修配量，根据修配量，裁剪蒙皮修配量，完成修配过程。
2.根据权利要求1所述的一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，其特征在于：在步骤S1中，具体过程包括以下步骤：
S11、通过三维激光扫描仪分别对座舱盖与机体进行扫描，采集座舱盖与机体对接面，获取座舱盖点云和机体点云；
S12、对采集的座舱盖点云与机体点云进行统计滤波操作，计算每个点到其最近的k个点的距离平均值，中位数与标准差，定义一个阈值范围：中位数−m×标准差，中位数+n×标准差，其中的m和n是整参数，用以控制阈值的宽度，距离在阈值范围之外的点，被定义为离群点并从数据中去除，从而剔除偏离外形轮廓的噪声点；
S13、使用K近邻树状结构为点云构建拓扑结构，同时采用体素格滤波，对预处理后的座舱盖与机体的点云进行过滤，得到座舱盖点云，机体点云。
3.根据权利要求1所述的一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，其特征在于：在步骤S2中，分别对座舱盖和机体待装配区域的中心轴线进行特征提取，具体过程包括以下步骤：
S21、分别对座舱盖点云，机体点云的法向数据进行分析处理，根据其点云与其邻域点云的法向特征变化与曲率变化特征实现端点的提取；
S22、通过主成分分析法PCA来计算点云的主轴方向，使其在新的对齐坐标系中位于初始位置，从而分别生成座舱盖点云与机体点云的包围框；
S23、通过计算座舱盖点云和机体点云的包围框，得到包围框的边长后，将边长最长者判断为长轴方向；通过投影的方式，将点云投影轮廓与数模点云在包围盒平面上投影得到的形状模板进行匹配；根据点云轮廓的相关系数度量r来实现座舱盖点云和机体点云包围框另外两个边长，的确定，即可得到座舱盖和机体的包围盒及其方向；
S24、计算得到座舱盖和机体的初始中心平面B2，计算初始中心平面两侧的点云数量，设置点云数量差异阈值，来检测初始中心平面的对称性，同时检查对应点法向量关于初始中心平面的对称性，若对称性条件不满足，以缩小初始中心平面两侧点云数量差异和法向差异作为调整对称平面的方向和位置，其中包括平移操作与旋转操作；然后通过调整最小化目标函数，找到最优的值，最后通过迭代直到找到满足对称性条件的平面，即可分别得到座舱盖点云中心面与机体点云的中心面；
S25、提取法向变化剧烈的部位点云，通过计算点的周围邻域点云法向量的变化，计算其周围邻域内法向平均值，并计算该点法向与法向平均值的欧式距离；设定对应阈值，用于判断法向变化剧烈程度；将点云坐标向对称平面投影，通过点云在平面内的分布密度与点云法向在平面投影的指向得出对应端点，将座舱盖与机体分别提取的前后端点对应连线形成座舱盖的中心轴线与机体的中心轴线；对中心轴线进行对称性检测，计算投影后分布在中心轴线两侧的点云数量，判断中心轴线提取的准确性。
4.根据权利要求3所述的一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，其特征在于：步骤S23具体包括：通过计算座舱盖点云和机体点云的包围框，得到包围框的边长后，将边长最长者判断为长轴方向；通过投影的方式，将座舱盖点云和机体点云分别向长轴与另外两轴，组成的平面A1平面B1进行投影；计算投影在平面A1平面B1上的点云投影轮廓在长轴的投影坐标值与其在另外轴的投影坐标值，该坐标值，与数模点云在包围盒平面上投影得到的形状模板进行匹配；根据点云轮廓相关系数度量r来实现座舱盖点云和机体点云包围框另外两个边长，的确定，点云轮廓相关系数度量r的计算公式如下：
；
其中，为形状模板或在包围盒平面长轴的投影坐标值的均值，为形状模板或在包围盒平面另外轴的投影坐标值的均值；为点云投影轮廓的数量；相关系数的取值范围在 -1 到 1 之间，当两轴维度相关系数度量大于0.8时，即可判定当前点云与对应模板点云实现匹配，即可得到座舱盖和机体的包围盒及其方向。
5.根据权利要求3所述的一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，其特征在于：在步骤S24中，所述最小化目标函数的公式如下表示：
；
；
；
其中和分别表示平面两侧的点云数量，和分别表示平面两侧的点云综合法向角度差值，表示总的点云的数量；分别表示平面两侧的点云各点法向，表示为对称平面法向，即调整方向，通过调整最小化目标函数，从而找到最优的值。
6.根据权利要求1所述的一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，其特征在于：在步骤S2中，对座舱盖主要配合面与机体的主要配合面特征进行提取，具体过程包括以下步骤：
S26、采用随机采样一致性方法RANSAC方法分别提取对应点云中的所有平面特征；
S27、对拟合平面进行检测，判断平面拟合的内点数量，分别计算拟合得到平面的面积，判断出面积最大的两个平面作为后续配准操作的主要配合面，并判断两平面是否位于中心面两侧分布，从而提取得到座舱盖主要配合面与机体的主要配合面的特征。
7.根据权利要求1所述的一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，其特征在于：在步骤S2中，对座舱盖待装配区域的后铰支座特征进行提取，具体过程包括以下步骤：
S28、对采集机体点云中的后铰支座特征进行分割提取；
S29、利用随机采样一致性方法，实现实测数据中后铰支座的孔位特征提取，完成孔位几何特征的提取，包括孔位轴线空间位置与孔位半径。
8.根据权利要求1所述的一种基于点云实测数据虚拟装配的座舱盖协调方法，其特征在于：在步骤S3中，对装配符合性进行检查，包括对装配符合性检查，计算当前模拟装配条件下，座舱盖的对称性，判断其空间自由度是否被完全约束，同时进行座舱盖与机体的误差分析计算、优化进一步调姿。
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| CN113607184A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-11-05 | 新石器慧通（北京）科技有限公司 | 车辆导航方法、装置、电子设备及存储介质 |
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