面向机器人测量的低重叠多视角点云快速配准方法研究

为解决复杂零件表面测量中因视角遮挡导致点云重叠率低、配准精度不足的问题，研究人员提出基于双线编码器（DBR-Net）的多级特征交互框架，通过双分支注册编解码器分离处理平移与旋转特征，结合RANSAC算法实现高精度配准。实验表明该方法在3DMatch等数据集上显著提升配准效率（时间缩短30%）与精度（RMSE降低50%），为工业质检提供新方案。

　　

在智能制造领域，复杂零件的高精度三维测量是质量检测的核心挑战。传统单视角扫描因几何遮挡难以获取完整数据，而多视角点云配准又面临重叠率低（<30%）、特征匹配歧义等技术瓶颈。现有方法如ICP（Iterative Closest Point）对初始位姿敏感，基于深度学习的端到端网络（如DCP、FMR）则难以平衡旋转与平移特征的学习效率。

针对这一难题，来自国内高校的研究团队在《Biomimetic Intelligence and Robotics》发表论文，提出名为DBR-Net的双线配准网络。该研究创新性地采用双分支架构：平移编码器与旋转编码器独立处理点云特征，通过多级特征交互（PFI）模块实现局部细节优化，再经全局特征融合（GFI）输出混合特征，最终由RANSAC（Random Sample Consensus）算法求解变换矩阵。关键技术包括半径滤波去噪、双线编解码器设计、基于最大池化的特征聚合，以及联合重构损失（loss_re）、特征损失（loss_fea）和变换损失（loss_gt）的多目标优化策略。

数据预处理
采用半径滤波（阈值5个邻域点）有效剔除螺旋铣刀扫描数据中的离群噪声，保留率达92%（图3）。相比原始点云，处理后数据在保持几何特征的同时显著降低后续计算复杂度。

多级特征交互
通过点特征交互（PFI）模块实现跨点云特征传播：对第k层特征f_x^(k)，先对f_y^(k-1)执行通道最大池化并广播拼接，再经MLP更新（公式1）。全局特征交互（GFI）则融合双分支输出的1024维特征，生成混合特征H_x^r/H_x^t（公式2），使网络能同时感知局部几何与全局结构。

双分支注册架构
如图6所示，旋转分支回归四元数q∈?⁴（公式4），平移分支预测关键点坐标差t=c_y-c_x（公式5-6）。这种解耦设计使旋转误差（RMSE 756μm）较传统方法降低60%，且推理速度提升1.8倍（表1）。

多视图配准验证
在钻头实测数据中（图12），先通过机器人运动模型进行粗配准（初始重叠率<15%），再经DBR-Net精调，最终配准误差（RMSE 1352μm）较PACNet降低40%，耗时仅6.22秒。特别在低重叠场景（如Room3数据集），该方法RMSE为3456μm，显著优于对比算法的7231μm。

该研究通过机理创新与工程实践的结合，突破了复杂零件三维测量的技术瓶颈。其核心贡献在于：1）提出旋转平移特征解耦学习框架，解决传统方法在低重叠场景下的失效问题；2）开发轻量化编解码器，在保持精度的同时将计算耗时控制在工业应用可接受范围（<2秒/帧）；3）构建完整的机器人扫描-配准系统，为智能质检提供标准化流程。未来可进一步探索动态场景下的实时配准算法，推动智能制造向更高精度迈进。