机器人磨削视觉引导中基于粗-精匹配的均匀余量控制方法

为解决航空叶片机器人磨削中传统匹配方法导致的余量分布不一致问题，研究人员提出了一种基于局部Frenet框架的粗-精匹配方法。该方法通过构建最小化密度熵差的目标函数，结合曲率-挠率双特征相似性向量，实现了任意初始位姿下的高精度匹配，显著提升了磨削系统的稳定性和余量均匀性。

　　

航空发动机叶片的精密磨削是高端制造领域的核心难题。传统手工打磨不仅效率低下，且易受工人经验影响导致精度波动；专用机床又因灵活性不足难以适应复杂曲面加工。机器人磨削虽能兼顾柔性与效率，但其视觉引导系统中的点云匹配技术长期存在两大痛点：初始位姿敏感性导致的局部最优陷阱，以及余量分布不均引发的工艺参数频繁调整。这些问题严重制约了自动化磨削的稳定性和一致性。

针对这一挑战，来自国内某高校的研究团队在《Pattern Recognition》发表了一项创新研究。该团队提出了一种融合粗匹配与精匹配的双阶段策略：首先通过圆柱参数化投影的密度熵差分析确定初始位姿，避免迭代陷入局部最优；随后在Frenet（曲线局部坐标系）框架下分解欧氏距离，构建包含主法向约束的多目标优化函数，最终实现余量均匀分布。这项技术将航空叶片磨削的匹配精度提升至新高度，为机器人自动化加工提供了可靠的理论基础。

关键技术方法包括：1）基于圆柱参数化的点云分区密度熵差计算，用于粗匹配位姿初始化；2）局部Frenet框架下的三向距离最小二乘目标函数构建；3）曲率(curvature)与挠率(torsion)双特征余弦相似性向量的动态阈值设定。实验数据来自航空发动机叶片的设计模型与扫描模型。

粗匹配方法
通过将点云投影至圆柱坐标系并计算分区密度熵差，有效量化空间位置接近度。当分区数达20×20时，初始位姿误差可控制在0.5mm内，为后续精匹配奠定基础。

精匹配优化
在Frenet框架下将点距分解为切向、主法向和副法向分量，结合余量均匀性要求强化主法向约束。实验显示该方法匹配误差较传统ICP算法降低62%，且余量标准差减少78%。

动态相似性判定
利用曲率-挠率双特征构建的余弦相似性向量，通过自适应阈值调整，在迭代中准确识别对应点。该策略使迭代次数减少40%，且对初始位姿的依赖性显著降低。

这项研究突破了机器人磨削视觉引导中的关键技术瓶颈。密度熵差分析从根本上解决了初始位姿敏感性问题；Frenet框架下的多目标优化则首次将几何匹配与工艺要求（余量均匀性）数学关联。相比现有方法，该方案在效率（迭代速度提升1.8倍）、精度（误差<0.03mm）和工艺适用性（余量波动<±5μm）方面均展现显著优势，为航空复杂曲面加工提供了普适性解决方案。值得注意的是，该方法中动态相似性阈值的设定原理，为其他三维配准问题提供了新的理论借鉴。