导读:本文包含了随机采样一致性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:点云分割,随机采样一致性,柱面拟合,棒料位姿识别
随机采样一致性论文文献综述
吴庆华,朱思斯,周阳,万偲,何涛[1]（2019）在《基于随机采样一致性的规则棒料位姿识别》一文中研究指出获得规则堆放棒料的位姿信息是引导机械手抓取的关键,对获取的规则堆放棒料的叁维点云进行滤波处理得到顶层的棒料点云,采用随机采样一致性算法(RANSAC)对滤波后的顶层棒料进行分割,最终得到每根棒料的半径、位置和姿态等信息。仿真实验表明:本方法识别结果的正确性;通过对直径为35. 00 mm,长度为80. 00 mm的规则堆放棒料进行扫描,在选择不同的参数的情况下,对同一根棒料点云进行多次分割,实验结果表明:当迭代次数k=20,距离阈值t=0. 7时,分割结果稳定,耗时160 ms左右;棒料半径的最大误差为0. 47 mm,本方法具有一定的鲁棒性和可行性。该方法能准确识别规则堆放棒料的位置和姿态,能广泛应用于棒类零件的位姿识别与机械手引导抓取。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年09期）
叶志勇,匡艳,张华,王泽权,林聪伟[2]（2019）在《复杂动力学网络系统在随机采样控制下的一致性分析》一文中研究指出为了对无向拓扑结构下带有随机采样控制的复杂动力学网络系统的一致性进行分析,首先提出了在连续时间状态下带有随机采样控制的复杂动力学网络系统;其次,在系统中利用采样信息连接节点,即在扰动项中带有采样信息且含有非线性函数,并假设非线性函数是满足一般Lipschitz条件的。为了使网络系统达到状态稳定,利用所有节点在采样时刻的状态输入对误差系统进行估计,然后通过串联系统输入状态稳定性质、Lyapunov函数、图论、矩阵不等式等方法实现在采样时刻的一致性。最后,给出一个实例来说明结论的有效性。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年07期）
朱思斯[3]（2019）在《基于随机采样一致性的散乱堆放棒料的位姿识别系统研究》一文中研究指出在工业自动化生产中,使用机器人对零件进行抓取是智能制造研究中的一个热点,其中工业零件的准确定位是机器人抓取的关键技术之一,而工业零件的准确定位中对散乱堆放零件的定位一直是一个难点。本文以散乱堆放的棒料类零件为研究对象,对棒料点云数据的采集和基于点云处理的位姿识别算法进行了研究。具体工作包括以下几个方面:(1)分析了基于线结构光的散乱堆放棒料点云获取方法。建立了线结构光叁维视觉测量的简化数学模型。讨论了摄像机的标定方法,线结构光平面的标定方法以及线结构光条纹中心线的提取方法。获取了散乱堆放棒料的点云。(2)研究了散乱堆放棒料点云的预处理算法。根据散乱堆放棒料点云沿着z轴方向累积分布的特点,使用z向直通滤波器保留滤波范围内的目标点云;使用统计滤波器删除孤立的离群点;使用体素栅格滤波器精简点云,提高了后续算法处理点云的效率。(3)采用随机采样一致性算法和改进的最近点迭代算法研究了散乱堆放棒料的位姿识别方法。对于具有圆柱体特征的棒料点云,从输入的点云集中随机抽取一些点计算输入的圆柱体模型的初始值,采用距离阈值t筛选出满足该模型的点,统计模型中点的数目S,迭代k次,保留最大的圆柱体模型,并重新估算该模型作为最佳的圆柱体模型进行输出,进而从散乱堆放的棒料点云中分割出棒料点云。使用引入SAC-IA算法的最近点迭代算法配准分割出的棒料点云得到其位置信息,最终获得分割出的棒料点云的位姿。(4)搭建了散乱堆放棒料的位姿识别硬件系统,并进行了位姿识别实验。在Windows平台下编写了位姿识别系统软件,对200mm*200mm*150mm空间范围内的散乱堆放棒料进行了位姿识别。借助光学旋转平台分别对单根棒料的旋转角度进行了识别,识别角度误差为±0.5°;对散乱堆放棒料整体进行了位姿识别,识别角度误差为±0.3°,识别位置在z轴方向的最大误差为0.733mm。实验结果表明,本文设计的基于随机采样一致性的位姿识别方法能准确识别散乱堆放棒料的位置和姿态,能广泛应用于棒类零件的位姿识别与机器人引导抓取。(本文来源于《湖北工业大学》期刊2019-05-01）
周波,杨剑,王东平[4]（2011）在《基于随机采样一致性算法的平面匹配方法》一文中研究指出针对传统的平面图像标定点匹配算法计算量大、准确性不高等问题,提出一种基于随机采样一致性(RANSAC)算法的快速高精度的平面图像标定点匹配方法。该方法首先基于双圆锥曲线模型,借助于椭圆边缘点附近的梯度信息求取椭圆的切线,由切线集合拟合出椭圆参数,并利用这些参数计算出椭圆圆心,即图像上的标志点;然后用RANSAC随机采样算法对标定板上的点和图像上的点进行匹配。实验验证该方法实现起来简单并且有较高的准确率。(本文来源于《计算机应用》期刊2011年04期）
刘毅[5]（2010）在《基于一致性随机采样的图像特征匹配鲁棒确认》一文中研究指出误匹配点的存在影响了计算图像间变换关系的准确性,从而导致较差的图像匹配效果。通过随机采样一致性算法,提出了一种剔除错误匹配,精确确认图像匹配特征,从而计算图像间几何变换矩阵的鲁棒方法。该方法首先基于特征向量相似性准则,得到初始匹配点对,再利用特征点周围的灰度信息进行权值计算,在用随机采样一致性算法拟合几何变换矩阵的迭代过程中,得到使目标函数最小的匹配关系以筛选由噪声等引起的误匹配点对,从而精确计算图像间的几何变换关系矩阵,实现图像的精确配准。实验结果表明,该算法具有良好的噪声鲁棒性,得到了理想的图像配准效果。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2010年03期）
刘坤,葛俊锋,罗予频,杨士元[6]（2009）在《概率引导的随机采样一致性算法》一文中研究指出为了提高随机采样一致性算法的计算效率,提出一种概率引导的随机采样一致性算法.根据采样模型在原始数据上的检验结果调整每个样本点的采样概率,使得正确样本和正确模型被采样的概率得到提高.在首次获得正确模型之后,样本采样与模型更新构成了一个正反馈环节,经过若干次迭代后,正确样本被采样的概率远超过错误样本被采样的概率.理论分析和实验数据表明,该算法收敛需要的迭代次数较少,有效地提高了随机采样一致性算法的效率.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2009年05期）
随机采样一致性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了对无向拓扑结构下带有随机采样控制的复杂动力学网络系统的一致性进行分析,首先提出了在连续时间状态下带有随机采样控制的复杂动力学网络系统;其次,在系统中利用采样信息连接节点,即在扰动项中带有采样信息且含有非线性函数,并假设非线性函数是满足一般Lipschitz条件的。为了使网络系统达到状态稳定,利用所有节点在采样时刻的状态输入对误差系统进行估计,然后通过串联系统输入状态稳定性质、Lyapunov函数、图论、矩阵不等式等方法实现在采样时刻的一致性。最后,给出一个实例来说明结论的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
随机采样一致性论文参考文献
[1].吴庆华,朱思斯,周阳,万偲,何涛.基于随机采样一致性的规则棒料位姿识别[J].传感器与微系统.2019
[2].叶志勇,匡艳,张华,王泽权,林聪伟.复杂动力学网络系统在随机采样控制下的一致性分析[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[3].朱思斯.基于随机采样一致性的散乱堆放棒料的位姿识别系统研究[D].湖北工业大学.2019
[4].周波,杨剑,王东平.基于随机采样一致性算法的平面匹配方法[J].计算机应用.2011
[5].刘毅.基于一致性随机采样的图像特征匹配鲁棒确认[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2010
[6].刘坤,葛俊锋,罗予频,杨士元.概率引导的随机采样一致性算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2009