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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：一种复杂装配场景内离散关键点的自规划高效率激光测量方法，先基于点‑线‑面相交算法，进行激光测量视线遮挡的预先判别；再构建分布式激光测量站位优化布局函数模型，以三维测量不确定度、关键点测量不确定度的加权之和最小为目标函数，设定测距范围、测角范围及可行域等约束，基于遗传算法求解出分布式激光测量站位坐标及测量任务，实现测量站位的数量、位置等自规划；最后对大范围内离散关键点的测量序列规划，基于测量序列内测量路径最小为原则，求解出各测量站位内若干待测关键点的测量序列。本发明的方法可用于航空航天领域飞机等大型机械产品的装配过程，大大提高其装配过程中关键点测量的效率，具有广阔的应用前景。

主权项：1.一种复杂装配场景内离散关键点的自规划高效率激光测量方法，其特征在于，步骤如下：第一步，基于点-线-面相交的测量视线遮挡预判别首先将装配现场内易造成视线遮挡的遮挡物的模型导入至SOLIDWORKS建模软件中，再将模型以obj格式导出，即形成模型的三角面片，每次得到一个模型的三角面片；其次构建待测关键点与激光跟踪仪的测量原点之间的线段，并计算该线段与遮挡物对应的三角面片所在平面的交点与三角面片各顶点组成的三个三角形面积之和，判断线段与三角面片是否相交；设某三角面片的3个顶点坐标分别为q1＝x1,y1,z1、q2＝x2,y2,z2与q3＝x3,y3,z3；待测关键点与激光跟踪仪的测量原点坐标分别为pa＝xa,ya,za、pb＝xb,yb,zb，该线段参数方程表示为式1： 其中，λ为参数；三角面片的平面方程用行列式表示为式2： 联立式1与2，采用式3计算出参数的λ值，式中C、D为过程参数，m1＝xb-xa，m2＝yb-ya，m3＝zb-za；若λ∈[0,1]，则表面该三角面片与线段存在交点，且交点坐标由式1求出： 采用式4求出模型三角面片面积、线面交点与模型三角面片的三个顶点构成三个三角形总面积； 其中，S原为模型三角面片面积，S新为线面交点与模型三角面片顶点构成三个三角形总面积，a1＝x2-x1、a2＝x3-x1、b1＝y2-y1、b2＝y3-y1、c1＝z2-z1与c2＝z3-z1；至此，计算得到模型三角面片面积、线面交点与模型三角面片顶点构成三个三角形总面积；若S原＝S新时，则表明测量视线与三角平面交点处于三角形内部，即相交，测量视线被遮挡，否则测量视线未被遮挡；第二步，构建分布式激光跟踪仪测量站位的优化函数首先以激光跟踪仪站位的可布设范围、激光跟踪仪的测距范围及测角范围作为约束，以激光跟踪仪三维测量不确定度、关键点测量不确定度的加权之和最小为目标函数，待优化参量为激光跟踪仪站位的数量、位置；引入测点分配因子θi分配测量任务；综上，构建出分布式激光跟踪仪测量站位的优化函数，其中目标函数如式5所示，测点分配因子如式6所示，约束函数如式7所示： 其中，m为激光跟踪仪测量站位数量；n为关键点数量；PLT,j为第j个待测测量站位坐标；pi为第i个待测关键点坐标；为竖直角的最小值与最大值，竖直角为待测关键点与激光跟踪仪测量原点的连线与跟踪仪测量坐标系中Z轴之间的夹角；lmax为最大允许测量距离；εx,εy,εz分别为x,y,z三个方向站位可布设的可行域；为第i个控制的视线遮挡惩罚因子，遮挡时取1e8，不遮挡为0；第三步，基于遗传算法的测量站位布局坐标求解式6中，θi用于将待测关键点按照距离最短原则分配到各个测量站位，即：判断待测关键点到各个测站的距离，若pi距离测站k最近，则θi＝1，否则为0；随后采用遗传算法进行优化求解公式中测量站位数量及空间位置，算法中适应度函数为目标函数；考虑到大型航空装配现场内布设可行域并非与各坐标轴平行，所有将待测三维场景转换到与坐标轴平行空间的三维空间内进行求解，求解出的构型参量逆向转换至原始三维空间，从而求解出最终的测量站位构型参量；第四步，大范围内离散关键点的测量序列自动规划设某测量站位内待测关键点任务为n个，设G＝Vp,dp为赋权图，Vp＝{1,2,…,n}为顶点集，dp为边长集，各顶点间距离为di,jdi,j＞0,i,j∈Vp，优化的数学模型为式8； 其中，Ds为每个测点序列的总距离的倒数，di,j表示为i、j个待测关键点之间的距离，ai,j为过程参数，S为V的全部非空子集，|S|为集合V中包含赋权图G中的全部顶点个数；之后建立基于改进遗传算法的关键点测量序列规划模型，通过启发式搜索减少优化时间，最终求解出测量序列。

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