Дата публикации: 2018

Дата публикации в реестре: 2020-02-28T14:12:37Z

Аннотация:

Работа направлена на практическое применение известных методов оптимизации и работы с данными в таких областях как робототехника. Целью было реализовать итеративный алгоритм ближайших точек (Iterative closest point, ICP), а также использовать его для совмещения облаков точек. В основе выбранного алгоритма совмещения лежат методы, актуальность которых растёт с каждым годом, особенно в сфере автоматизации. Издано множество работ по математическому программированию и по алгоритму ICP в частности, в которых совершенствуются методы поиска ближайших точек и методы совмещения. Алгоритм ICP поочерёдно производит поиск ближайших точек и оптимальное преобразование между двумя наборами данных для их совмещения. Основной трудностью данного подхода является чувствительность к выбросам и недостаточное количество данных. Большинство практических реализаций ICP алгоритма решают эту проблему с помощью коррекции весов. Однако эти методы могут быть ненадежными и трудными, что часто требует существенной ручной настройки. Основной задачей рассматриваемого алгоритма является поиск аргументов, которые минимизируют критерий совмещения.

Тип: выпускная бакалаврская работа