基于点云的柔性线缆模型三维重建方法

摘要

针对旁路带电作业机器人自主识别线缆的技术需求，提出了一种基于点云的柔性线缆模型的三维重建方法。通过引入注意力机制的Point Transformer模型，将线缆准确地从复杂背景中分割出来，确保线缆点云的精准提取。同时，设计了一种改进的K-means算法，将线缆点云数据分割为多个近似圆柱体的聚类簇。为了提高点云处理精度，使用基于主轴投影的排序算法并通过B样条插值的方法准确获得线缆的中心线函数表达；然后根据中心线上均匀采样点的切向量构建了变换矩阵，通过对圆形点云单元的变换与叠加得到线缆的三维模型。实验结果表明所提算法可以对不同弯曲程度的线缆实现快速高精度的点云模型重建，在处理复杂形态和遮挡线缆时表现出了显著优势，具有较强的鲁棒性和适用性，能够满足实际带电作业环境中的实时性要求。

关键词

柔性线缆 / 机器人视觉 / K-means / 点云语义分割 / 点云重建 / 带电作业