CN113947623B 一种粗糙度检测方法、slam定位方法及施工方法 （深圳大方智能科技有限公司）_第1页
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文档简介

道高新区社区粤兴三道9号华中科技2步骤211、利用所述2D图像、深度数据及所述深度数据对应的粗糙值获取最小样本集步骤2141、利用所述粗糙度检测模型中的第一深度学习结构对所述2D图像进行处理，步骤2142、利用所述粗糙度检测模型中的第二深度学步骤2143、在所述粗糙度检测模型的全连接层将所述第步骤21422、通过多次MLP提取所述点云数据集合特征并再次利用所述转换矩阵T-Net步骤21424、将全局特征与各点云的局部特征进行串联并通过步骤240、将所述2D图像粗糙值及深度数据信息粗糙值进行合成，获取施工墙面粗糙3ap步骤2321、对点云中的每个点以半径A划定邻域范围或者直接选取最近邻的K个点得3.一种施工装置SLAM定位方法，用于通过利用权利要求1-2任一项中的施工装置的第步骤411、利用K-DTREE算法和BBF算法并根据最近邻4步骤4213、将所有深度数据信息点云投影到与所述第一步骤4216、将所述突出物点云在所述第一特征向量、第5[0003]在使用机器人对墙面进行处理时，需要针对墙面不同的粗糙程度进行差异化处6[0031]步骤240、将所述2D图像粗糙值及深度数据粗糙值进行合成，获取施工墙面粗糙78[0076]3、一种墙面施工方法，利用第一方面所述的粗糙度检测方法对施工墙面进行检9到队列为空算法结束。同时BBF算法也设立了一个时间限制，如果算法运行时间超过该限的参数设置施工装置的打磨参数，进而使得施工装置可以对施工墙面进行差异化打磨施的轮廓角点利用K-DTREE算法和BBF算法进行特征匹配查找，并根据最近邻和次近邻距离PCA(主成分分析)获得第一特征向量，即OBB包络盒子的主轴；将所有深度信息点云(3D点

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