基于RNGK-FCM算法的大梁焊接障碍物识别

作     者：唐明 洪波 李湘文 雷伟成 TANG Ming;HONG Bo;LI Xiangwen;LEI Weicheng

作者机构：湘潭大学焊接机器人及应用技术湖南省重点实验室湘潭411105 

出 版 物：《焊接学报》 (Transactions of The China Welding Institution)

年 卷 期：2018年第39卷第12期

页      面：58-62,131页

核心收录：

学科分类：080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51575468) 湖南省自然科学联合基金资助项目(2015JJ5013) 

主　　题：RNGK-FCM算法 实时聚类 核化函数 全局快速优化 大梁障碍物识别 

摘      要：针对大梁焊接时难以通过传统的识别方法实现实时而精确的障碍物识别的问题,提出一种优化模糊C均值实时聚类(RNGK-FCM)的大梁焊接障碍物识别方法.引入实时聚类策略,替换核化距离函数,全局快速优化.通过MATLAB平台进行仿真对比分析各类FCM算法聚类性能,RNGK-FCM相比于传统FCM算法,能实时获取聚类数;对噪声点具有较好的鲁棒性;降低了对初值的敏感性,聚类识别精度高.在某公司大梁自动焊生产线进行障碍物识别试验.结果表明,各类障碍物聚类数准确,实时性优良,障碍物规避动作精准,为实现大梁自动焊打下了坚实的基础.