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铣削机器人能够在管段内打磨1/10毫米。根据预期用途，它们可以与管线的尺寸相匹配，当与标准操作元件结合使用时，它们可以作用于一段管线上的每一点。检查员系统机器人正被用于站的现代化改造。由于这些机器人的能力，许多反应堆可以得到维护。

使用领域

对于管道喷嘴，有两种非常重要的材料。它们是Inconel 600(喷嘴材料)和SA508-69(安全端)。为了使这两种材料能够适当地连接在一起，必须使用合适的焊接覆层。这些焊接覆层是在大约15-20年前开发的，不再代表焊接技术的前沿。

在铸件打磨过程中，温度、噪声、振动、灰尘、光线等不确定性强的干扰不可避免，限制了视觉传感器的推广和使用。激光传感器可以弥补上述的一些不足，特别是那些由灰尘引起的不足.

早在20世纪70年代，Nitzan等人就利用激光测距系统的距离和强度信息来描述室内场景，激光测距的稳定性和可靠性得到了充分的验证.激光扫描技术在测绘领域得到了进一步发展。在20世纪80年代和90年代，Kak提出在机器人的末端安装单目激光视觉传感器，以扫描被测物体的表面。

粗匹配的精度达不到制造业规定的精度，必须通过精匹配进一步提高精度。

传统的精细匹配算法以ICP算法为代表。该算法的原理是旋转矩阵稀有和平移向量T通过求解点集的ICP算法的公式(4)获得P我和X我。

该算法对于重叠率高、初始位置接近的点云具有良好的配准效果，但在计算量和迭代收敛速度方面存在不足。通过粗匹配，ICP算法可以解决重叠度低和初始位置差异大的问题。由于人工智能算法的发展，研究人员也对基于深度学习的点云智能配准进行了大量的研究。

传统点云配准方法

在传统配准算法的基础上，通过分析进一步提高了算法的速度和精度；传统算法的性能原理