在打磨过程中，磨头与工件之间的摩擦会产生大量飞溅的热碎屑。在手动打磨过程中，大量的热碎屑会阻挡工人的视线，严重影响工件的精度。大量具有高温的热碎片会导致现场工人暴露的皮肤。大量不受控制的高热碎片会导致现场工人的视力下降；意外飞入人眼的碎片会严重损坏晶状体并导致失明.所以打磨工艺非常精密，严重影响工作效率。机械打磨时，高热量碎屑的飞溅会造成附近设备表面，工艺不当会导致工件表面形成切屑瘤。高热量的碎屑也容易损坏电源外层和信号线。对于智能打磨系统，高热量碎片会干扰智能传感设备获取信息的能力。因此，所获得的信息可能是不正确的，因此不能应用。这可能导致不准确的预判断和不准确的规划策略，在较小的水平上引起尖锐的声音脉冲，或者在严重的水平上直接损坏打磨设备。

表示由传感装置获得的待抛光工件的数据模板；待抛光工件的局部模板特征；通过精细配准显示B在A中的位置。配准后便于磨具规划工件的加工路线，可以大大提高加工精度。高精度匹配对于自动打磨至关重要。

上述基于2.5D局部特征信息的打磨方法，深度方向精度较低，可用于加工精度要求不高的零件。使用局部信息抛光的缺点是需要额外的步骤来获得表面信息，并且像2D方法一样，这需要从单独的特定视点进行表示。

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