早在1992年Besl，P. J .就使用了一种通用的ICP算法来和有效地配准3D形状。该算法的一个重要应用场景是在形状检测之前，将刚性物体的传感装置重复测量的数据与理想几何模型进行配准，以提高传感数据的精度.国际比较方案的主要缺点是收敛速度慢、对异常值、缺失数据和部分重叠的敏感性。2013年，Pauly M提出了稀疏ICP，通过稀疏优化以牺牲计算速度为代价实现了鲁棒性.2021年，张提出了一种快速收敛的鲁棒配准方法。证明了经典的点到点ICP可以看作是一个控制化(MM)算法，并提出了一种加速收敛的Anderson加速方法

在视觉识别过程中，打磨环境复杂，适应性好、精度高的传感设备是重点突破方向。传感设备需要准确感知工件的位置和形状等信息。感知后，可以使用高精度的匹配视觉算法。迫切需要改进登记工作。

高速打磨系统需要恒定打磨接触力的反馈控制。打磨力的高精度控制对于复杂零件打磨表面的一致性非常重要。恒力机构在打磨领域的应用为打磨力的控制提供了新的研究思路。

在打磨过程中，材料的去除量直接影响打磨精度。为了获得去除材料量的估计，需要离线测量来建立预测模型。目前，预测模型精度低，对环境影响严重。一个能够准确预测材料去除的模型可以在打磨材料去除过程中获得更高的效率和精度

涡轮叶片、风力叶片、新能源客车车体、高铁车体等复杂零部件广泛应用于航空航天、能源、汽车、轨道交通等行业，其制造水平代表着一个国家制造业的竞争力。一般来说，复杂构件可以分为复杂曲面和复杂结构。前者的特点是自由曲面、薄壁表面和难加工材料，并要求高尺寸精度和表面质量。后者具有尺寸大、材料去除率高、多品种小批量生产的特点。在锻造、铸造、模制或机械加工之后，这些部件通常需要进行打磨或精加工，以进一步提高轮廓精度和表面光洁度。因此，掌握这种复杂零件的高精度打磨技术是制造业面临的严峻挑战。