Descripción del prompt

La nube de puntos escaneada se submuestrea primero utilizando el filtrado de rejilla de vóxeles para reducir la densidad y suprimir el ruido. Posteriormente, se emplea la Transformada de Características Invariantes a la Escala (SIFT) para extraer puntos clave invariantes a la escala, y se calculan sus descriptores de Histogramas de Características de Puntos Rápidos (FPFH) para representar las características geométricas locales. Basándose en estas características de los puntos clave, se realiza la Alineación Inicial por Consenso de Muestras (SAC-IA) para el registro global grueso. Este algoritmo logra correspondencias iniciales estables y estima la transformación inicial buscando un consenso aleatorio dentro del espacio de características FPFH. A continuación, se utiliza el Punto de Cierre Iterativo (ICP) para el registro fino local, minimizando iterativamente la distancia a los puntos más cercanos para obtener una estimación de la pose de alta precisión. Para mejorar la robustez y la convergencia, se incorporan el submuestreo adaptativo y las restricciones normales al proceso ICP. La transformación final se obtiene multiplicando las matrices de registro grueso y fino, logrando una alineación de alta precisión entre la nube de puntos escaneada y la nube de puntos CAD, proporcionando así una base fiable para la estimación de la pose de la pieza de trabajo y el mapeo de trayectorias posterior.