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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。
基于现代控制理论的抛光模式
在打磨过程中，控制力和位移是提高打磨性能的关键。很难控制末端执行器和工件之间的接触力。研究人员磨机器人人力控制进行了大量的研究，发现打磨过程中末端执行器与工件之间存在较大的相互作用力，并且该作用力的控制精度将直接影响加工精度和机器人的位置控制。因此，位置和力的同时控制对于打磨操作来说是一个挑战.抛光机器人领域的研究人员采用主动柔顺控制、被动柔顺控制以及主动和被动柔顺控制。主动柔顺控制的常用方法是功率位置混合控制和阻抗控制
基于Welsch函数的稳健误差测量方法的引入是为了实现与稀疏ICP相似或更好的准确性，同时将速度提高一个数量级。本发明为打磨机器人感知数据的获取提供了理论和方法支持，并能进一步提高打磨工件的复杂度。
智能点云配准方法
基于端到端学习的方法可用于使用端到端神经网络解决注册问题。端到端学习方法将配准问题转化为回归问题，并将转化估计嵌入神经网络中。
由于智能点云配准方法的发展较晚，齐在2017年提出了一个名为PointNet的神经网络，为分类，分割和场景语义分析等应用提供了一个统一的框架。
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