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。

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

几十年来，工业世界一直是机械化的——机器人焊接和处理材料，但他们也删除材料，并确保工件和成品的功能。A磨的机器人是许多机器人中的一个，负责确保工件上所有不的部分都被移除，确保产品对客户来说看起来很棒。

当制造商投资打磨机器人时，他们投资的是一种机械，这种机械可以比任何人工打磨应用更容易地去除焊接飞溅和其他缺陷。在机器人磨床使用其的工具去除那些可能使工件不起作用的缺陷后，加工的零件看起来很棒。这种准确性确保不会有太多的材料被去除，这意味着过去的许多工人错误不再是一个问题，并且随着机器人打磨系统的自动化，公司产生的废物量将大幅下降。

然而，这不仅仅是让一件作品看起来不错。这也关乎安全。打磨是一个向空气中释放大量金属碎片和其他颗粒的过程。因此，手工打磨可能对工人有害，他们可能会吸入这些碎片，这会对他们的呼吸系统造成严重破坏。这可能导致工人无法工作，这可能意味着生产线的减速或。机器人磨床不必担心这些危险。