CN117161644A - 一种基于3d点云的焊缝跟踪方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于3D点云的焊缝跟踪方法及系统，包括传感系统、运动系统、焊接系统、数据处理系统、跟踪控制系统和总控系统。传感系统用于采集焊缝截面的轮廓信息并生成3D点云数据；运动系统用于携带传感系统采集焊缝信息、配合其它系统执行焊接操作；焊接系统用于提供焊接用的能量；数据处理系统用于处理传感系统采集的3D点云，提取待焊接焊缝的特征信息；跟踪控制系统用于拟合焊接路径、进行实时路径纠偏；总控系统用于人机交互，按照操作员指令调度各子系统工作。本发明中对焊缝中心点进行带异常点修正的路径拟合，并在实际焊接过程中实时计算焊接偏差，经判断再进行焊接路径实时修正，能够解决由烟尘、弧光、传感器等焊接过程不稳定因素引起的焊缝跟踪失误问题，提高焊缝跟踪的稳定性。

Description

一种基于3D点云的焊缝跟踪方法及系统

技术领域

本发明涉及一种基于3D点云的焊缝跟踪方法及系统，属于焊接轨迹智能跟踪技术领域。

背景技术

作为制造业不可或缺的组成部分，焊接在持续深化信息化和工业化融合发展的进程中发挥着关键作用。为了提高焊接质量，降低焊接成本，焊接技术正朝着智能化和数字化的方向发展。焊接机器人可代替人工在恶劣环境中工作，具有节约人力成本、精度高和重复度高等优点。现阶段绝大多数焊接机器人通过示教再现的方式工作，即机器人只能按照焊接前示教的路径和速度进行焊接，这种方式无法感知焊接环境的变化，难以保证工件的焊接质量。为了实现柔性化、智能化的焊接过程，焊缝跟踪技术成为了重要的研究方向。

焊缝跟踪技术的关键是精准的焊缝识别和稳定的跟踪控制。在焊缝识别过程中，视觉传感器是目前应用最广泛的传感器，它具有非接触、信息量大等优点。但视觉传感器极易受到焊接过程弧光、飞溅、烟尘等噪声的影响，这阻碍了焊缝的精准识别，进而影响焊缝跟踪的整体效果。此外，视觉传感器采集的二维图像不包含深度信息，对焊缝信息的提取有限。激光结构光相机利用激光三角测量原理，重点关注激光线上的信息，返回的点云数据包含了激光线上的高度信息，具有数据体量小、抗干扰能力强、可检测高度信息等优点。因此，使用激光结构光传感器进行焊缝跟踪成为了重要的研究方向。

稳定的跟踪控制是实现精准焊缝跟踪的必要条件。跟踪控制包括对焊接路径的拟合、焊接偏差的计算与补偿等步骤。在用于焊接路径拟合的大量数据中，由于烟尘、弧光、传感器稳定性等因素的影响，往往导致出现少量偏离真实焊接路径的异常点数据，这直接影响了路径拟合的准确性。公开号为CN114714355B的中国专利公开了一种自主移动焊接机器人嵌入式视觉跟踪控制系统，其通过工业相机采集焊缝图像、焊枪位置图像和焊件需要焊接表面的倾角图像，根据焊枪位置图像的偏差和焊件需要焊接表面的倾角图像的识别，控制轮式移动平台和十字滑块机构协调运动。此专利未对图像偏差的有效性做考虑，对偏差计算的稳定性要求较高。公开号为CN114571153A的中国专利公开了一种基于3D点云的焊缝识别与机器人焊缝跟踪方法，其利用RANSAC拟合直线获取整条焊缝的空间直线。虽然RANSAC算法有一定的去除外点能力，但其本身是一种不确定算法，且因迭代步骤的存在使得算法处理速度较慢，难以兼顾焊缝跟踪的实时性和稳定性。所以，本领域亟需一种更加有效的焊缝跟踪方法及系统。

发明内容

为了解决由烟尘、弧光、传感器稳定性引起的焊缝跟踪失误问题，本发明提供一种基于3D点云数据的焊缝跟踪方法及系统。

本发明的技术解决方案如下

一种基于3D点云的焊缝跟踪方法，其特点在于：包括以下步骤：

S1.沿待焊接焊缝扫描，获得焊缝的3D点云数据(X，Y，Z)；

S2.根据所述焊缝的3D点云数据计算得到待焊接焊缝的中心点云数据；

S3.根据所述待焊接焊缝的中心点云数据，获得初步焊接路径点，包括:

S3.1设置Y、Z方向上的坐标阈值区间，将所述待焊接焊缝的中心点云数据与坐标阈值区间进行对比，去除阈值区间外的点，得到去除异常点后的待焊接焊缝的中心点云数据；

S3.2利用所述去除异常点后的待焊接焊缝的中心点云数据进行焊接路径曲线拟合；

S3.3对所述拟合的焊接路径曲线进行离散，获得初步焊接路径点；

S4.根据所述初步焊接路径点进行焊接，期间实时采集焊缝熔池前端待焊接焊缝的3D点云数据，计算得到实时焊接路径点，将所述实时焊接路径点与初步焊接路径点对比，计算焊接偏差，若焊接偏差满足纠偏要求，则用实时焊接路径点替换初步焊接路径点，实现焊接路径实时修正；若偏差不满足纠偏要求，则沿初步焊接路径点进行焊接。

进一步，所述步骤S4中实时扫描计算得到焊接偏差，并根据偏差是否满足纠偏要求，判断是否实时修正焊接路径，具体为：

焊接时，实时采集到焊缝熔池前端待焊接焊缝的焊缝截面的3D点云数据，按步骤S2计算可得到该截面的实时焊接路径点(X_R，Y_R，Z_R)；该截面在步骤S3中已计算得到初步焊接路径点(X_P，Y_P，Z_P)。

实时计算得到焊接偏差δ，所述焊接偏差δ包括横向偏差δ_L和高度偏差δ_H。对比实时焊接路径点(X_R，Y_R，Z_R)与初步焊接路径点(X_P，Y_P，Z_P)的Y、Z差值，得到横向偏差δ_L和高度偏差δ_H；

δ_L＝Y_R-Y_P

δ_H＝Z_R-Z_P

设置Y方向上的纠偏阈值区间T_BY和差分阈值区间T_DY；设置Z方向上的纠偏阈值区间T_BZ和差分阈值区间T_DZ；

若该截面任一偏差超出纠偏区间，则需进行判断是否生成新的焊接轨迹。以某截面横向偏差δ_Ln超出纠偏阈值区间T_BY为例，即则进一步判断该截面横向偏差的一阶差分δ_Dn是否满足处于差分阈值区间T_DY的条件，即是否δ_Dn∈T_DY；若满足，则用实时焊接路径点代替初步焊接路径点，生成新的焊接轨迹；若不满足，则用初步焊接路径点引导运动；对高度偏差的判断同理。该截面横向偏差的一阶差分δ_Dn计算公式如下：

δ_Dn＝δ_Ln-δ_L(n-1)

其中，δ_Ln表示该截面横向偏差，δ_L(n-1)表示前一个截面横向偏差。

进一步，步骤S3.1所述的Y、Z方向上的坐标阈值区间根据坡口信息和焊接质量要求设置；

Y方向为垂直于焊缝且平行于焊接工件表面方向，Y方向上的坐标阈值区间其中，/>为中心点云Y坐标值的均值，α为宽度精度系数，α∈(0,0.5]，通过调整α大小可调整该步骤对异常点Y值的敏感性；D为焊接工件坡口的宽度；

Z方向为垂直于焊接工件表面方向，Z方向上的坐标阈值区间 其中，/>为中心点云Z坐标值的均值，β为高度精度系数，β∈(0,0.25]，通过调整β大小可调整该步骤对异常点Z值的敏感性；H为焊接工件厚度。

进一步，所述步骤S4中，所述拟合方法需根据焊缝类型确定，包括最小二乘法拟合、样条函数曲线拟合、多项式曲线拟合、对数函数曲线拟合、指数函数曲线拟合方法。

进一步，所述步骤S4中，对拟合的连续路径曲线进行离散，所述离散方法可采用等弦长法、等参数法、等误差法。

进一步，所述的设置Y方向上的纠偏阈值区间T_BY和差分阈值区间T_DY，具体为：

Y方向上的纠偏阈值区间T_BY和差分阈值区间T_DY与焊接工件坡口宽度D有关，Y方向上的纠偏阈值区间T_BY∈(-a*D,a*D]，其中，a为Y方向上的纠偏精度系数，a∈(0,0.5]，通过调整a大小可调整纠偏时对Y值的敏感性；Y方向上的差分阈值区间T_DY∈(-b*D,b*D]。其中，b为Y方向上的差分精度系数，b∈(0,2]，通过调整b大小可调整纠偏时对Y值差分的敏感性；

Z方向上的纠偏阈值区间T_BZ和差分阈值区间T_DZ与焊接工件厚度H有关，Y方向上的纠偏阈值区间T_BZ∈(-c*H,c*H]，其中，c为Z方向上的纠偏精度系数，c∈(0,0.25]，通过调整c大小可调整纠偏时对Z值的敏感性；Z方向上的差分阈值区间T_Dz∈(-d*H,d*H]，其中，d为Z方向上的差分精度系数，d∈(0,2]，通过调整d大小可调整纠偏时对Z值差分的敏感性；

另一方面，本发明提供一种基于3D点云的焊缝跟踪系统，包括传感系统、运动系统、焊接系统、数据处理系统、跟踪控制系统和总控系统，其特点在于：

传感系统，用于采集焊缝截面的轮廓信息并生成3D点云数据；

运动系统，用于携带传感系统采集焊缝信息、配合其它系统执行焊接操作；

焊接系统，用于提供焊接用的能量；

数据处理系统，用于处理传感系统采集的3D点云，提取待焊接焊缝的特征信息；根据传感系统获得的待焊接焊缝的3D点云数据，计算焊缝中心点；

跟踪控制系统用于拟合焊接路径、进行实时路径纠偏，根据所述焊缝中心点进行去异常点、拟合、离散等操作生成初步焊接路径点，根据所述初步焊接路径点进行焊接，并实时计算焊接偏差、判断是否修正焊接路径。

总控系统用于人机交互，按照操作员指令调度各子系统工作。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

由于在焊缝路径曲线拟合前进行了异常点的去除，提高焊缝路径曲线的准确性，进一步提高基于焊缝路径曲线离散生成的初步焊接路径点的准确性；由于将连续的焊接路径曲线离散后发送至运动系统，简化了后续焊缝纠偏的计算，提高焊缝跟踪系统的实时性，并可通过调整离散程度来控制焊缝跟踪的精度，增加焊缝跟踪系统的自由度；由于基于焊接偏差和其一阶差分的策略综合判断是否进行实时纠偏，避免烟尘、弧光、传感器等不稳定因素引起焊缝跟踪失误，提高焊缝跟踪系统的稳定性。

附图说明：

图1为本发明所述的一种基于3D点云的焊缝跟踪系统的结构框图；

图2为本发明所述的一种基于3D点云的焊缝跟踪方法的流程图；

图3为本发明所述的焊缝完整表面点云示意图；

图4为本发明所述的焊缝单一截面点云示意图；

图5为本发明所述的异常点去除示意图；

图6为本发明所述的路径点实时修正示意图。

具体实施方式：

下面结合附图和实施例对本发明进一步描述，但不应以此限制本发明的保护范围。

本发明提供一种基于3D点云的焊缝跟踪方法，所述焊缝跟踪方法包括以下步骤：提供一种焊缝跟踪系统，如图1所示；所述焊缝跟踪系统包含以下子系统：传感系统1、运动系统2、焊接系统3、数据处理系统4、跟踪控制系统5和总控系统6。

步骤S1：初始化各子系统，使各子系统处于安全状态；

步骤S2：传感系统随运动系统沿待焊接焊缝扫描，获得焊缝的3D点云数据；

步骤S3：数据处理系统对步骤S2所述焊缝的3D点云数据进行处理，得到待焊接焊缝的焊缝中心点；

步骤S4：对步骤S3所述焊缝中心点进行带异常点去除的焊接路径曲线拟合。再对连续的焊接路径曲线进行离散，获得初步焊接路径点，发送至运动系统；

步骤S5：启动焊接系统，令运动系统根据步骤S4所述初步焊接路径点进行运动，期间传感系统实时采集熔池前端待焊接焊缝的轮廓数据，计算焊接偏差并经判断生成纠偏信号，驱动运动系统实时修正焊接路径；

步骤S6：焊接完成，各子系统回到初始安全状态。

其中，所述传感系统1可以采用诸如基于结构光、双目视觉或TOF的3D相机；特别是，当采用结构光传感器时，所属结构光传感器包括单线结构光、多线结构光、面结构光等一种或多种传感器的结合。

其中，所述运动系统2可以采用焊接专机、焊接机器人等具有单轴或多轴移动控制的装置。

其中，所述焊接系统3根据实际工艺需求选择，可以包括各种焊接的工艺方法；例如弧焊、激光焊、电子束焊等其中任意一种或几种方法的结合，在焊接过程中可以包括具有填充材料或是无填充材料的焊接，所属焊接工件可用于包括各种黑色金属或有色金属的同种或异种材料，例如碳钢、不锈钢、铝合金、镁合金、镍基合金等材料；所属焊缝形式可以包括对接、角接等形式。

其中，所述数据处理系统4、跟踪控制系统5和总控系统6为软件系统，一般嵌入诸如个人计算机、工控机等具有数据处理功能的硬件实现，这在本领域是容易理解的，在此不做特别介绍。

其中，在所述步骤S4中，焊接路径曲线拟合方法需根据焊缝类型确定，包括但不限于最小二乘法拟合、样条函数曲线拟合、多项式曲线拟合、对数函数曲线拟合、指数函数曲线拟合等方法。例如，对于直线型且不易变形的焊缝，适合用最小二乘法拟合焊接路径曲线。对于曲线型或易形变焊缝，适合用样条曲线拟合焊接路径曲线。

其中，在所述步骤S4中，对拟合的连续路径曲线进行离散，其中离散方法可采用等弦长法、等参数法、等误差法等实现。对于曲率变化较小的焊缝曲线，使用等弦长、等参数法便于计算；对于曲率变化大的焊缝曲线，使用等误差法可提高跟踪精度，但会使计算复杂。

在本实施例中，提供一种用于对接焊缝的基于3D点云的焊缝跟踪方法及系统。

采用一种单线结构光相机作为传感系统；采用六轴焊接机器人作为运动系统；采用激光焊作为焊接方法。相机通过机械结构稳定固定在焊接机器人末端，在随焊接机器人移动时能够扫描待焊接焊缝；相机采集的3D点云数据通过网线传输至工控机，工控机通过网线与机器人、激光器连接，实现状态信息获取、命令发送。

工控机内嵌有总控系统、数据处理系统、跟踪控制系统。总控系统包括加工单元和测试单元。总控系统通过调度各子系统实现各单元的功能。

加工单元：用于实际焊接加工过程，可根据焊接工艺包或人为输入的参数，进行传感器、机器人、数据处理系统等子系统的参数设置，并下发焊缝跟踪过程命令，进行焊接任务。测试单元：用于机器人、传感器、激光器、数据处理系统等子系统的功能测试，可单独进行子系统的参数设置、状态显示和命令下发。

通过以下步骤实施，如图2所示：

步骤S1：通过眼在手上的方式将线激光传感器固定至机械臂末端，通过手眼标定将点云数据从传感器坐标系转换到机械臂末端坐标系；将焊接机器人移动至初始安全位置，将激光器和传感器设定至初始安全状态；

步骤S1的实现具体包括以下步骤：

步骤S1-1：通过眼在手上的方式将线激光传感器固定于机械臂末端。

步骤S1-2：通过5点标定法进行机器人手眼标定，标定点选为标定块上的角点。示教移动机器人让激光条纹通过标定点，求得标定点在传感器坐标系下的数据，再示教移动机器人末端达到标定点，利用空间中的任一点在同一坐标系下坐标值相同可构建方程，求解得到传感器坐标系到机器人末端坐标系的转换矩阵的参数，将点云数据由传感器坐标系转换到机器人末端坐标系。

其中，为机器人末端坐标系到机器人基坐标系的转换矩阵，/>是标定块坐标系到传感器坐标系的转换矩阵，/>是传感器坐标系到机器人末端坐标系的转换矩阵，/>是机器人基坐标系到标定块坐标系的转换矩阵。

步骤S1-3：将焊接机器人移动至初始安全位置，将激光器和传感器设定至初始安全状态；

步骤S2：焊接机器人携带线激光传感器沿焊缝扫描，线激光传感器采集焊缝的原始焊缝点云数据，并发送至工控机；

步骤S3：工控机嵌入的数据处理系统对步骤S2所述原始焊缝点云数据进行预处理，去除噪声数据，根据预处理后的焊缝点云数据计算焊缝中心点。

步骤S3的实现具体包括以下步骤：

步骤S3-1：使用统计滤波去除点云噪点。计算每个点到所有K邻域点的平均距离，计算整个点集距离容器的平均值μ和样本标准差σ。

通过参数std_mul控制阈值大小，依次将距离阈值Y与每个点的距离比较，超出阈值的点被标记为离群点，并将其移除来达到滤除噪声的效果。

Y＝μ+std_mul*σ

步骤S3-2：对于单一截面内的点云，其X坐标值相同，Y值和Z值反映焊缝该截面的真实轮廓，如图3所示。根据同一截面轮廓的点云数据的X值相同的特征，遍历完整焊缝的点云的X值，相同X值的点云认定属于同一截面轮廓，从完整焊缝的点云数据中提取出每个截面轮廓的点云数据；

步骤S3-3：基于差分的思想设计算法来处理单一截面轮廓的点云数据，得到单一截面轮廓的特征数据，如图4所示，根据特征数据计算路径点数据。

计算单一截面轮廓内相邻点Y值的差值，得到Y值的一阶差分。

ΔY_i＝Y_i-Y_i-1

其中，Y_i表示单一截面内第i个点的Y坐标值，ΔY_i表示单一截面内第i个点的Y值的一阶差分值。

Y值的一阶差分ΔY_i的最大值ΔY_imax代表着焊缝所在处，通过比较得到Y值的一阶差分ΔY_i中的最大值ΔY_imax，确定对应索引i_max，说明该截面轮廓的所有点中，第i_max个点为焊缝的其中一个端点，第i_max-1个点为焊缝的另一个端点，由此可确定对接焊缝的特征点坐标。对接焊缝的中心点为两个特征点的中点，计算两个特征点坐标的平均值得到该单一截面的焊缝中心点坐标。

步骤S3-4：循环处理所有截面轮廓，得到待焊接焊缝的焊缝中心点数据。

步骤S4：对步骤S3所述焊缝中心点进行异常点去除，并基于去除异常点后的路径点数据进行焊接路径曲线拟合。对连续的焊接路径曲线进行离散取点，获得初步焊接路径点，发送至运动系统；具体包括以下步骤：

步骤S4-1：进行异常路径点去除。首先确定Y、Z方向上的坐标阈值区间Δ_Y、Δ_Z。其中，其中，/>为中心点云Y坐标值的均值，α为宽度精度系数，α∈(0,0.5]，通过调整α大小可调整该步骤对异常点Y值的敏感性；D为焊接工件坡口的宽度。其中，/>为中心点云Z坐标值的均值，β为宽度精度系数，β∈(0,0.25]，通过调整β大小可调整该步骤对异常点Z值的敏感性；H为焊接工件厚度。该异常点去除方法适用于焊缝在Y、Z方向上变化不大的情况。如图5所示，将步骤S3得到的焊缝中心点与阈值区间进行对比，在阈值区间外的点认定为异常点，进行去除。

步骤S4-2：对去除异常点后的路径点数据进行焊接路径曲线拟合，使用B样条曲线函数进行拟合。

步骤S4-3：使用等参数法对拟合的连续路径曲线进行离散取点，得到初步焊接路径点。

步骤S5：机器人根据步骤S4所述初步焊接路径点进行焊接，传感系统实时采集熔池前端待焊接焊缝的3D点云数据，计算焊接偏差，并根据焊接偏差是否满足纠偏需求选择是否驱动运动系统实时修正焊接路径；

步骤S5的实现具体包括以下步骤：

步骤S5-1：焊接机器人沿初步焊接路径点进行焊接，同时传感器采集熔池前端的待焊接焊缝的3D点云数据，计算得到实时焊接路径点(X_R，Y_R，Z_R)，该计算过程与步骤S3中计算焊缝中心点过程相同。

步骤S5-2：对比实时焊接路径点(X_R，Y_R，Z_R)和初步焊接路径点(X_P，Y_P，Z_P)，实时计算二者间的偏差δ，其包括横向偏差δ_L和高度偏差δ_H。

δ_l＝Y_R-Y_P

δ_H＝Z_R-Z_P

步骤S5-3：设置Y方向上的纠偏阈值区间T_By和差分阈值区间T_DY；设置Z方向上的纠偏阈值区间T_BZ和差分阈值区间T_DZ；若该截面任一偏差超出纠偏区间，则需进行判断是否生成新的焊接轨迹。

参照图6，以A、B点的横向偏差δ_LA、δ_LB超出纠偏阈值区间T_BY为例，即 则进一步判断A、B点横向偏差的一阶差分δ_D是否满足处于差分阈值区间T_DY的条件，即是否δ_D∈T_DY；若满足，则用实时焊接路径点代替初步焊接路径点，生成新的焊接轨迹；若不满足，则用初步焊接路径点引导运动。

A点与前一个点横向偏差差别不大，计算得到其横向偏差的一阶差分δ_DA∈T_DY，则用A点替代该截面的初步焊接路径点A′，生成新的焊接路径；B点与前一个点的横向偏差差别明显，计算得到其一阶差分认为B点是由不稳定因素引起的异常实时焊接路径点，使用初步焊接路径点B′。对高度偏差的判断同理。

步骤S6：机器人沿焊接路径点完成焊接后，各子系统回到初始安全状态。

Claims (7)

1.一种基于3D点云的焊缝跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.沿待焊接焊缝扫描，获得焊缝的3D点云数据(X，Y，Z)；

S2.根据所述焊缝的3D点云数据计算得到待焊接焊缝的中心点云数据；

S3.根据所述待焊接焊缝的中心点云数据，获得初步焊接路径点，包括：

S3.1设置Y、Z方向上的坐标阈值区间，将所述待焊接焊缝的中心点云数据与坐标阈值区间进行对比，去除阈值区间外的点，得到去除异常点后的待焊接焊缝的中心点云数据；

S3.2利用所述去除异常点后的待焊接焊缝的中心点云数据进行焊接路径曲线拟合；

S3.3对所述拟合的焊接路径曲线进行离散，获得初步焊接路径点；

S4.根据所述初步焊接路径点进行焊接，期间实时采集焊缝熔池前端待焊接焊缝的3D点云数据，计算得到实时焊接路径点，将所述实时焊接路径点与初步焊接路径点对此，计算焊接偏差，若焊接偏差满足纠偏要求，则用实时焊接路径点替换初步焊接路径点，实现焊接路径实时修正；若偏差不满足纠偏要求，则沿初步焊接路径点进行焊接。

2.根据权利要求1所述的基于3D点云的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述步骤S4中实时扫描计算得到焊接偏差，并根据偏差是否满足纠偏要求，判断是否实时修正焊接路径，具体为：

焊接时，实时采集到焊缝熔池前端待焊接焊缝的焊缝截面的3D点云数据，按步骤S2计算可得到该截面的实时焊接路径点(X_R，Y_R，Z_R)；该截面在步骤S3中已计算得到初步焊接路径点(X_P，Y_P，Z_P)。

实时计算得到焊接偏差δ，所述焊接偏差δ包括横向偏差δ_L和高度偏差δ_H。对比实时焊接路径点(X_R，Y_R，Z_R)与初步焊接路径点(X_P，Y_P，Z_P)的Y、Z差值，得到横向偏差δ_L和高度偏差δ_H；

δ_L＝Y_R-Y_P

δ_H＝Z_R-Z_P

设置Y方向上的纠偏阈值区间T_BY和差分阈值区间T_DY；设置Z方向上的纠偏阈值区间T_BZ和差分阈值区间T_DZ；

若该截面任一偏差超出纠偏区间，则需进行判断是否生成新的焊接轨迹。以某截面横向偏差δ_Ln超出纠偏阈值区间T_BY为例，即则进一步判断该截面横向偏差的一阶差分δ_Dn是否满足处于差分阈值区间T_DY的条件，即是否δ_Dn∈T_DY；若满足，则用实时焊接路径点代替初步焊接路径点，生成新的焊接轨迹；若不满足，则用初步焊接路径点引导运动；对高度偏差的判断同理。该截面横向偏差的一阶差分δ_Dn计算公式如下：

δ_Dn＝δ_Ln-δ_L(n-1)

其中，δ_Ln表示该截面横向偏差，δ_L(n-1)表示前-个截面横向偏差。

3.根据权利要求1所述的基于3D点云的焊缝跟踪方法，其特征在于：步骤S3.1所述的Y、Z方向上的坐标阈值区间根据坡口信息和焊接质量要求设置；

Y方向为垂直于焊缝且平行于焊接工件表面方向，Y方向上的坐标阈值区间其中，/>为中心点云Y坐标值的均值，α为宽度精度系数，α∈(0，0.5]，通过调整α大小可调整该步骤对异常点Y值的敏感性；D为焊接工件坡口的宽度；

Z方向为垂直于焊接工件表面方向，Z方向上的坐标阈值区间 其中，/>为中心点云Z坐标值的均值，β为高度精度系数，β∈(0，0.25]，通过调整β大小可调整该步骤对异常点Z值的敏感性；H为焊接工件厚度。

4.根据权利要求1所述的一种基于3D点云的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述焊缝跟踪方法的步骤S4中，所述拟合方法需根据焊缝类型确定，包括最小二乘法拟合、样条函数曲线拟合、多项式曲线拟合、对数函数曲线拟合、指数函数曲线拟合方法。

5.根据权利要求1所述的一种基于3D点云的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述焊缝跟踪方法的步骤S4中，对拟合的连续路径曲线进行离散，所述离散方法可采用等弦长法、等参数法、等误差法。

6.根据权利要求2所述的一种基于3D点云的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述的设置Y方向上的纠偏阈值区间T_BY和差分阈值区间T_DY，具体为：

Y方向上的纠偏阈值区间T_BY和差分阈值区间T_DY与焊接工件坡口宽度D有关，Y方向上的纠偏阈值区间T_BY∈(-a*D，a*D]，其中，a为Y方向上的纠偏精度系数，a∈(0，0.5]，通过调整a大小可调整纠偏时对Y值的敏感性；Y方向上的差分阈值区间T_DY∈(-b*D，b*D]。其中，b为Y方向上的差分精度系数，b∈(0，2]，通过调整b大小可调整纠偏时对Y值差分的敏感性；

Z方向上的纠偏阈值区间T_BZ和差分阈值区间T_DZ与焊接工件厚度H有关，Y方向上的纠偏阈值区间T_BZ∈(-c*H，c*H]，其中，c为Z方向上的纠偏精度系数，c∈(0，0.25]，通过调整c大小可调整纠偏时对Z值的敏感性；Z方向上的差分阈值区间T_DZ∈(-d*H，d*H]，其中，d为Z方向上的差分精度系数，d∈(0，2]，通过调整d大小可调整纠偏时对Z值差分的敏感性。

7.一种基于3D点云的焊缝跟踪系统，包括传感系统、运动系统、焊接系统、数据处理系统、跟踪控制系统和总控系统，其特征在于：

传感系统，用于采集焊缝截面的轮廓信息并生成3D点云数据；

运动系统，用于携带传感系统采集焊缝信息、配合其它系统执行焊接操作；

焊接系统，用于提供焊接用的能量；

数据处理系统，用于处理传感系统采集的3D点云，提取待焊接焊缝的特征信息；根据传感系统获得的待焊接焊缝的3D点云数据，计算焊缝中心点；

跟踪控制系统用于拟合焊接路径、进行实时路径纠偏，根据所述焊缝中心点进行去异常点、拟合、离散等操作生成初步焊接路径点，根据所述初步焊接路径点进行焊接，并实时计算焊接偏差、判断是否修正焊接路径。

总控系统用于人机交互，按照操作员指令调度各子系统工作。