一种基于全方向低秩约束去噪的机器人3D视觉引导方法

本发明涉及一种基于全方向低秩约束去噪的机器人3D视觉引导方法，包括点云数据预处理、三维高阶张量序列构建、去噪处理和去噪点云生成等步骤。通过对点云数据进行参考点采样、相似性分组，构建三阶张量并扩展为高阶张量序列，提取不同方向的低秩特征。采用阈值收缩对核心张量去噪，结合逆变换生成高质量点云数据。本方法有效去除点云噪声，保留关键几何特征，显著提升机器人在复杂环境中的视觉引导精度与鲁棒性，适用于工业自动化和动态场景下的机器人操作。