一种料笼识别方法、设备及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种料笼识别方法、设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：在读取的激光雷达数据中根据所述激光雷达数据的点连续性和点线距离分别提取出第一点信息和第一线信息，并根据当前的料笼的目标物特征分别对所述第一点信息和所述第一线信息进行拟合，得到第二点信息和第二线信息；在通过角柱特征检测出所述料笼时根据所述第二点信息执行图优化拟合，得到第一最优料笼姿态，以及在通过直线特征检测出所述料笼时根据所述第二线信息执行融合，得到第二最优料笼姿态。本发明专利技术实现了一种高效、稳定的料笼识别方案，降低了资源消耗，提升了识别精度，增强了仓储物流的生产力。力。力。

【技术实现步骤摘要】
一种料笼识别方法、设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及仓储物流
，尤其涉及一种料笼识别方法、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在现有的仓储物流技术中，普遍采用RGB
‑
D(深度相机)获取图像数据，并通过对图像数据做区域分割，生成料笼的包围盒，以此实现对料笼对象的检测。
[0003]但是，在应用RGB
‑
D相机执行料笼识别时，存在数个缺陷：一是，采集的数据量较大，运算速度较慢；二是，图像数据本身的数据精度不够高；三是，RGB
‑
D相机能够观测到的数据维度比较有限，多数情况仅是一个表面；四是，RGB
‑
D相机本身具有较大的视野盲区和较小的视角，无法在近距离地对料笼进行检测。
[0004]因此，如何实现一种更为高效、精准以及稳定的料笼识别方案，成为目前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中的上述技术缺陷，本专利技术提出了一种料笼识别方法，该方法包括：
[0006]在读取的激光雷达数据中根据所述激光雷达数据的点连续性和点线距离分别提取出第一点信息和第一线信息，并根据当前的料笼的目标物特征分别对所述第一点信息和所述第一线信息进行拟合，得到第二点信息和第二线信息；
[0007]在通过角柱特征检测出所述料笼时根据所述第二点信息执行图优化拟合，得到第一最优料笼姿态，以及在通过直线特征检测出所述料笼时根据所述第二线信息执行融合，得到第二最优料笼姿态；<br/>[0008]对所述第一最优料笼姿态和所述第二最优料笼姿态执行一致性整合、世界坐标系转换、检测时间排序以及均值滤波，得到所述激光雷达数据当前帧的检测结果；
[0009]将所述检测结果中返回的存在于预设历史簇的多个值作为所述当前帧的输出，以及将所述检测结果中返回的不存在于所述历史簇的多个值进行簇更新。
[0010]可选地，所述在读取的激光雷达数据中根据所述激光雷达数据的点连续性和点线距离分别提取出第一点信息和第一线信息，并根据当前的料笼的目标物特征分别对所述第一点信息和所述第一线信息进行拟合，得到第二点信息和第二线信息，之前包括：
[0011]水平设置至少一个单线雷达；
[0012]在所述单线雷达的雷达扫描面与所述料笼的承载面平行时通过正装或倒装的所述单线雷达获取所述激光雷达数据。
[0013]可选地，所述在读取的激光雷达数据中根据所述激光雷达数据的点连续性和点线距离分别提取出第一点信息和第一线信息，并根据当前的料笼的目标物特征分别对所述第一点信息和所述第一线信息进行拟合，得到第二点信息和第二线信息，包括：
[0014]将所述料笼的角柱的矩形特征作为所述目标物特征；
[0015]通过对所述矩形特征的面上的雷达点信息进行矩形拟合，得到所述第二点信息和所述第二线信息。
[0016]可选地，所述在通过角柱特征检测出所述料笼时根据所述第二点信息执行图优化拟合，得到第一最优料笼姿态，以及在通过直线特征检测出所述料笼时根据所述第二线信息执行融合，得到第二最优料笼姿态，包括：
[0017]在通过角柱特征检测出所述料笼时，获取料笼的尺寸信息和所述角柱的分布信息，以及根据所述矩形拟合得到所述角柱的推测坐标；
[0018]根据所述尺寸信息和所述分布信息计算得到所述角柱的理论坐标，并根据所述理论坐标和所述推测坐标的欧式距离构建图优化问题并求解，得到理论最优的所述第一最优料笼姿态。
[0019]可选地，所述在通过角柱特征检测出所述料笼时根据所述第二点信息执行图优化拟合，得到第一最优料笼姿态，以及在通过直线特征检测出所述料笼时根据所述第二线信息执行融合，得到第二最优料笼姿态，还包括：
[0020]在通过直线特征检测出所述料笼时，获取与Y轴平行的第一直线的第一约束和与X轴平行的第二直线的第二约束；
[0021]将包含所述第一约束和所述第二约束的检测结果融合为所述第二最优料笼姿态。
[0022]可选地，所述对所述第一最优料笼姿态和所述第二最优料笼姿态执行一致性整合、世界坐标系转换、检测时间排序以及均值滤波，得到所述激光雷达数据当前帧的检测结果，包括：
[0023]对所述第一最优料笼姿态和所述第二最优料笼姿态采用一致的数据结构进行存储，得到经整合后的检测结果；
[0024]根据当前的雷达坐标系在所述世界坐标系下的位姿将处于所述雷达坐标系下的所述检测结果转换至所述世界坐标系。
[0025]可选地，所述对所述第一最优料笼姿态和所述第二最优料笼姿态执行一致性整合、世界坐标系转换、检测时间排序以及均值滤波，得到所述激光雷达数据当前帧的检测结果，还包括：
[0026]按所述检测结果对应的检测时间对处于所述世界坐标系的所述检测结果进行排序；
[0027]按所述排序选择同一簇下的所述检测结果进行所述均值滤波，得到对应的稳定结果。
[0028]可选地，所述将所述检测结果中返回的存在于预设历史簇的多个值作为所述当前帧的输出，以及将所述检测结果中返回的不存在于所述历史簇的多个值进行簇更新，包括：
[0029]预设所述历史簇的前述簇数和当前簇的更新时长；
[0030]将存在于所述前述簇数的多个值作为所述当前帧的输出，将不存在于所述前述簇数的多个值作进行簇更新，删除所述更新时长内未更新的所述当前簇。
[0031]本专利技术还提出了一种料笼识别设备，该设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的料笼识别方法的步骤。
[0032]本专利技术还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有料笼识别程序，料笼识别程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的料笼识别方法的步骤。
[0033]实施本专利技术的料笼识别方法、设备及计算机可读存储介质，通过在读取的激光雷达数据中根据所述激光雷达数据的点连续性和点线距离分别提取出第一点信息和第一线信息，并根据当前的料笼的目标物特征分别对所述第一点信息和所述第一线信息进行拟合，得到第二点信息和第二线信息；在通过角柱特征检测出所述料笼时根据所述第二点信息执行图优化拟合，得到第一最优料笼姿态，以及在通过直线特征检测出所述料笼时根据所述第二线信息执行融合，得到第二最优料笼姿态；对所述第一最优料笼姿态和所述第二最优料笼姿态执行一致性整合、世界坐标系转换、检测时间排序以及均值滤波，得到所述激光雷达数据当前帧的检测结果；将所述检测结果中返回的存在于预设历史簇的多个值作为所述当前帧的输出，以及将所述检测结果中返回的不存在于所述历史簇的多个值进行簇更新。本专利技术实现了一种高效、稳定的料笼识别方案，降低了资源消耗，提升了识别精度，增强了仓储物流的生产力。
附图说明
[0034]下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：
[0035]图1是本专利技术一个实施例提供的料笼识别方法的第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种料笼识别方法，其特征在于，所述方法包括：在读取的激光雷达数据中根据所述激光雷达数据的点连续性和点线距离分别提取出第一点信息和第一线信息，并根据当前的料笼的目标物特征分别对所述第一点信息和所述第一线信息进行拟合，得到第二点信息和第二线信息；在通过角柱特征检测出所述料笼时根据所述第二点信息执行图优化拟合，得到第一最优料笼姿态，以及在通过直线特征检测出所述料笼时根据所述第二线信息执行融合，得到第二最优料笼姿态；对所述第一最优料笼姿态和所述第二最优料笼姿态执行一致性整合、世界坐标系转换、检测时间排序以及均值滤波，得到所述激光雷达数据当前帧的检测结果；将所述检测结果中返回的存在于预设历史簇的多个值作为所述当前帧的输出，以及将所述检测结果中返回的不存在于所述历史簇的多个值进行簇更新。2.根据权利要求1所述的料笼识别方法，其特征在于，所述在读取的激光雷达数据中根据所述激光雷达数据的点连续性和点线距离分别提取出第一点信息和第一线信息，并根据当前的料笼的目标物特征分别对所述第一点信息和所述第一线信息进行拟合，得到第二点信息和第二线信息，之前包括：水平设置至少一个单线雷达；在所述单线雷达的雷达扫描面与所述料笼的承载面平行时通过正装或倒装的所述单线雷达获取所述激光雷达数据。3.根据权利要求2所述的料笼识别方法，其特征在于，所述在读取的激光雷达数据中根据所述激光雷达数据的点连续性和点线距离分别提取出第一点信息和第一线信息，并根据当前的料笼的目标物特征分别对所述第一点信息和所述第一线信息进行拟合，得到第二点信息和第二线信息，包括：将所述料笼的角柱的矩形特征作为所述目标物特征；通过对所述矩形特征的面上的雷达点信息进行矩形拟合，得到所述第二点信息和所述第二线信息。4.根据权利要求3所述的料笼识别方法，其特征在于，所述在通过角柱特征检测出所述料笼时根据所述第二点信息执行图优化拟合，得到第一最优料笼姿态，以及在通过直线特征检测出所述料笼时根据所述第二线信息执行融合，得到第二最优料笼姿态，包括：在通过角柱特征检测出所述料笼时，获取料笼的尺寸信息和所述角柱的分布信息，以及根据所述矩形拟合得到所述角柱的推测坐标；根据所述尺寸信息和所述分布信息计算得到所述角柱的理论坐标，并根据所述理论坐标和所述推测坐标的欧式距离构建图优化问题并求解，得到理论...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭泽鑫，张冠华，
申请(专利权)人：广州蓝胖子移动科技有限公司，
类型：发明
国别省市：