【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于大型货架检测及定位，具体说是一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法。
技术介绍
1、在当今的零售和仓储行业中，大型货架检测及定位技术发挥着关键作用。这项技术利用计算机视觉、深度学习和传感器技术，能够实现对大型货架及其上的商品进行高效、准确的检测和定位。这项技术广泛应用于自动化仓储系统、零售业智能化管理以及物流领域，为企业提供了更高效的库存管理、货物追踪和订单处理等功能。
2、货架检测和定位通常需要大量人力和时间，容易出现误差，效率低下。而基于计算机视觉和深度学习的大型货架检测技术通过在货架上安装相机和传感器，并结合先进的图像处理算法，能够实现对货架上商品的实时监测和定位，大大提高了货物的识别速度和准确性。其次，在传统的agv检测大型货架方法中，采用单帧数据进行检测，受到视场角和设备安装位置的限制，对于大型货架，采用单帧数据检测货架会遇到数据信息不完整。
技术实现思路
1、本专利技术目的是提供一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，解决agv检测大型货架方法，采用基于lidar-imu算法对多帧点云拼接建图方法，在设备前往货架时，连续多帧拼接建图，可以有效的获取完整的货架信息，使货架定位更加精准，并且可以有效的判断货架的信息，判断目标货位和相邻货位的货物状态，提高放置货物的安全性和灵活性。
2、本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，包括以下步骤：
3、1)连续获取agv所
4、2)采用基于lidar-imu算法对多帧点云实现拼接，获取到货架整体点云；
5、3)根据获取货架整体点云，提取目标货位货架腿，检测目标相邻货位货物情况，计算目标货架中心位置及姿态，得到目标货位空间；
6、4)对目标货位空间的信息数据处理，计算目标货架实际空间，修正目标货位。
7、所述步骤1)，包括以下步骤：
8、1-1)将激光传感器安装在agv上，所述激光传感器为激光雷达；通过激光雷达扫描agv周围环境，生成激光点云数据，每帧点云代表在不同时间或位置下的环境信息；对激光点云数据通过点云库进行处理，获取激光点云信息；
9、1-2)将imu传感器安装在agv上，通过imu传感器测量agv的加速度、角速度和方向信息；通过卡尔曼滤波器，将加速度计和陀螺仪数据融合，得到imu数据；
10、1-3)设置数据采集的起始采集点和终止点位，在agv到达起始采集点后，开始采集激光点云和imu数据，到达终止点位后，停止采集。
11、步骤1-3)中，所述设置数据采集的起始采集点和终止点位，具体为：
12、根据实际场景将目标货架层的四个货架腿以及中间空间覆盖，并将连续帧数据进行处理，去掉每帧中无效点和车体的干涉点。
13、所述步骤2)，包括以下步骤：
14、2-1)对步骤1)中获取的多帧点云数据以及imu数据进行包含去噪、滤波、坐标变换的预处理操作，得到预处理后的数据；
15、2-2)点云配准：通过imu数据对多帧点云进行时间对准或空间对准，以消除不同帧之间的相对姿态变化；
16、2-3)点云拼接：根据经过配准的多帧点云数据，采用icp最近点匹配法或ndt正态分布变换法，将某一时刻的多帧点云数据设定为目标货架区域，将该时刻的多帧点云数据融合成一张目标货架区域的地图；
17、2-4)将imu和激光雷达通过lidar-imu算法作为前端构建激光惯性里程计，并且得到去畸变后的点云帧，即生成完整的货架点云数据。
18、所述步骤3)，具体为：
19、3-1)对生成完整的货架点云数据进行去噪和降采样处理，根据agv到达固定的检测位置后，通过相对位置关系，获取目标放货点坐标；
20、3-2)初步计算目标位置的放货情况；
21、3-3)根据目标位置的放货情况，通过法向量对立柱进行分割，再对非立柱点进行ransac拟合多直线分割，对分割的结果，通过法向量得到货架的横柱和立柱；
22、3-4)根据货架对应的位置关系，计算货物中心位置和邻区货物中心位置。
23、所述步骤3-2)，具体为：
24、采用空间渐进搜索法，根据初步计算的目标放货点坐标，设置初始空间，检测空间内点云分布数量状态，膨胀空间大小至设定阈值，比较搜索的空间与实际货物大小的关系。
25、所述步骤3-4)，具体为：
26、根据得到货架的横柱和立柱，通过法向量对点云进行修正，计算出旋转矩阵r，通过横柱和立柱的直线方程计算交叉点位置，再通过货物尺寸和货间宽度可计算出平移矩阵t；
27、根据点云旋转公式，即得到转换后的货架放置货物的中心位置为：
28、[x′,y′,z′]t＝r*[x,y,z]t+t
29、其中，r为旋转矩阵，t为平移矩阵。
30、所述步骤4)，具体为：
31、4-1)根据当前货物中心位置和邻区货物中心，再次采用空间渐进搜索法，进行空间搜索，根据计算的货架放置货物的中心位置，设置初始空间，检测空间内点云分布数量状态，膨胀空间大小至货架的横柱和立柱边缘，比较搜索的空间与实际货物大小的关系，计算目标货架实际空间；
32、4-2)根据目标货架实际空间，判断当前货物是否可以放入，并根据实际货物大小和搜索的空间大小进行比对，得到放货的中心位置，完成货架定位。
33、一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位系统，包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法。
34、一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法。
35、本专利技术具有以下有益效果及优点：本专利技术采用基于lidar-imu算法对多帧点云拼接建图方法，在设备前往货架时，连续多帧拼接建图，可以有效的获取完整的货架信息，使货架定位更加精准，并且可以有效的判断货架的信息，判断目标货位和相邻货位的货物状态，提高放置货物的安全性和灵活性。
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1.一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，所述步骤1)，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，步骤1-3)中，所述设置数据采集的起始采集点和终止点位，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，所述步骤2)，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，所述步骤3)，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，所述步骤3-2)，具体为：
7.根据权利要求5所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，所述步骤3-4)，具体为：
8.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，所述步骤4)，具体为：
9.一种基于激光
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-8任一项所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，所述步骤1)，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，步骤1-3)中，所述设置数据采集的起始采集点和终止点位，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，所述步骤2)，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，所述步骤3)，具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于激光雷达多帧拼接的货架检测及定位方法，其特征在于，所述步...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕祥仁，赵孝泉，马驰，董亮，王祉涵，
申请(专利权)人：沈阳机器人产业发展集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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