一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法，包括以下步骤：获取扫描平面数据；曲线进行中值滤波，提取曲线点集；采用改进式增量式直线提取算法对每条曲线进行直线提取；基于直线信息和托盘先验信息，建立分类器，筛选出托盘候选点集；根据托盘候选点集，将点集投影到对应的同一直线上；建立对应的托盘模板；基于模板对托盘候选点集，以滑动窗口模式，进行模板匹配，获得托盘位置候选点集，与对应角度；根据托盘位姿置信度模型，对托盘候选位置点集进行加权；采集多帧数据，对托盘位置候选点集进行聚类分析，选择权重最大的类的核心，作为托盘中心，并提取托盘角度。本发明专利技术具有适应性强、识别率高、容错率高、定位准确等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法
本专利技术涉及自动化识别的
，尤其涉及到一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法。
技术介绍
托盘拾取是自动化仓储的关键环节之一。现有自动仓储叉车，缺少托盘位姿探测功能，无法安全拾取位置姿态不准确的托盘，对人工码放的货物位姿要求较高，导致工位间衔接困难。传统自动仓储需要搭建一个结构化环境，对叉车、流水线、货架、托盘等的位置，姿态做出严格的限制，从而保证物流系统的正常运行。但是在拾取托盘过程中缺少托盘位姿探测，一般是通过激光测距仪判断有无，所以，当托盘或仓库布局发生变化时，易发生安全事故。现代物流应更加灵活，减少布置和改变成本，适应多种工况，在半结构化环境中也应能正常工作。因此，开发一种适应性强、识别效率高、容错率高、定位准确的托盘位姿识别方法显得尤为重要。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种适应性强、识别率高、容错率高、定位准确的基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法。为实现上述目的，本专利技术所提供的技术方案为：主要采用改进式增量式直线提取算法实现直线提取，得出托盘支架候选点集；基于模板匹配的方法实现托盘位置候选本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、通过二维激光扫描仪获得扫描平面数据；S2：对当前帧数据点与前一帧数据点进行加权融合，曲线进行中值滤波，根据直线最小阈值分割数据集，提取曲线点集；S3、采用改进式增量式直线提取算法对每条曲线进行直线提取；S4、基于直线信息和托盘先验信息，建立分类器，筛选出托盘候选点集；S5、根据托盘候选点集，将点集投影到对应的同一直线上；S6、基于托盘先验信息以及以步骤S5中的投影直线为斜率，建立对应的托盘模板；S7、基于模板对托盘候选点集，以滑动窗口模式，进行模板匹配，获得托盘位置候选点集，与对应角度；S8、根据托盘位姿置信度模型，...

【技术特征摘要】
1.一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、通过二维激光扫描仪获得扫描平面数据；S2：对当前帧数据点与前一帧数据点进行加权融合，曲线进行中值滤波，根据直线最小阈值分割数据集，提取曲线点集；S3、采用改进式增量式直线提取算法对每条曲线进行直线提取；S4、基于直线信息和托盘先验信息，建立分类器，筛选出托盘候选点集；S5、根据托盘候选点集，将点集投影到对应的同一直线上；S6、基于托盘先验信息以及以步骤S5中的投影直线为斜率，建立对应的托盘模板；S7、基于模板对托盘候选点集，以滑动窗口模式，进行模板匹配，获得托盘位置候选点集，与对应角度；S8、根据托盘位姿置信度模型，对托盘候选位置点集进行加权；S9、采集多帧数据，对托盘位置候选点集进行聚类分析，选择权重最大的类的核心，作为托盘中心，并提取托盘角度。2.根据权利要求1所述的一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法，其特征在于：所述步骤S2中提取曲线点集的具体步骤如下：S21、对当前帧数据点与前一帧数据点进行加权融合，作为当前帧预测值；S22、当前帧的预测值进行窗口大小为3的中值滤波，减少噪声干扰；S23、根据邻近点距离，选择固定阈值，将曲线分段，曲线点数小于直线最小阈值的曲线舍弃。3.根据权利要求1所述的一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法，其特征在于：所述步骤S3采用改进式增量式直线提取算法对每条曲线进行直线提取的具体步骤如下：S31、选择曲线序列前四个点开始构造一条直线，记录直线与坐标轴夹角，并记为初始角度；S32、直线中加入下...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆华忠，赵俊宏，吕恩利，王昱，王飞仁，韦鉴峰，阮清松，林韦加，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44