一种港口场景下圆形管道的自动识别与对接方法技术

本发明专利技术公开了一种港口基于智能液液压输油臂技术的圆形管道自动识别与对接方法，其步骤包括：1利用集成云台旋转二维激光扫描仪产生俯仰角，从而获取圆形管道多视角三维点云信息；2利用三维空间格网建立无序点云空间索引结构，加快数据预处理速度；3对建立数据索引结构的点云进行预处理，从而将整个场景的三维点云分割成代表不同物体的三维点云聚类；4对采集的点云数据集进行训练，并且不断更新，形成时相不变特征模型库；5利用模型库完成对港口场景下的圆形管道自识别并与液压输油臂自动对接。本发明专利技术能实现圆形管道自识别并与液压输油臂的精准对接，从而向智能化的港口发展迈向新的一步。

An automatic identification and docking method of circular pipeline in port scene

【技术实现步骤摘要】
一种港口场景下圆形管道的自动识别与对接方法
本专利技术涉及测绘定位
，具体的涉及一种港口用圆形管道自动识别与对接方法。
技术介绍
随着我国港口码头建设的不断发展，相关工作量大规模提升以及高危人力作业缺口严重，迫切需要寻求新的替代方式。在以往的传统作业中，采用接触式的检测与测量定位方式不但加重人力负担而且具有很高的危险性，而在非接触性的检测中，有基于深度学习的识别算法、采用相机照片的方式对所采集的场景信息进行解析等方法，但是这些方式容易受到天气因素的影响，如在高光强度下产生的图片化信息模糊进而影响到检测与定位的精度结果从而难以得到高可靠及高适用性。目前主流的激光扫描技术成本较高且在港口应用较少，难以满足其亟待解决的需求问题。因此，面对传统方式的不足迫切需要一种新的智能化方式产生。
技术实现思路
本专利技术为克服上述现有技术的不足之处，提供一种港口场景下圆形管道的自动识别与液压输油臂的对接方法，以期针对于港口码头复杂场景，实现液压输油臂与港口码头圆形管道的精准对接，从而高效的解决现有技术中无法自动识别对接的问题，并提高识别本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种港口场景下圆形管道的自动识别与对接方法，其特征是按如下步骤进行：/n步骤S1，利用集成云台旋转二维激光扫描仪并产生俯仰角，从而获取圆形管道的各视角下的三维点云信息；/n步骤S2，建立所述三维点云信息与三维空间格网之间的关系，从而得到具有数据索引结构的点云数据；/n步骤S3，对所述具有数据索引结构的点云数据进行点云滤波与点云聚类分割，得到代表不同物体的三维点云聚类；/n步骤S4，利用改进的点云特征算法对所述三维点云聚类进行训练，从而获取圆形管道各个视角下的点云数据集模型库；/n步骤S5，利用所述点云数据集模型库实现对港口场景下圆形管道的自识别与液压输油臂的自动对接。/n

【技术特征摘要】
1.一种港口场景下圆形管道的自动识别与对接方法，其特征是按如下步骤进行：
步骤S1，利用集成云台旋转二维激光扫描仪并产生俯仰角，从而获取圆形管道的各视角下的三维点云信息；
步骤S2，建立所述三维点云信息与三维空间格网之间的关系，从而得到具有数据索引结构的点云数据；
步骤S3，对所述具有数据索引结构的点云数据进行点云滤波与点云聚类分割，得到代表不同物体的三维点云聚类；
步骤S4，利用改进的点云特征算法对所述三维点云聚类进行训练，从而获取圆形管道各个视角下的点云数据集模型库；
步骤S5，利用所述点云数据集模型库实现对港口场景下圆形管道的自识别与液压输油臂的自动对接。


2.根据权利要求1所述自动识别与对接方法，其特征在于，所述步骤S2是按如下过程进行：
步骤S2.1，针对任意一个视角下的三维点云信息，获取三维点云信息在三维坐标X、Y、Z的三个方向上的最大值(Xmax,Ymax,Zmax)与最小值(Xmin,Ymin,Zmin)；
步骤S2.2，设定微小量δ，并将(Xmax+δ,Ymax+δ,Zmax+δ)和(Xmin-δ,Ymin-δ,Zmin-δ)作为更新后的最大值和最小值；
步骤S2.3，设定所述三维格网的长、宽、高分别为Xgrid，Ygrid，Zgrid，则在三维坐标X，Y，Z的三个方向上的格网个数分别为nx、ny和nz；
步骤S2.4，根据所述三维格网的长Xgrid、宽Ygrid、高Zgrid以及更新后的最大值和最小值，得到所述三维格网中各个空间格网的最大值(Xg_max,Yg_max,Zg_max)与最小值(Xg_min,Yg_min,Zg_min)；
步骤S2.5，利用各个空间格网的八个顶点绘制三维格网，并通过固定步长来增加格网的长、宽、高来循环绘制，从而得到最终的三维格网；
步骤S2.6，将处于所述空间格网的最大值(Xg_max,Yg_max,Zg_max)与最小值(Xg_min,Yg_min,Zg_min)内范围内的三维点云信息存储在相应空间格网内；从而将所有三维点云信息分别存入对应的空间格网内，以得到具有数据索引结构的点云数据。


3.根据权利要求1所述自动识别与对接方法，其特征在于，所述步骤S3是按如下过程进行：
步骤S3.1，对所述具有数据索引结构的点云数据进行稀释处理，得到稀释后的点云数据；
步骤S3.2，对所述稀释后的点云数据进行统计滤波处理，得到滤波后的点云数据；
步骤S3.3，利用随机采样一致性算法对所述滤波后的点云数据进行剔除，得到剔除后的点云数据；
步骤S3.4，利用欧式聚类分割算法对所述剔除后的点云数据进行精细化分割，得到分割后的三维点云聚类。


4.根据权利要求1所述自动识别与对接方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁松鹤，方世辉，赵江海，叶晓东，孔令成，何玲珑，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：安徽;34