【技术实现步骤摘要】
一种连续卸船机船舶及物料的识别感知方法
本专利技术涉及识别感知的
，具体而言，尤其涉及一种连续卸船机船舶及物料的识别感知方法。
技术介绍
目前，无人化链斗式连续卸船机尚属国际空白，散料船舶及舱内物料识别感知作为其中的核心技术，主要以激光扫描仪成像为基础实现，该技术多应用于装船机而链斗式卸船机的识别系统并无成功应用案例。在装船机自动化作业场景中，现有的感知技术只考虑空舱的舱口识别，由于没有舱内物料视觉干扰，舱口轮廓特征提取简单。从识别对象来看，目前现有的舱口识别技术通常只针对某种船型的一种舱口形状，对于实际散货船多船型多种舱口形态(单向滑盖、双向滑盖、拉式立盖等)的识别缺乏通用的识别技术。因而，现有的散货船识别技术不能应用于实际的连续型卸船机自动化作业。此外，人工操作的连续卸船机受司机熟练程度以及生产作业环境影响，生产作业过程中存在提升筒体或取料头与船体碰撞的风险，影响人和财产的安全。防碰撞问题对识别精度有更高的精度要求，而现有装船机识别技术由于装船机卸料口与舱口距离较大，作业过程中的防碰撞策略与计算方式相对简单...
【技术保护点】
1.一种连续卸船机船舶及物料的识别感知方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：通过连续卸船机的激光视觉系统采集散料运输船的整体信息，根据激光扫描仪返回的测量结果生成场景点云数据，并对所述点云数据进行坐标转换及裁剪处理；/nS2：对裁剪后的点云数据进行半径滤波及平滑处理；/nS3：对平滑后的点云数据进行水平投影，并计算甲板高度；/nS4：根据甲板高度对点云数据再次进行垂直方向投影，并将其转为二值图像；/nS5：首先对投影得到的二值图像进行形态学处理，之后对二值图像中的舱口进行识别检测；/nS6：根据S5中的识别结果进行三维重建，得到舱口区域的世界坐标，并根据先验知识对识别结...
【技术特征摘要】
1.一种连续卸船机船舶及物料的识别感知方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：通过连续卸船机的激光视觉系统采集散料运输船的整体信息，根据激光扫描仪返回的测量结果生成场景点云数据，并对所述点云数据进行坐标转换及裁剪处理；
S2：对裁剪后的点云数据进行半径滤波及平滑处理；
S3：对平滑后的点云数据进行水平投影，并计算甲板高度；
S4：根据甲板高度对点云数据再次进行垂直方向投影，并将其转为二值图像；
S5：首先对投影得到的二值图像进行形态学处理，之后对二值图像中的舱口进行识别检测；
S6：根据S5中的识别结果进行三维重建，得到舱口区域的世界坐标，并根据先验知识对识别结果进行校验；
S7：根据S6的识别结果提取舱内物料点云数据，对舱内点云数据进行参考信息提取。
2.根据权利要求1所述的一种连续卸船机船舶及物料的识别感知方法，其特征在于，
所述步骤S1中当激光视觉系统对散料运输船的整体信息采集结束后，根据视觉系统的标定参数将激光系统坐标系下的点云数据转换为世界坐标系的点云数据，每个点均采用[Xw，Yw，Zw，1]坐标的形式表示；通过旋转平移矩阵RtMatrix将视觉系统坐标系下的点云转到世界坐标系：
[Xw，Yw，Zw，1]＝[Xl，Yl，Zl，1]*RtMatrix
旋转平移矩阵RtMatrix：
其中，w表示世界坐标系，l表示局部坐标系，旋转平移矩阵中w11……zt均为标定参数，数值根据激光视觉系统标定获取；
根据预设的工作区域，切割出只包含散料船停靠场景的点云数据，散料船停靠岸近点为Yb，离岸远点坐标为Ye，且Ye＝Yb+W，W表示散料船的最大宽度；只保留满足条件的点云数据：
遍历世界坐标系下的点云数据[Xw，Yw，Zw，1]，保留Yw处于给定区间[Yb，Ye]的点云数据，其中Yw表示世界坐标系下点云Y轴上的坐标。
3.根据权利要求1所述的一种连续卸船机船舶及物料的识别感知方法，其特征在于，
对于目标点云滤波的处理，根据点云数据之间的位置关系进行半径滤波，去除异常数据，滤波后应用移动最小二乘法对点云数据进行平滑处理；再对点云数据格网化处理，格网化后点云坐标表示为[X'w，Y'w，Z'w，1]，精度为unit；
其中，round()函数表示根据四舍五入原理进行的取整操作。
4.根据权利要求1所述的一种连续卸船机船舶及物料的识别感知方法，其特征在于，
对所述步骤S2中得到的格网化点云数据进行水平投影，即将点云数据[X'w，Y'w，Z'w，1]投影到X-Z平面，并将其映射到二值图像image中，pixel(i,j)为二值图像image的像素值；
其中：
二值图像的宽为高为其中，X...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜鑫，范洪达，刘永生，武荣阳，张耿霖，汤明清，白永昕，杜子兮，周卯旸，吴庆贺，吴丰序，于航，
申请(专利权)人：大连华锐重工集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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