【技术实现步骤摘要】
一种基于激光雷达的货车车厢容积测量方法及系统
本专利技术涉及测量
，尤其涉及一种基于激光雷达的货车车厢容积测量方法及系统。
技术介绍
在物流行业中，在物流行业中，货物的中转以及需要拼单的时候，需要知道目前车厢已经装下的货物的体积，从而得知该货车还能装载多少货物。因此需要对货车的车厢容积率进行测量。现有技术，对车厢容积率进行测量大部分是直接用人眼目测估算或者在采用基于三角测量的传感器如双目立体视觉，结构光深度相机。采用人眼测量估算误差极大，并且每个人给出的结果都不一样。使用三角测量原理的传感器，如结构光深度相机等，一般在距离超过2米之后得到的深度数据误差就会变得很大，无法满足在车厢体积测量场景下2-15米的测量需求。因此现有技术还有待于进一步发展。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于激光雷达的货车车厢容积测量方法及系统，能够解决现有技术中货车车厢测量方法的测量误差大，测量精度低的技术问题。本专利技术实施例的第一方面提供一种基于激光雷达的货车车厢容积测
【技术保护点】
1.一种基于激光雷达的货车车厢容积测量方法，其特征在于，包括：/n通过激光雷达采集货车车厢的原始点云数据，对采集的原始点云数据进行预处理，生成目标点云数据；/n根据目标点云数据，确定货车车厢的指定表面对应的平面数据；/n根据平面数据对目标点云数据进行补全，生成车厢完整点云数据；/n根据车厢完整点云数据进行三维模型重建，根据重建后的三维模型计算车厢容积。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达的货车车厢容积测量方法，其特征在于，包括：
通过激光雷达采集货车车厢的原始点云数据，对采集的原始点云数据进行预处理，生成目标点云数据；
根据目标点云数据，确定货车车厢的指定表面对应的平面数据；
根据平面数据对目标点云数据进行补全，生成车厢完整点云数据；
根据车厢完整点云数据进行三维模型重建，根据重建后的三维模型计算车厢容积。
2.根据权利要求1所述的基于激光雷达的货车车厢容积测量方法，其特征在于，所述通过激光雷达采集货车车厢的原始点云数据，对采集的原始点云数据进行预处理，生成目标点云数据，包括：
通过激光雷达预设的水平视场角和垂直视场角采集货车车厢的原始点云数据；
对采集的原始点云数据进行噪点剔除处理，生成目标点云数据。
3.根据权利要求2所述的基于激光雷达的货车车厢容积测量方法，其特征在于，所述根据目标点云数据，确定货车车厢的指定表面对应的平面数据，包括：
获取目标点云数据中z轴坐标的值满足预设第一条件的第一平面点云数据，对对初步平面点云数据使用随机采样一致性的方法进行平面拟合，生成车厢顶面对应的第三平面点云数据使用随机采样一致性的方法进行平面拟合，生成车厢底面对应的第一平面；
获取目标点云数据中z轴坐标的值满足预设第二条件的第二平面点云数据，对第二平面点云数据使用随机采样一致性的方法进行平面拟合，生成车厢顶面对应的第二平面；
获取目标点云数据中x轴坐标的值和y轴坐标值满足预设第三条件的第三平面点云数据，对第三平面点云数据使用随机采样一致性的方法进行平面拟合，生成车厢第一侧面对应的第三平面；
根据第三平面获取旋转矩阵，根据旋转矩阵对目标点云数据进行旋转，获取旋转后的目标点云数据中y轴坐标值满足预设第四条件的初步平面点云数据，对第四平面点云数据使用随机采样一致性的方法进行平面拟合，生成车厢第二侧面对应的第四平面。
4.根据权利要求3所述的基于激光雷达的货车车厢容积测量方法，其特征在于，所述根据平面数据对目标点云数据进行补全，生成车厢完整点云数据，包括：
根据第一平面、第二平面、第三平面和第四平面，补全车厢的其他平面，完成车厢的各个平面的闭合，生成车厢完整点云数据。
5.根据权利要求4所述的基于激光雷达的货车车厢容积测量方法，其特征在于，所述根据车厢完整点云数据进行三维模型重建，根据重建后的三维模型计算车厢容积，包括：
根据车厢完整点云数据进行三维模型重建，根据重建后的三维模型获取车厢点云；
对车厢点云进行三角化处理后，根据体积获取函数，获取车厢容积...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱鹏，张箫，
申请(专利权)人：深圳市异方科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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