结构光三维测量系统标定方法、巡检数据处理方法技术方案

本申请属于轨道检测技术领域，具体涉及一种巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法，结构光三维测量系统包括设置于巡检机器人两侧的两个结构光传感器；该方法包括：S10、获取结构光三维测量系统采集得到的两个并排设置的标定块的初始点云图像，标定块包括同一平面上的多个梯形台；S20、从初始点云图像中提取每个梯形台的三维角点作为特征点，将两个标定块相应位置的三维角点作为左右标定块的特征点对；S30、根据提取的左右标定块的特征点对，构建ICP算法的目标函数并进行迭代求解，得到两个结构光传感器坐标系间的变换关系。通过本申请的方法可准确、高效地标定结构光传感器，提高了结构光测量的准确率和效率。高了结构光测量的准确率和效率。高了结构光测量的准确率和效率。

【技术实现步骤摘要】
结构光三维测量系统标定方法、巡检数据处理方法


[0001]本申请属于轨道检测
，具体涉及一种巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法。

技术介绍

[0002]巡检机器人采用左右结构光分别对钢轨截面进行检测，进而计算轨距值。由于机械加工精度和人工安装误差的原因，左右两个激光摄像组件的空间位置关系未知，无法判断左右两个激光平面是否共面安装，常常导致左右结构光测量点在行走方向是错位的，进而引入测量误差。
[0003]CN112785654A专利通过轨道几何检测系统中左右两侧激光摄像组件中相机采集多幅标定靶标不同姿态下的平面标定板图像，得到左右两侧激光摄像组件中相机坐标系之间的变换关系。但是该方式需要保证左右两侧相机能够同时拍摄到完整的对应平面标定板的情况下，且需要采集多幅标定靶标沿运动坐标系的三个轴平移，绕三个轴旋转不同姿态下的平面标定板图像。该过程中往往由于无法满足左右结构光同时拍摄照片而无法得到满足。
[0004]现有方法无法准确、高效地标定激光摄像组件，降低了结构光测量的准确率和效率。

技术实现思路

[0005](一)要解决的技术问题
[0006]鉴于现有技术的上述缺点、不足，本申请提供一种结构光三维测量系统标定方法、巡检数据处理方法。
[0007](二)技术方案
[0008]为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
[0009]第一方面，本申请实施例提供一种巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法，所述结构光三维测量系统包括设置于所述巡检机器人两侧的两个结构光传感器，该方法包括：
[0010]S10、获取结构光三维测量系统采集得到的两个并排设置的标定块的初始点云图像，所述标定块包括同一平面上的多个梯形台；
[0011]S20、从所述初始点云图像中提取每个梯形台的三维角点作为特征点，将两个标定块对应位置的三维角点作为左右标定块的特征点对；
[0012]S30、根据提取的左右标定块的特征点对，构建ICP算法的目标函数并进行迭代求解，得到两个结构光传感器坐标系间的变换关系。
[0013]可选地，在S10之前还包括：
[0014]将巡检机器人放置在标定平台上，以保证巡检机器人行走的左右一致性；
[0015]通过巡检机器人中左右两侧结构光传感器扫描固定在所述标定平台上的两个并
排设置的标定块，其中，两个标定块设置在左右两侧结构光传感器的工作范围内；
[0016]通过左右两侧结构光传感器采集两个标定块的点云图像。
[0017]可选地，所述标定块为设置于一个基准平面上的呈阵列排布的16个梯形台。
[0018]可选地，S20中从所述初始点云图像中提取每个梯形台的三维角点包括：
[0019]S21、采用预设的点云图像分割算法从所述初始点云图像中提取得到梯形台的侧面、上表面和底面的平面数学模型；
[0020]S22、针对每个梯形台的三维角点，基于各三维角点相邻三个面的平面数据模型求解得到每个标定块的128个三维角点坐标。
[0021]可选地，S30包括：
[0022]S31、通过solidWorks构建两个并排设置的标定块的标准stl模型，并生成的两个标定块的标准点云图像；
[0023]S32、基于ICP算法进行两个结构光传感器采集的两个初始点云图像分别和所述标准点云图像配准，得到旋转和平移矩阵，所述旋转和平移矩阵包括左标定块旋转矩阵、左标定块平移矩阵、右标定块旋转矩阵、右标定块平移矩阵；
[0024]S33、根据旋转和平移矩阵和两个标定块的相对位置关系，得到两组结构光坐标系间的变换关系。
[0025]可选地，所述目标函数为：
[0026][0027]其中，n为最邻近点对的个数，p
i
为目标点云P中的一点，q
i
为源点云Q中与p
i
对应的最近点，R为旋转矩阵，t为平移向量。
[0028]可选地，两个结构光传感器坐标系间的变换关系包括到左侧结构光传感器中相机坐标系到右侧结构光传感器中相机坐标系的旋转矩阵和平移矩阵。
[0029]第二方面，本申请实施例提供一种轨道线路巡检机器人的巡检数据处理方法，该方法包括，
[0030]采用如上第一方面任一项所述的巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法得到两个结构光传感器坐标系间的变换关系；
[0031]获取轨道线路巡检机器人通过结构光三维测量系统进行线路检测时采集得到的两个点云图像；
[0032]基于所述变换关系调整两个点云图像；
[0033]基于调整后的点云图像进行三维重建。
[0034]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上第一方面任一项所述的巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法的步骤。
[0035]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面任一项所述的巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法的步骤。
[0036](三)有益效果
[0037]本申请的有益效果是：本申请提出了一种巡检机器人的结构光三维测量系统标定
方法，结构光三维测量系统包括设置于巡检机器人两侧的两个结构光传感器；该方法包括：S10、获取结构光三维测量系统采集得到的两个并排设置的标定块的初始点云图像，标定块包括同一平面上的多个梯形台；S20、从初始点云图像中提取每个梯形台的三维角点作为特征点，将两个标定块相应位置的三维角点作为左右标定块的特征点对；S30、根据提取的左右标定块的特征点对，构建ICP算法的目标函数并进行迭代求解，得到两个结构光传感器坐标系间的变换关系。通过该方法可准确、高效地标定结构光传感器。
[0038]进一步地，本申请还提出了一种轨道线路巡检机器人的巡检数据处理方法，该方法包括：采用上述的巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法得到两个结构光传感器坐标系间的变换关系；获取轨道线路巡检机器人通过结构光三维测量系统进行线路检测时采集得到的两个点云图像；基于变换关系调整两个点云图像；基于调整后的点云图像进行三维重建。通过该方法大大降低了由于左右结构光测量点在行走方向是错位而引入的测量误差，提高了结构光测量的准确率和效率。
附图说明
[0039]本申请借助于以下附图进行描述：
[0040]图1为本申请一个实施例中的巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法流程示意图；
[0041]图2为本申请一个实施例中的标定块的结构示意图；
[0042]图3为本申请一个实施例中的梯形台面和角点示意图；
[0043]图4为本申请另一个实施例中的轨道线路巡检机器人的巡检数据处理方法流程示意图；
[0044]图5为本申请又一实施例中的电子设备的架构示意图。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法，其特征在于，所述结构光三维测量系统包括设置于所述巡检机器人两侧的两个结构光传感器，该方法包括：S10、获取结构光三维测量系统采集得到的两个并排设置的标定块的初始点云图像，所述标定块包括同一平面上的多个梯形台；S20、从所述初始点云图像中提取每个梯形台的三维角点作为特征点，将两个标定块对应位置的三维角点作为左右标定块的特征点对；S30、根据提取的左右标定块的特征点对，构建ICP算法的目标函数并进行迭代求解，得到两个结构光传感器坐标系间的变换关系。2.根据权利要求1所述的巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法，其特征在于，在S10之前还包括：将巡检机器人放置在标定平台上，以保证巡检机器人行走的左右一致性；通过巡检机器人中左右两侧结构光传感器扫描固定在所述标定平台上的两个并排设置的标定块，其中，两个标定块设置在左右两侧结构光传感器的工作范围内；通过左右两侧结构光传感器采集两个标定块的点云图像。3.根据权利要求2所述的巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法，其特征在于，所述标定块为设置于一个基准平面上的呈阵列排布的16个梯形台。4.根据权利要求3所述的巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法，其特征在于，S20中从所述初始点云图像中提取每个梯形台的三维角点包括：S21、采用预设的点云图像分割算法从所述初始点云图像中提取得到梯形台的侧面、上表面和底面的平面数学模型；S22、针对每个梯形台的三维角点，基于各三维角点相邻三个面的平面数据模型求解得到每个标定块的128个三维角点坐标。5.根据权利要求1所述的巡检机器人的结构光三维测量系统标定方法，其特征在于，S30包括：S31、通过solidWorks构建两个并排设置的标定块的标准stl模型，并生成的两个标定块的标准点云图像；S32、基...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓成呈，张猛，丁祥宇，蔡晓君，
申请(专利权)人：杭州申昊科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：