无人集卡集装箱位姿测量方法及其测量系统技术方案

本申请公开了一种无人集卡集装箱位姿测量方法及其测量系统，针对计算集卡与集卡所携带集装箱的相对位置关系。在本申请实施例中，测量系统利用三维激光雷达传感器，通过估计传感器自身姿态、计算集装箱的姿态以及集装箱的箱门朝向，得到集装箱箱体相对车辆自身(车身坐标系/车体系)的精确位姿，从而为无人集卡与桥吊实现精确对位提供与箱体位置相关的数据。桥吊实现精确对位提供与箱体位置相关的数据。桥吊实现精确对位提供与箱体位置相关的数据。

【技术实现步骤摘要】
无人集卡集装箱位姿测量方法及其测量系统


[0001]本申请涉及无人驾驶
，尤其涉及一种无人集卡集装箱位姿测量方法及其测量系统。

技术介绍

[0002]集卡(集装箱卡车)在装卸箱作业(将箱子经桥吊吊起放置于集卡车挂上，或由集卡车挂卸下的作业过程)过程中需要与桥吊进行精准的对位，以确保集装箱可以被吊具准确抓取(或准确放置于车挂)。
[0003]现有的对位方式主要有两种：一种以桥吊为主体，主要应用于具备自动化或半自动化作业能力的桥吊，通过安装于桥吊上的检测装置，判断桥吊与集卡/集装箱的对位情况，然后以此为依据指导桥吊移动(或指导集卡移动，如通过显示器告知集卡司机前进或后退，或通过无线数据传输链路发送至无人驾驶集卡，指导车辆行为)；另一种以集卡为主体，通过安装于集卡上的检测装置(通常为某种测距装置，如红外测距仪、激光雷达等)，判断集卡与桥吊的相对距离，从而指导集卡调整位置实现对准。
[0004]无人集卡在卸箱作业时，需要自行调整位置实现与桥吊对准，在计算集卡与桥吊相对位置关系的同时，还需要计算集卡自身与集卡所携带集装箱的相对位置关系(由于集装箱在集卡挂车上的位置是不固定的，这里特指码头作业内部集卡)，从而得到箱体与桥吊的相对位置关系，并根据该结果调整车辆位置，从而确保桥吊可以在集卡就位后直接抓取集装箱。
[0005]现有的以集卡为主体的对位方案，多数忽略了计算集装箱位姿(或位置)的步骤，因此难以实现精确地对准；另一部分考虑了该项内容的方案，在实施时，往往使用单点测距仪器或单线激光雷达实现集装箱测距，或使用多线激光雷达但没有对实际场景进行针对性调整，仅使用了其距离测量，忽略了由箱重变化导致的传感器姿态变化及集装箱箱体姿态变化，致使该类方案只能提供对集装箱上被测量位置的距离，而无法真实反映集装箱位姿(位姿指位置和姿态)(由箱重变化导致的集卡车头及挂车俯仰姿态的变化，导致传感器实际姿态发生变化，集装箱也并非处于水平状态，进而导致由测距结果推算出的箱体位置与实际存在一定误差)，并且不具备判断箱门朝向的功能(由于集装箱有箱门一侧与无箱门一侧外形存在差异，对不同朝向，需要应用不同的外形结构作为先验来计算集装箱与车辆的距离)，无法有效提升无人集卡自动化桥吊对位的精度。

技术实现思路

[0006]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种无人集卡集装箱位姿测量方法及其测量系统，解决了集卡与集卡所携带集装箱的相对位置关系的自动识别测量。
[0007]本申请实施例第一方面提供了一种无人集卡集装箱位姿测量方法，可包括：
[0008]S1:获取传感器内的数据，基于传感器外参进行坐标系转换，在拟合地面坐标之后，对传感器的点云数据进行修正，以形成矫正之后的车体系下的点云数据；
[0009]S2：基于矫正后的点云数据，根据集装箱放置的候选位置，截选对应位置的点云数据；基于集装箱候选位置的点云数据以及集装箱的标准尺寸数据，判断候选位置上集装箱的高度尺寸；
[0010]S3:基于集装箱候选位置的点云数据利用投影分布数据获取当前集装箱的箱门状态，利用拟合算法以箱门的门面作为基准以获得整个箱面在车体系下的位姿，并结合所述集装箱的高度尺寸形成车体系下的整个集装箱的位姿状态以及数据。
[0011]进一步地，所述步骤S1)中具体包括：
[0012]S1
‑
1)获取传感器内的数据，基于传感器外参进行坐标系转换，形成车体系下的点云数据；
[0013]S1
‑
2)基于所述点云数据，对地面高度附近点进行截取，作为地平面拟合的候选点，对所有的候选点进行拟合，得到车体系下地面拟合数据；
[0014]S1
‑
3)基于所获得的地面拟合数据校正传感器姿态与传感器点云，得到传感器在车体系下的修正后的位姿，同时，根据该校正后的位姿，对传感器点云进行修正，得到修正后的车体系下点云数据；
[0015]进一步地，所述步骤S2)中候选位置为车体系下集装箱靠近车头一面可能出现的位置区域。
[0016]进一步地，所述步骤S3)中利用投影分布数据获取当前集装箱的箱门状态时：
[0017]沿垂直于箱体立面方向进行投影，通过分布情况判断该面是否为箱门面；根据是否为箱门的门面来采用不同的拟合模板进行箱面拟合。
[0018]进一步地，若判断为箱门面，采用单平面模型进行平面拟合；
[0019]若判断为非箱门面，采用固定间距双平面模型，使用RANSAC算法进行拟合，得到箱面在车体系下的位姿。
[0020]进一步地，所述步骤S3)中根据集装箱位姿，得到至少包含锁孔的目标点位的位置，输出后用于对位。
[0021]本申请实施例第二方面提供了一种无人集卡集装箱位姿测量系统，包括：
[0022]数据模块，获取车辆头部后方区域的点云数据；
[0023]矫正模块，用于获取数据模块内的数据，基于传感器外参进行坐标系转换，在拟合地面坐标之后，对传感器的点云数据进行修正，以输出矫正之后的车体系下的点云数据；
[0024]匹配模块，基于矫正模块的内容以及集装箱放置的候选位置，截选对应位置的点云数据后，根据预先设置的多个集装箱的标准尺寸数据，判断候选位置上集装箱的高度尺寸以匹配上对应的集装箱尺寸；
[0025]拟合模块，基于匹配模块所输出的集装箱尺寸利用矫正模块输出的点云所对应的投影分布数据获取当前集装箱的箱门状态，以箱门的门面作为基准拟合获得整个箱面在车体系下的位姿，并结合所述集装箱的高度尺寸形成车体系下的整个集装箱的位姿状态以及数据。
[0026]进一步地，所述数据模块基于置于车头顶部的传感器来获取数据，传感器垂直视野范围所形成的广角区域中，向下不要求能够覆盖集装箱最下沿，向上需覆盖集装箱上沿，以保证对集装箱高度的正确测量。
[0027]进一步地，所述匹配模块利用投影分布数据获取当前集装箱的箱门状态时，沿垂
直于箱体立面方向进行投影，通过分布情况判断该面是否为箱门面；根据是否为箱门的门面来采用不同的拟合模板进行箱面拟合。
[0028]进一步地，所述拟合模块对当前集装箱的箱门进行尺寸判断，若判断为箱门面，采用单平面模型进行平面拟合；若判断为非箱门面，采用固定间距双平面模型，使用RANSAC算法进行拟合，得到箱面在车体系下的位姿。
[0029]在本申请实施例中，利用三维激光雷达传感器，通过估计传感器自身姿态、计算集装箱的姿态以及集装箱的箱门朝向，得到集装箱箱体相对车辆自身(车身坐标系/车体系)的精确位姿，从而为无人集卡与桥吊实现精确对位提供与箱体位置相关的数据。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031]图1是本申本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人集卡集装箱位姿测量方法，其特征在于：所述测量方法包括：S1:获取传感器内的数据，基于传感器外参进行坐标系转换，在拟合地面坐标之后，对传感器的点云数据进行修正，以形成矫正之后的车体系下的点云数据；S2：基于矫正后的点云数据，根据集装箱放置的候选位置，截选对应位置的点云数据；基于集装箱候选位置的点云数据以及集装箱的标准尺寸数据，判断候选位置上集装箱的高度尺寸；S3:基于集装箱候选位置的点云数据利用投影分布数据获取当前集装箱的箱门状态，利用拟合算法以箱门的门面作为基准以获得整个箱面在车体系下的位姿，并结合所述集装箱的高度尺寸形成车体系下的整个集装箱的位姿状态以及数据。2.根据权利要求1所述的无人集卡集装箱位姿测量方法，其特征在于：所述步骤S1)中具体包括：S1
‑
1)获取传感器内的数据，基于传感器外参进行坐标系转换，形成车体系下的点云数据；S1
‑
2)基于所述点云数据，对地面高度附近点进行截取，作为地平面拟合的候选点，对所有的候选点进行拟合，得到车体系下地面拟合数据；S1
‑
3)基于所获得的地面拟合数据校正传感器姿态与传感器点云，得到传感器在车体系下的修正后的位姿，同时，根据该校正后的位姿，对传感器点云进行修正，得到修正后的车体系下点云数据。3.根据权利要求2所述的无人集卡集装箱位姿测量方法，其特征在于：所述步骤S2)中候选位置为车体系下集装箱靠近车头一面可能出现的位置区域。4.根据权利要求3所述的无人集卡集装箱位姿测量方法，其特征在于：所述步骤S3)中利用投影分布数据获取当前集装箱的箱门状态时：沿垂直于箱体立面方向进行投影，通过分布情况判断该面是否为箱门面；根据是否为箱门的门面来采用不同的拟合模板进行箱面拟合。5.根据权利要求4所述的无人集卡集装箱位姿测量方法，其特征在于：若判断为箱门面，采用单平面模型进行平面拟合；若判断为非箱门面...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭林栋，张广鹏，何贝，刘鹤云，张岩，
申请(专利权)人：北京斯年智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：