识别环境中的元件制造技术

本发明专利技术公开了一种使用自主车辆检测元件的示例性方法，该方法包括以下操作：使用该自主车辆上的传感器来捕获包含该元件的感兴趣区域中的图像数据，其中该图像数据表示该元件的部件；过滤该图像数据以产生比该图像数据具有更少的数据量的过滤后的数据；通过使用确定性过程分析该过滤后的数据来识别该元件的该部件；并且基于该部件来检测该元件。并且基于该部件来检测该元件。并且基于该部件来检测该元件。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】识别环境中的元件


[0001]本说明书整体涉及被配置为检测环境中的元件的移动机器人的示例。

技术介绍

[0002]可以使用叉车或其它可驱动的机械在空间(诸如仓库或制造设施)中提升元件，并且将那些元件从一个位置移动到另一个位置。元件的示例包括货盘和容器。示例货盘包括在提升期间支撑货物的平坦运输结构。一种示例容器包括可运输结构，该可运输结构具有一个或多个竖直壁，并且具有互锁机构，该互锁机构设计成防止元件之间相对运动。

技术实现思路

[0003]一种使用自主车辆检测元件的示例性方法，该方法包括以下操作：使用该自主车辆上的传感器来捕获包含该元件的感兴趣区域中的图像数据，其中该图像数据表示该元件的部件；过滤该图像数据以产生比该图像数据具有更少的数据量的过滤后的数据；通过使用确定性过程分析该过滤后的数据来识别该元件的该部件；并且基于该部件来检测该元件。该传感器可以为三维(3D)相机或包括三维(3D)相机。该方法可包括下列特征中的一种或多种特征(单独地或组合地)。
[0004]过滤可以至少部分地基于该元件的期望位置。识别该部件可包括定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种使用自主车辆检测元件的方法，所述方法包括：使用所述自主车辆上的传感器来捕获包含所述元件的感兴趣区域中的图像数据，所述图像数据表示所述元件的部件；过滤所述图像数据以产生比所述图像数据具有更少的数据量的过滤后的数据；通过使用确定性过程分析所述过滤后的数据来识别所述元件的所述部件；以及基于所述部件来检测所述元件。2.根据权利要求1所述的方法，其中过滤至少部分地基于所述元件的期望位置。3.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述部件包括定位由所述过滤后的数据表示的多个结构，所述多个结构沿相同维度延伸并且由预定义空间隔开。4.根据权利要求3所述的方法，其中识别所述部件包括定位由所述过滤后的数据表示的多个结构，所述多个结构沿不同于第一维度的第二维度延伸。5.根据权利要求4所述的方法，其中所述第一维度为三维(3D)空间中的竖直维度，并且所述第二维度为所述3D空间中的水平维度。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述过滤后的数据包括点云，所述点云包括基于所述元件的形状布置的至少一些点；并且其中所述确定性过程包括以下操作：生成具有预定义连接性的点的簇；并且检测与最近相邻簇相隔预定义距离的簇。7.根据权利要求1所述的方法，其中所述过滤后的数据包括点云，所述点云包括基于所述元件的形状布置的至少一些点；并且其中所述确定性过程包括以下操作：生成具有预定义连接性的点的簇；检测与最近相邻簇相隔预定义距离的簇；并且出于针对不满足预定义条件的考虑来消除所述簇中的至少一个簇。8.根据权利要求7所述的方法，其中所述预定义条件包括共线性。9.根据权利要求7所述的方法，其中所述预定义条件本质上是几何形的或统计学的。10.根据权利要求7所述的方法，其中所述预定义距离是能够调谐的；并且其中所述预定义条件是能够调谐的。11.根据权利要求7所述的方法，其中所述元件包括可堆叠元件，所述可堆叠元件包括柱和平台；并且其中执行所述操作以识别所述柱和/或识别所述平台。12.根据权利要求7所述的方法，其中生成点的所述簇包括识别相邻的点。13.根据权利要求12所述的方法，其中识别相邻的所述点包括：识别沿相同维度的点，或者在沿所述维度的所述点中存在间断的情况下识别相对于所述维度成角度的点。14.根据权利要求1所述的方法，其中所述元件在支架上，并且所述感兴趣区域小于由所述支架所覆盖的空间。15.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：存储包含不同类型元件的属性的库；其中所述部件至少部分地基于来自所述库的一个或多个属性而被识别。
16.根据权利要求1所述的方法，其中所述元件定位在支架上；并且其中所述方法还包括：使用所述传感器识别所述支架；并且将处于所述支架的底部上方的所述传感器指向所述感兴趣区域。17.根据权利要求1所述的方法，其中所述元件包括支架，所述支架包括柱和梁；并且其中识别所述部件包括：基于沿第一维度聚集的过滤后的数据来识别所述柱；并且基于沿不同于所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：杰拉，
申请(专利权)人：自动导向有限责任公司，
类型：发明
国别省市：