本申请涉及一种货物信息识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取点云数据集，所述点云数据集是通过所述采集装置对目标区域进行采集得到的；根据所述点云数据集确定所述目标区域内的目标货物的截面参数，所述目标货物为圆柱状，所述截面参数包括目标货物的截面的横截面尺寸；基于所述截面参数和各叉车臂的叉车臂参数确定所述目标货物的位姿信息，所述位姿信息用于表示所述目标货物的所在位置和所述目标货物的姿态。采用本方法能够确定圆柱状目标货物所在位置和姿态。够确定圆柱状目标货物所在位置和姿态。够确定圆柱状目标货物所在位置和姿态。
【技术实现步骤摘要】
货物信息识别方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及叉车
，特别是涉及一种货物信息识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着叉车技术的发展，出现了叉车感知技术。叉车感知技术是指利用叉车的叉端传感器对工业应用场景(例如工厂和工业园区)中的搬运对象，例如托盘、料笼和单墩货物等非圆柱状货物进行位姿识别。
[0003]然而，传统的叉车感知技术仅仅能识别托盘、料笼和单墩货物等非圆柱状货物的位姿，不能识别圆柱状货物的位姿。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够识别圆柱状货物位姿的货物信息识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种货物信息识别方法。应用于叉车，叉车包括至少两个叉车臂，方法包括：
[0006]获取点云数据集，点云数据集是对目标区域进行采集得到的；
[0007]根据点云数据集确定目标区域内的目标货物的截面参数，目标货物为圆柱状，截面参数包括目标货物的截面的横截面尺寸；
[0008]基于截面参数和各叉车臂的叉车臂参数确定目标货物的位姿信息，位姿信息用于表示目标货物的所在位置和目标货物的姿态。
[0009]在其中一个实施例中，根据点云数据集确定目标区域内的目标货物的截面参数，包括：
[0010]从点云数据集中提取目标货物对应的目标点云数据集；
[0011]对目标点云数据集进行拟合处理，得到目标货物的点云形状；
[0012]基于目标货物的点云形状确定目标货物的截面参数。
[0013]在其中一个实施例中，从点云数据集中提取目标货物对应的目标点云数据集，包括：
[0014]通过聚类算法对点云数据集进行聚类，得到点云数据集中的至少一个候选点云数据集；
[0015]将密度最大的候选点云数据集作为目标点云数据集。
[0016]在其中一个实施例中，横截面尺寸包括截面对应的截面圆半径，至少两个叉车臂包括第一叉车臂和可旋转的第二叉车臂，叉车臂参数包括第一叉车臂的接触点的位置、第二叉车臂的根部点的位置和第二叉车臂的旋转半径，接触点为第一叉车臂靠近货物的端点，根部点为第二叉车臂远离货物的端点，基于截面参数和各叉车臂的叉车臂参数确定目标货物的位姿信息，包括：
[0017]利用感知算法，对截面圆半径、接触点的位置、根部点的位置和旋转半径进行计算，得到目标货物的位姿信息。
[0018]在其中一个实施例中，感知算法包括第一感知算法和第二感知算法，利用感知算法，对截面圆半径、接触点的位置、根部点的位置和旋转半径进行计算，得到目标货物的位姿信息，包括：
[0019]利用第一感知算法，对截面圆半径、接触点的位置、根部点的位置和旋转半径进行计算，得到目标货物的目标位置；
[0020]利用第二感知算法和目标位置，计算得到目标货物的姿态。
[0021]在其中一个实施例中，目标位置包括第一位置参数和第二位置参数，接触点的位置包括第一接触点位置参数和第二接触点位置参数，根部点的位置包括第一根部点位置参数和第二根部点位置参数，第一感知算法包括：
[0022](x
‑
x0)2+(y
‑
y0)2＝(2r)2；
[0023](x
‑
x1)2+(y
‑
y1)2＝r
12
；
[0024]其中，x为第一位置参数，y为第二位置参数，x0为第一接触点位置参数，y0为第二接触点位置参数，x1为第一根部点位置参数，y1为第二根部点位置参数，r为截面圆半径，r1为旋转半径。
[0025]在其中一个实施例中，目标位置包括第一位置参数和第二位置参数，接触点的位置包括第一接触点位置参数和第二接触点位置参数，根部点的位置包括第一根部点位置参数和第二根部点位置参数，第二感知算法包括：
[0026]th＝π/2－arctan(∣y
‑
y0∣/∣x
‑
x0∣)；
[0027]dx＝r
·
sin(th)；
[0028]dy＝
‑
(r
·
cos(th)－∣y0∣)；
[0029]其中，x为第一位置参数，y为第二位置参数，x0为第一接触点位置参数，y0为第二接触点位置参数，th为目标货物的姿态，dx为旋转后的第二叉车臂的位姿相对于叉车的横坐标偏移量，dy为旋转后的第二叉车臂的位姿相对于叉车的纵坐标偏移量。
[0030]第二方面，本申请还提供了一种货物信息识别装置。装置包括：
[0031]数据获取模块，用于获取点云数据集，点云数据集是通过对目标区域进行采集得到的；
[0032]参数确定模块，用于根据点云数据集确定目标区域内的目标货物的截面参数，目标货物为圆柱状，截面参数包括目标货物的截面的横截面尺寸；
[0033]信息识别模块，用于基于截面参数和各叉车臂的叉车臂参数确定目标货物的位姿信息，位姿信息用于表示目标货物的所在位置和目标货物的姿态。
[0034]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第一方面的货物信息识别方法。
[0035]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面的货物信息识别方法。
[0036]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面的货物信息识别方法。
[0037]上述货物信息识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产
品，通过获取点云数据集，点云数据集是通过对目标区域进行采集得到的；根据点云数据集确定目标区域内的目标货物的截面参数，目标货物为圆柱状，截面参数包括目标货物的截面的横截面尺寸；基于截面参数和各叉车臂的叉车臂参数确定目标货物的位姿信息，位姿信息用于表示目标货物的所在位置和目标货物的姿态。通过点云数据集，确定目标货物的截面参数，能够准确识别圆柱状目标货物所在位置和姿态。
附图说明
[0038]图1为一个实施例中货物信息识别方法的应用环境图；
[0039]图2为一个实施例中货物信息识别方法的流程示意图；
[0040]图3为一个实施例中叉车的结构示意图；
[0041]图4为另一个实施例中货物信息识别方法的流程示意图；
[0042]图5为一个实施例中货物信息识别装置的结构框图；
[0043]图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0044]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种货物信息识别方法，其特征在于，应用于叉车，所述叉车包括至少两个叉车臂，所述方法包括：获取点云数据集，所述点云数据集是对目标区域进行采集得到的；根据所述点云数据集确定所述目标区域内的目标货物的截面参数，所述目标货物为圆柱状，所述截面参数包括目标货物的截面的横截面尺寸；基于所述截面参数和各叉车臂的叉车臂参数确定所述目标货物的位姿信息，所述位姿信息用于表示所述目标货物的所在位置和所述目标货物的姿态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云数据集确定所述目标区域内的目标货物的截面参数，包括：从所述点云数据集中提取所述目标货物对应的目标点云数据集；对所述目标点云数据集进行拟合处理，得到所述目标货物的点云形状；基于所述目标货物的点云形状确定所述目标货物的截面参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述点云数据集中提取所述目标货物对应的目标点云数据集，包括：通过聚类算法对点云数据集进行聚类，得到所述点云数据集中的至少一个候选点云数据集；将密度最大的候选点云数据集作为所述目标点云数据集。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述横截面尺寸包括所述截面对应的截面圆半径，至少两个叉车臂包括第一叉车臂和可旋转的第二叉车臂，所述叉车臂参数包括所述第一叉车臂的接触点的位置、所述第二叉车臂的根部点的位置和所述第二叉车臂的旋转半径，所述接触点为所述第一叉车臂靠近货物的端点，所述根部点为所述第二叉车臂远离货物的端点，所述基于所述截面参数和各叉车臂的叉车臂参数确定所述目标货物的位姿信息，包括：利用感知算法，对所述截面圆半径、所述接触点的位置、所述根部点的位置和所述旋转半径进行计算，得到所述目标货物的位姿信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述感知算法包括第一感知算法和第二感知算法，所述利用感知算法，对所述截面圆半径、所述接触点的位置、所述根部点的位置和所述旋转半径进行计算，得到所述目标货物的位姿信息，包括：利用第一感知算法，对所述截面圆半径、所述接触点的位置、所述根部点的位置和所述旋转半径进行计算，得到所述目标货物的目标位置；利用第二感知算法和所述目标位置，计算得到所述目标货物的姿态。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标位置包括第一位置参数和第二位置参数，所述接触点的位置包括第一接触点位置参数和第二接触点位置...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨秉川，李陆洋，方牧，鲁豫杰，陈润洲，方晓曼，
申请(专利权)人：未来机器人深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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