用于栈板识别的3dTOF相机快速标定方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种用于栈板识别的3dTOF相机快速标定方法，包括如下步骤：启动3d TOF相机开始扫描，在扫描帧的数量大于设定的数量阈值后，停止扫描，将所有采集到的深度图存入集合

【技术实现步骤摘要】
用于栈板识别的3dTOF相机快速标定方法及系统


[0001]本专利技术属于机器人定位
，更具体地，本专利技术涉及一种用于栈板识别的3dTOF相机快速标定方法及系统。

技术介绍

[0002]随着移动机器人越来越多的参与到智能制造的过程中，自动叉车也广泛的应用到物料插取、搬运等生产环节，而定位导航技术是自动叉车执行所有任务的先决条件。自动叉车通常会采用2d激光雷达、3d激光雷达或视觉传感器来进行定位，但是上述方案只能计算出激光叉车在全局地图中的位姿，无法引导自动叉车插取不规则摆放的托盘。为了解决这个问题，通常在自动叉车插齿的上方安装采用基于3dTOF相机的栈板识别系统，栈板识别系统通过算法处理3dTOF相机采集的点云数据，计算托盘在3dTOF相机中的位姿，辅助激光叉车插取托盘。在使用栈板识别系统之前，需要提前标定3dTOF相机与自动叉车之间的相对位姿关系。
[0003]申请公布号：CN 113284197 A，申请公布日：2021.08.20，专利名称：AGV的TOF相机外参标定方法及装置、电子设备；其利用3dTOF点云数据进行平面拟本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于栈板识别的3dTOF相机快速标定方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、启动3d TOF相机开始扫描，在扫描帧的数量大于设定的数量阈值后，停止扫描，将所有采集到的深度图存入集合depth_list中；S2、基于集合depth_list中所有深度图来计算均值深度图，并对均值深度图进行二值化，形成二值图binary；S3、在二值图binary提取叉车插齿中线；S4、基于叉车插齿中线确定叉车中心，并计算叉车中心在相机坐标系中的位姿，完成3dTOF相机的标定。2.如权利要求1所述用于栈板识别的3dTOF相机快速标定方法，其特征在于，均值深度图的构建方法具体如下：从集合depth_list中的所有深度图中分别取出p(r,c)位置处的深度值depth，计算均值深度图在p(r,c)处的深度均值及标准差，判断当前位置p(r,c)的深度标准差δ
rc
是否大于设定的最大深度标准差max_δ
rc
，若检测结果为是，则在均值深度图中将当前位置点p（r,c）处的深度设为无穷大，若检测结果为否，则在均值深度图中将当前位置点p（r,c）处的深度设为平均深度值依次遍历深度图像中所有位置，形成均值深度图。3.如权利要求1所述用于栈板识别的3dTOF相机快速标定方法，其特征在于，二值图binary的构建方法具体如下：与深度均值图长度、宽度相同的二值图binary，将二值图binary中每个像素的像素值设为0，按行遍历均值深度图，若当前像素与同行相邻像素中的一个像素的深度差大于设定的深度差值，且当前像素的深度值小于相应的相邻像素，则将在二值图binary将该像素相同位置的像素值设为255，遍历完二值图binary中所有像素后，输出最终的二值图binary。4.如权利要求1所述用于栈板识别的3dTOF相机快速标定方法，其特征在于，叉车插齿中线的提取过程具体如下：(a)利用霍夫变化在二值图binary上提取直线；(b)遍历所有的直线，若两条直线平行，则在其中一条直线上取一点f，计算该点在另一条直线上的垂足g；(c)根据均值深度图上f、g两点的深度计算两点间的实际距离，若两平行直线间实际距离等于叉车插齿的宽度，则该两条直线为单个插齿的两条边，利用这两条边的直线方程的计算插齿中线的直线方程。5.如权利要求1所述用于栈板识别的3dTOF相机快速标定方法，其特征在于，叉车中心在相机坐标系中位姿的获取方法具体如下：分别计算两个插齿中线l1、l2与二值图binary的底边的两个交点c1、c2，并通过两个交点c1、c2向另一条插齿中线求垂足点p1、p2，保留y坐标大的那一个垂足点p
i
以及垂足点对应的交点c
i
；确定插齿终点e1、e2，分别通过终点e1、e2向另一条插齿中线求垂足点q1、q2,保留y坐标较小的那一个垂足点q
i
以及垂足点对应的交点e
i
；根据均值深度图上c
i<...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈智君，郝奇，郑亮，曹雏清，赵立军，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院，
类型：发明
国别省市：