基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法及系统，属于光电探测技术领域，该方法包括通过3D点云扫描对待装车辆进行进场检测，判断待装车辆是否进场；采集进场待装车辆的点云信息，对采集到的待装车辆的点云信息进行点云分割，识别待装车辆车厢底板、前后左右栏板、栏板上立柱、油缸和车厢内拉筋；计算待装车辆车厢、前后左右栏板、栏板上立柱、油缸和车厢内拉筋的尺寸；根据待装车辆的尺寸进行码垛规划。本发明专利技术通过激光三维扫描测量技术对待装车辆进行扫描，获取车厢点云信息，并通过分割识别各特征并进行特征参数计算从而获得车厢精确的数据信息后进行码垛规划，避免由于参数检测不准确导致的各种问题。避免由于参数检测不准确导致的各种问题。避免由于参数检测不准确导致的各种问题。

【技术实现步骤摘要】
基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法及系统


[0001]本专利技术属于光电探测
，尤其涉及一种利用待装车辆3D点云全特征信息进行装车码垛规划的方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来国内外各个行业都掀起了自动化改革的热潮，国内的袋装物料装车过程也在向着自动化发展。国内的自动化装车产业发展已经具有一定的水平，绝大多数公司的装车机能实现每小时60
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80吨的装车工作。但装车过程中所出现的问题也非常多，比如在装车时出现装车码垛不均匀导致物料倒塌影响后续装车；装车后袋装物料离栏板过近，严重影响运输；装车过程中没能识别出车辆拉筋，装车时物料放置于拉筋上，导致物料包破损等问题都反映出他们在装车前对车辆特征的检测并不完全正确。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供一种基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法及系统，基于三维激光扫描仪获取的的激光三维点云数据参数化计算以及基于数据成果实现车辆全自动装车码垛规划设计。
[0004]为解决以上技术问题，本专利技术的技术方案为采用一种基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法，包括：通过3D点云扫描对待装车辆进行进场检测，判断待装车辆是否进场；采集进场待装车辆的点云信息，对采集到的待装车辆的点云信息进行点云分割，识别待装车辆车厢底板、前后左右栏板、栏板上立柱、油缸和车厢内拉筋；计算待装车辆车厢、前后左右栏板、栏板上立柱、油缸和车厢内拉筋的尺寸；根据待装车辆车厢、前后左右栏板、栏板上立柱、油缸和车厢内拉筋的尺寸进行码垛规划。<br/>[0005]作为一种改进，所述通过3D点云扫描对待装车辆进行进场检测的方法包括：无车辆进入时对车辆进场位置进行3D点云扫描，获取基准点云图像；对车辆进场位置进行持续3D点云扫描，并将采集到的点云图像与基准图像进行对比，计算点云变化率V；若点云变化率V大于变化阈值Vth则提取点云图像中高于车道的点云数据，并计算所提取点云沿车道延伸方向的长度W；若连续N帧点云图像中的长度W均大于长度阈值Wth，则有待装车辆进场，其中N大于帧阈值Nth。
[0006]作为一种进一步的改进，所述识别待装车辆车厢底板的方法包括：定义点云图像所在坐标系，其中X轴为车道延伸方向，Y轴车道宽度方向，Z轴为高度方向；按一定高度沿Z轴遍历车道以上所有点云，点云数量最多的区域为车厢底板所在
区域；利用该区域点云拟合车厢底板轮廓。
[0007]作为另一种更进一步的改进，所述识别待装车辆左右栏板的方法包括：从车厢底板所在平面起向上沿车厢底板边缘提取点云；将所述点云沿X轴进行切片，获取每片点云的最大Y值点和最小Y值点；将获取的所有最大Y值点和最小Y值点分别拟合成XY平面上的两条直线，其中最大Y值点拟合成的直线为左栏板所在直线，最小Y值点拟合成的直线为右栏板所在直线；取左栏板所在直线一定范围内的点云，沿X轴方向逐片提取最小Y值点作为左栏板内壁点云并拟合成左栏板内壁所在直线；取右栏板所在直线一定范围内的点云，沿X轴方向逐片提取最大Y值点作为右栏板内壁点云并拟合成右栏板内壁所在直线。
[0008]作为一种改进，所述识别待装车辆后栏板的方法包括：从车厢底板所在平面起向上沿车厢底板边缘提取点云；将所述点云沿Y轴进行切片，获取每片点云的最小X值点；将获取的最小X值点拟合成后栏板在XY平面上的所在直线；取后栏板所在直线一定范围内的点云，沿Y轴逐片提取最大X值点作为后栏板内壁点云并拟合成后栏板内壁所在直线。
[0009]作为一种改进，所述识别前栏板和油缸的方法包括：从后栏板位置起将点云沿X轴进行切片，求取点云数量最多的区域作为前栏板所在区域；将前栏板所在区域沿Y轴进行切片，获取每片点云的最小X值点；将所有最小X值点拟合成前栏板内壁形状，若前栏板投影形状包括向X轴负方向凸起的部分且凸起的宽度超过凸起阈值，则将前栏板所在区域沿Z轴方向进行切片；若Z轴方向多片点云均包含向X轴负方向凸起的部分则认为凸起部分为油缸；将凸起部分的最小X值点拟合成油缸在XY平面上的所在直线；将去除凸起部分剩余的最小X值点拟合成前栏板内壁所在直线。
[0010]作为一种改进，所述识别拉筋的方法包括：从车厢底板所在平面起向上沿车厢底板边缘提取点云；去除车厢底板、前后左右栏板以及油缸点云；将剩余点云投影在XY平面上；将每组拉筋点云分别拟合成拉筋所在直线。
[0011]作为一种改进，所述识别立柱的方法包括：将前后左右栏板点云分别进行投影，其中左右栏板点云进行XZ平面的投影，前后栏板点云进行YZ平面的投影；分别将左右栏板点云在XZ平面上的投影沿X轴分为段，获取每个分段内最大Z值点；分别将前后栏板点云在YZ平面上的投影沿Y轴分为段，获取每个分段内最大Z值点；分别取前后左右栏板点云最大Z值点最集中的区间，以该区间下限某个范围内的最大Z值点分别拟合成前后左右栏板轮廓线，并将前后左右栏板轮廓线的斜率作为前后左右栏板上边线的参考斜率；
利用区间下限作为直线截距最小值、区间上限最为直线截距最大值以及参考斜率分别构造上下左右栏板的上边线；迭代，直到上边线上点云数量分布最多；以前后左右栏板的上边线为基准，将前后左右栏板点云上的点分为线以下的点、线上点、线以上的点；将线以下的点和线上点作为栏板点云，将线以上的点作为立柱点云；将立柱点云沿X/Y轴分为多个非连续的区间；对每个区间内的立柱点云进行高程差判断，并对满足高程差阈值的立柱点云进行集合作为不同立柱的点云。
[0012]作为一种改进，所述计算待装车辆车厢尺寸的方法包括：确定前后栏板上边线与左右栏板上边线的交点A、B、C、D；待装车辆车厢的宽度=(AB两点之间的距离+CD两点之间的距离)/2；待装车辆车厢的长度=(AC两点之间的距离+BD两点之间的距离)/2；计算A、B、C、D四点的Z值，并取最大值和最小值为待装车辆车厢的高度。
[0013]作为一种改进，所述计算待装车辆栏板尺寸的方法包括：确定前后栏板上边线与左右栏板上边线的交点A、B、C、D；A点、C点距车厢底板的高度为左栏板的高度；B点、D点距车厢底板的高度为右栏板的高度；A点、B点距车厢底板的高度为前栏板的高度；C点、D点距车厢底板的高度为后栏板的高度。
[0014]作为一种改进，所述计算待装车辆立柱尺寸的方法包括：沿栏板上边线统计高度超过上边线的点云；对统计到的点云进行聚类形成立柱点云，若聚类后的立柱点云高度和长度大于阈值则该处立柱点云有效；计算有效立柱点云的高度，其高度为最大Z值点距栏板上边线的距离；计算有效立柱点云的长度，其长度为该有效立柱点云沿栏板上边线方向距离最远的两个点的距离。
[0015]作为一种改进，所述计算待装车辆拉筋尺寸的方法包括：判断拉筋点云是否有效，若拉筋点云数量和Y轴方向的长度大于阈值则该拉筋点云有效；利用有效拉筋点云拟合拉筋在XY平面上的投影直线；确定投影直线与左右栏板的交点E、F；计算E、F点与前栏板之间的距离L
E
、L
F
；拉筋的跨度=L
E
‑
L
F...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法，其特征在于包括：通过3D点云扫描对待装车辆进行进场检测，判断待装车辆是否进场；采集进场待装车辆的点云信息，对采集到的待装车辆的点云信息进行点云分割，识别待装车辆车厢底板、前后左右栏板、栏板上立柱、油缸和车厢内拉筋；计算待装车辆车厢、前后左右栏板、栏板上立柱、油缸和车厢内拉筋的尺寸；根据待装车辆车厢、前后左右栏板、栏板上立柱、油缸和车厢内拉筋的尺寸进行码垛规划。2.根据权利要求1所述的一种基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法，其特征在于所述通过3D点云扫描对待装车辆进行进场检测的方法包括：无车辆进入时对车辆进场位置进行3D点云扫描，获取基准点云图像；对车辆进场位置进行持续3D点云扫描，并将采集到的点云图像与基准图像进行对比，计算点云变化率V；若点云变化率V大于变化阈值Vth则提取点云图像中高于车道的点云数据，并计算所提取点云沿车道延伸方向的长度W；若连续N帧点云图像中的长度W均大于长度阈值Wth，则有待装车辆进场，其中N大于帧阈值Nth。3.根据根据权利要求1所述的一种基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法，其特征在于所述识别待装车辆车厢底板的方法包括：定义点云图像所在坐标系，其中X轴为车道延伸方向，Y轴车道宽度方向，Z轴为高度方向；按一定高度沿Z轴遍历车道以上所有点云，点云数量最多的区域为车厢底板所在区域；利用该区域点云拟合车厢底板轮廓。4.根据权利要求3所述的一种基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法，其特征在于所述识别待装车辆左右栏板的方法包括：从车厢底板所在平面起向上沿车厢底板边缘提取点云；将所述点云沿X轴进行切片，获取每片点云的最大Y值点和最小Y值点；将获取的所有最大Y值点和最小Y值点分别拟合成XY平面上的两条直线，其中最大Y值点拟合成的直线为左栏板所在直线，最小Y值点拟合成的直线为右栏板所在直线；取左栏板所在直线一定范围内的点云，沿X轴方向逐片提取最小Y值点作为左栏板内壁点云并拟合成左栏板内壁所在直线；取右栏板所在直线一定范围内的点云，沿X轴方向逐片提取最大Y值点作为右栏板内壁点云并拟合成右栏板内壁所在直线。5.根据权利要求3所述的一种基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法，其特征在于所述识别待装车辆后栏板的方法包括：从车厢底板所在平面起向上沿车厢底板边缘提取点云；将所述点云沿Y轴进行切片，获取每片点云的最小X值点；将获取的最小X值点拟合成后栏板在XY平面上的所在直线；取后栏板所在直线一定范围内的点云，沿Y轴逐片提取最大X值点作为后栏板内壁点云并拟合成后栏板内壁所在直线。
6.根据权利要求5所述的一种基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法，其特征在于识别前栏板和油缸的方法包括：从后栏板位置起将点云沿X轴进行切片，求取点云数量最多的区域作为前栏板所在区域；将前栏板所在区域沿Y轴进行切片，获取每片点云的最小X值点；将所有最小X值点拟合成前栏板内壁形状，若前栏板投影形状包括向X轴负方向凸起的部分且凸起的宽度超过凸起阈值，则将前栏板所在区域沿Z轴方向进行切片；若Z轴方向多片点云均包含向X轴负方向凸起的部分则认为凸起部分为油缸；将凸起部分的最小X值点拟合成油缸在XY平面上的所在直线；将去除凸起部分剩余的最小X值点拟合成前栏板内壁所在直线。7.根据权利要求3所述的种基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法，其特征在于识别拉筋的方法包括：从车厢底板所在平面起向上沿车厢底板边缘提取点云；去除车厢底板、前后左右栏板以及油缸点云；将剩余点云投影在XY平面上；将每组拉筋点云分别拟合成拉筋所在直线。8.根据权利要求3所述的种基于待装车辆全特征信息的装车码垛规划方法，其特征在于识别立柱的方法包括：将前后左右栏板点云分别进行投影，其中左右栏板点云进行XZ平面的投影，前后栏板点云进行YZ平面的投影；分别将左右栏板点云在XZ平面上的投影沿X轴分为段，获取每个分段内最大Z值点；分别将前后栏板点云在YZ平面上的投影沿Y轴分为段，获取每个分段内最大Z值点；分别取前后左右栏板点云最大Z值点最集中的区间，以该区间下限某个范围内的最大Z值点分别拟合成前后左右栏板轮廓线，并将前后左右栏板轮廓线的斜率作为前后左右栏板上边线的参考斜率；利用区间下限作为直线截距最小值、区...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄贵余，虞静，黄陆君，唐海龙，
申请(专利权)人：四川吉埃智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：