一种基于3D传感器的集装箱自动定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于3D传感器的集装箱自动定位方法，包括以下步骤：101、将两个3D传感器分别安装于空箱堆高机的吊具两侧，获取集装箱两侧特征数据，包括锁孔数据、边缘数据；102、制作所选特征在标准位置的点云模型，采用基于主成分分析(PCA)粗配准与改进的迭代最近点(ICP)精配准的方法，获取集装箱两侧特征实时位置与标准位置在传感器坐标系下偏差。本发明专利技术基于3D传感器的集装箱自动定位方法，通过安装于堆高机吊具两侧的3D传感器获取集装箱相对吊具偏差，并通过相对标定的方式，获取3D传感器与吊具坐标系旋转矩阵，从而将偏差从传感器坐标系转换到吊具坐标系，方法易操作，准确性高，可帮助实现吊具对目标集装箱的定位。可帮助实现吊具对目标集装箱的定位。可帮助实现吊具对目标集装箱的定位。

【技术实现步骤摘要】
一种基于3D传感器的集装箱自动定位方法


[0001]本专利技术涉及集装箱定位
，尤其涉及一种基于3D传感器的集装箱自动定位方法。

技术介绍

[0002]如今，全球港口建设都朝着集装箱自动化方向发展，对于自动化集装箱港口来说，提高装卸自动化的程度是提高集装箱效率的有效途径。其关键内容就是实现空箱堆高机对集装箱的自动定位，实现堆高机自动堆放功能。
[0003]随着港口自动化以及机器视觉技术的发展，越来越多的学者使用机器视觉方案来推进自动化港口的发展，为了满足无人港区的安全要求，重型设备的大多数操作逐渐变为无人驾驶。
[0004]许多研究工作者对集装箱锁孔的识别及定位做出许多探索。三菱重工开发的计算机视觉系统MagicEye通过双目摄像机共同协作完成图像获取，可以高精度对集装箱进行图像识别和位置检测，从而引导起重机吊具锁住集装箱。高飞等人研究利用机器视觉技术分别拍摄下方集装箱两侧的图像，从图像中获得集装箱上下锁孔的粗定位区域并得到区域内图像，利用分水岭算法进行处理得到锁孔粗定位图像中锁孔的边缘，利用形心计算公式获得上下锁孔的锁孔中心点，基于双目立体视觉技术将中心点的像素坐标转换为世界坐标，将世界坐标点与吊具的锁头坐标对齐，实现了对集装箱的准确抓取。
[0005]目前集装箱的堆放通常用空箱堆高机进行。码头货场集装箱的搬运以及堆、拆垛所使用的堆高机基本是人工驾驶，不仅效率低下，人力成本高，安全性差，且碳排放量大，对环境安全问题造成巨大影响，为此，我们提出了一种基于3D传感器的集装箱自动定位方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0006]针对相关技术存在的问题以及港口自动化的迫切需求，本专利技术提供了一种基于3D传感器的集装箱自动定位方法，其特征在于使用相对标定的方法，获取3D传感器与吊具坐标系旋转矩阵，从而将锁孔位置偏差从传感器坐标系转换到吊具坐标系，又通过几何关系计算集装箱位姿，帮助堆高机实现自动定位集装箱的功能。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0008]一种基于3D传感器的集装箱自动定位方法，包括以下步骤：
[0009]101、将两个3D传感器分别安装于空箱堆高机的吊具两侧，获取集装箱两侧特征数据，包括锁孔数据、边缘数据；
[0010]102、制作所选特征在标准位置的点云模型，采用基于主成分分析(PCA)粗配准与改进的迭代最近点(ICP)精配准的方法，获取集装箱两侧特征实时位置与标准位置在传感器坐标系下偏差；
[0011]103、基于相对标定的方式将两个3D传感器坐标系分别与吊具坐标系标定，将上一
步所述偏差转换到吊具坐标系；
[0012]104、已知吊具坐标系下集装箱两侧特征实时位置与标准位置偏差，通过几何关系计算获取集装箱相对吊具的水平偏角与位置偏差。
[0013]与现有技术相比：本申请通过采用两个3D传感器来获取相应的集装箱特征数据用来制作标准的点云模型，并获取集装箱两侧特征实时位置与标准位置在传感器坐标系下偏差，同时能快速将偏差转换到吊具坐标系，再通过几何关系来计算获取集装箱相对吊具的水平偏角与位置偏差，用了实现精准高效的吊具对目标集装箱的定位。
[0014]优选地，所述3D传感器为多线激光雷达，所述定位识别特征数据为集装箱两侧边缘；所述3D传感器为3D相机，所述定位识别特征数据为集装箱锁孔数据。
[0015]进一步的：通过根据3D传感器选用设备的不同，来选择不同的定位识别特征数据，用以保证后续数据计算的准确性。
[0016]优选地，在制作集装箱特征的标准位置模型时，应保证模型点云密度与实时图像的点云密度一致，以保证配准的稳定性与准确性。
[0017]进一步的：通过确保模型点云密度与实时图像的点云密度一致，来提升后续检测计算模型坐标的准确性和稳定性。
[0018]优选地，所述3D相机所拍摄的图像具有较高的点云密度，可提高特征检测的准确度。
[0019]进一步的：通过采用3D相机来提升拍摄的质量，以便为后续计算检测提供更精准的数据支撑。
[0020]优选地，使用两个3D相机分别安装在吊具锁针上方，识别集装箱上侧靠近堆高机一侧两个锁孔，计算实时检测到的锁孔与锁孔标准位置的偏差，获取集装箱位姿，使堆高机实现自动抓取集装箱的功能。
[0021]进一步的：充分保证3D相机安装位置的准确性，用以确保3D相机能精准的抓拍，用以确保设备能实现自动抓取的功能，用来保证实时检测和计算位置偏差以得到集装箱位姿状态。
[0022]综上所述，本专利技术基于3D传感器的集装箱自动定位方法，通过安装于堆高机吊具两侧的3D传感器获取集装箱相对吊具偏差，并通过相对标定的方式，获取3D传感器与吊具坐标系旋转矩阵，从而将偏差从传感器坐标系转换到吊具坐标系，方法易操作，准确性高，可帮助实现吊具对目标集装箱的定位。
附图说明
[0023]图1是本专利技术的一种堆高机对集装箱自动定位的原理图；
[0024]图2是本专利技术的一种基于3D传感器的集装箱定位方法的流程图；
[0025]图3是本专利技术的一种3D传感器位置安装图；
[0026]图4是本专利技术的集装箱相对吊具偏角计算原理图；
[0027]图5是本专利技术的集装箱相对吊具偏移计算原理图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0029]图1是本专利技术实施例提供的一种堆高机对集装箱自动定位的原理图，需要特别说明的是，在堆高机靠近集装箱后，吊具可以实现绕Z轴旋转，Y轴方向水平移动以及门架在堆高机的纵摇方向前后倾斜，从而在堆高机车体静止情况下实现吊具对集装箱的定位及偏差纠正。
[0030]本专利技术实施例提供的堆高机对集装箱定位解决方案为先计算集装箱与吊具水平偏角，待吊具纠正偏角后，计算集装箱相对吊具X、Y、Z轴方向偏差。
[0031]图2为本专利技术实施例提供的一种基于3D传感器的集装箱自动定位方法的流程图，包括以下步骤：
[0032]步骤101：将两个3D传感器分别安装于空箱堆高机的吊具两侧，获取集装箱两侧特征(比如锁孔、边缘等)数据。
[0033]步骤102：制作所选特征在标准位置的点云模型，采用基于主成分分析(PCA)粗配准与改进的迭代最近点(ICP)精配准的方法，获取集装箱两侧特征实时位置与标准位置在传感器坐标系下偏差。
[0034]步骤103：基于相对标定的方式将两个3D传感器坐标系分别与吊具坐标系标定，从而将上一步偏差转换到吊具坐标系。
[0035]步骤104：已知吊具坐标系下集装箱两侧特征实时位置与标准位置偏差，通过几何关系计算获取集装箱相对吊具的水平偏角与位置偏差。
[0036]根据步骤101，为了获取集装箱与吊具的相对位置姿态，实现对集装箱的自动抓取和放置任务，选取定位特征并不唯本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于3D传感器的集装箱自动定位方法，其特征在于，包括以下步骤：101、将两个3D传感器分别安装于空箱堆高机的吊具两侧，获取集装箱两侧特征数据，包括锁孔数据、边缘数据；102、制作所选特征在标准位置的点云模型，采用基于主成分分析(PCA)粗配准与改进的迭代最近点(ICP)精配准的方法，获取集装箱两侧特征实时位置与标准位置在传感器坐标系下偏差；103、基于相对标定的方式将两个3D传感器坐标系分别与吊具坐标系标定，将上一步所述偏差转换到吊具坐标系；104、已知吊具坐标系下集装箱两侧特征实时位置与标准位置偏差，通过几何关系计算获取集装箱相对吊具的水平偏角与位置偏差。2.根据权利要求1所述的一种基于3D传感器的集装箱自动定位方法，其特征在于：所述3D传感器为多线激光雷达，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李学艺，梁慧斌，张治国，朱伟，王海霞，杨通，卢晓，张华宇，毕全聚，
申请(专利权)人：青岛卓信通智能科技有限公司青岛伊唯特智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：