一种基于激光雷达实现集装箱目标检测的方法技术

本发明专利技术针对集装箱自动装卸过程中出现的检测问题，提出了一种基于激光雷达实现集装箱目标检测的方法。本发明专利技术对铁路系统中的集装箱对象进行了分析，针对实际环境中物料、联接器等噪声的干扰进行了准确地切除，提出了一种模型配准的方法进一步提高定位精度。此外，本发明专利技术设计具有流程完整、效率较高的特点，在工控机上可以实时性地定位和反馈结果。机上可以实时性地定位和反馈结果。机上可以实时性地定位和反馈结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光雷达实现集装箱目标检测的方法


[0001]本专利技术属于基于激光雷达进行目标检测领域，具体涉及一种基于激光雷达实现集装箱目标检测的方法，用于对火车等载具上的集装箱进行检测，为后续的装卸提供准确实时的信息。

技术介绍

[0002]目前港口、铁路等需要集装箱抓取与堆放作业过程中，普遍使用人工控制吊具来完成对集装箱的抓取和放置过程，显而易见，该方法存在诸多缺陷：由于人依靠自己的感觉进行对接，会经常出现对接错误而导致的二次尝试，效率较低且根本无法满足较高的精度和实时性要求。因此，激光检测和定位技术成为了解决这一问题的有效手段。
[0003]激光检测和定位技术是一种基于激光测距和图像处理的先进技术，可以对集装箱的位置、高度、方向和体积等信息进行实时监测和测量。这项技术利用激光器发出激光束，通过光电传感器接收反射回来的光信号，计算出光的传播时间和距离，从而确定物体的位置和距离。同时，通过图像处理技术，可以对集装箱的外形、标记、损伤等进行识别和分析，实现集装箱的自动化管理和监控。这项技术还能在箱运输的各个环节中应用，例如集装箱码头、货场、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达实现集装箱目标检测的方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1：获取当前包含集装箱场景的完整三维点云数据；所述的三维点云数据是由二维激光和PLC相互配合获取的，具体为：二维激光扫描仪沿行车运动方向匀速运动并以固定频率扫描得到二维点云数据，所述行车运动方向即为激光点云坐标系下的x轴方向；同时工控机以扫描仪相同频率从PLC处读取实时行车坐标，将所读取的坐标值作为激光点云坐标系下x轴坐标值，沿x坐标轴逐帧累加点云数据，最终得到当前场景下完整的三维点云数据；步骤2：对所述三维点云数据进行预处理；步骤3：对步骤2预处理后的三维点云数据提取集装箱顶面，去除噪声点云，制作集装箱顶面标准模型点云，将所述集装箱顶面标准模型点云与所述去除噪声之后的点云进行质心粗配准和ICP精配准；步骤4：根据所述ICP精配准之后的点云，求得集装箱顶面的中心坐标和集装箱朝向。2.根据权利要求1所述的基于激光雷达实现集装箱目标检测的方法，其特征在于，步骤2所述预处理，包括降采样和区域分割。3.根据权利要求2所述的基于激光雷达实现集装箱目标检测的方法，其特征在于，所述降采样为采用体素滤波进行点云的稀疏化，所述体素滤波是将全局点云划分体素栅格，在每个栅格内对其中的点求均值，并由均值点代替栅格中的点；所述区域分割为欧式分割。4.根据权利要求1所述的基于激光雷达实现集装箱目标检测的方法，其特征在于，步骤3中所述提取集装箱顶面，具体为：采用RANSAC算法在整体点云中获取集装箱顶面拟合结果，所述RANSAC算法中，点云基本子集的最小采样数N与至少取得一个良性子集的概率P(P>t)满足式(1)的关系：P＝1
‑
(1
‑
t
N
)
m
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式中：t为数据集合中内点概率，即t＝内点数量/整体点云数量；m为迭代次数。5.根据权利要求1所述的基于激光雷达实现集装箱目标检测的方法，其特征在于，步骤3中所述去除噪声点云，所述的噪声点云包括由集装箱中装有的满溢物料和/或火车之间的联挂器形成的点云。6.根据权利要求5所述的基于激光雷达实现集装箱目标检测的方法，其特征在于，采用直方统计滤波的方法去除所述由集装箱中装有的满溢物料形成的噪声点云，具体为：首先将点云沿x轴每隔k个单位长度进行区域划分，再对各个区域的点云中每个点的邻域进行统计分析，将点云中所有点的距离假设构成高斯分布，其形状由均值μ和标准差σ决定，设点云中的第n个点坐标为p
n
(Xn，Yn，Zn)，该点到任意一点p
m
(Xm,Ym,Zm)的距离为：再通过Si求出每个点到其他任意点之间距离的平均值和标准差，假...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫飞，刘远正，庄严，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：