本发明专利技术公开基于现场参照物的三维点云的实时标定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：准确测定固定参照物位置，为后期矿车测量作外参标定；S2：两侧所述激光雷达提取建筑物点云，完成标定；S3：驶入所述矿车进入矿车装料通道，两侧所述激光雷达获取所述矿车双侧点云，并对获取点云图片进行预处理，以对背景冗余点云数据进行过滤，完成点云下采样，点云去背景，两侧点云融合，得到处理后点云数据信息。本发明专利技术涉及机器视觉数据处理技术领域，具体地讲，涉及基于现场参照物的三维点云的实时标定方法。本发明专利技术要解决的技术问题是提供基于现场参照物的三维点云的实时标定方法，方便矿车装料。方便矿车装料。方便矿车装料。
【技术实现步骤摘要】
基于现场参照物的三维点云的实时标定方法
[0001]本专利技术涉及机器视觉数据处理
，具体地讲，涉及基于现场参照物的三维点云的实时标定方法。
技术介绍
[0002]随着采矿技术的不断进步，现代矿山采集朝着数字智能化方向发展，物料装车是矿石生产过程的重要环节，矿山现阶段基本配置有卡车运输系统，但由于卡车种类繁多且仍然处于人工调度的状态，少数的自动装车发运系统也存在流程繁琐、物料装车偏载、称重作弊等问题，造成车辆通行慢，效率低。
[0003]矿车尺寸检测是矿山数字化发展的重要环节，目前，国内对车辆外廓尺寸的测量普遍采用龙门架式红外光幕组合激光雷达测量法和龙门架式激光雷达组合计算机视觉测量法，红外光幕组合激光雷达测量法，采样的频率受现有产品的限制，测宽时需要在地面安装红外光幕接收器，不利于维护且难于达到较高的测量精度。因此，如何对矿车尺寸进行快速精确检测，成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术要解决的技术问题是提供基于现场参照物的三维点云的实时标定方法，方便矿车装料。
[0005]本专利技术采用如下技术方案实现专利技术目的：基于现场参照物的三维点云的实时标定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：准确测定固定参照物位置，为后期矿车测量作外参标定；S2：两侧所述激光雷达提取建筑物点云，完成标定；S3：驶入所述矿车进入矿车装料通道，两侧所述激光雷达获取所述矿车双侧点云，并对获取点云图片进行预处理，以对背景冗余点云数据进行过滤，完成点云下采样，点云去背景，两侧点云融合，得到处理后点云数据信息；S4：根据所述矿车点云数据，对不同类型的所述矿车的车厢进行特征识别；S5：依据所述S2的标定结果计算所述车厢的长宽高；S6：检测所述车厢上的横梁或车内障碍，指引下料口；S7：实时监测所述矿车装料状态，预测并指引下料口动作，直至装料完成。
[0006]作为本技术方案的进一步限定，矿车装料通道包括地面及两侧墙壁，在两侧所述墙壁上分别固定连接对称的立柱，在两侧所述墙壁上分别固定连接所述激光雷达，所述立柱为固定参照物；S21：首先需要在真实世界中选取标定物，选取四根固定的所述立柱作为标定物，根据现实立柱之间的位置关系，使用solidworks制作立柱的标准模型，并离散为点云数据；S22：在solidworks中构建立柱标准点云模型，以XOY面为底面，以一个所述立柱为原点，建立已知模型的坐标系，完成立柱标定。
[0007]作为本技术方案的进一步限定，每个所述激光雷达处于对称的所述立柱中间位置。
[0008]作为本技术方案的进一步限定，所述S3包括：S31：对矿车点云数据进行下采样处理，采用体素滤波器进行点云数据的下采样简化，在降低点密度的同时能够保持点云数据的形状特征，针对输入的点云数据特点找出最小的立方体素栅格，选取立方体栅格的边长，将立方体栅格依据变成划分个小栅格 ，该三维体素栅格由很多小型三维立方体的集合组成 ，将点云划分到相应的小栅格中，用每个小立方体栅格的质心代表该立方体内的其他点云，通过质心替代的方法无须建立点与点之间的拓扑结构来降低点云密度；S32：通过滤波器滤除背景信息点云，保留矿车点云数据，通过滤波器过滤掉指定方向上取值不在自定义阈值范围内的点，达到滤波和提取感兴趣区域的目的；S33：两侧所述激光雷达进行所述矿车点云数据采集，两个所述激光雷达扫描获得的点云数据都有各自的坐标系，需要通过点云配准，将点云坐标系统一。
[0009]作为本技术方案的进一步限定，所述S4主要针对不同类型的所述矿车进行所述车厢的识别与分割，将所述车厢与所述矿车进行分割，便于后期尺寸测量。
[0010]作为本技术方案的进一步限定，执行所述S4时，将已处理完矿车点云与立柱标准点云融合，过程为：S41：将已处理完矿车点云数据导入立柱标准点云，获得立柱标准点云模型与矿车点云的相对位置关系；S42：矿车点云中，所述立柱距离所述激光雷达的距离是固定的，所以根据已知的位置关系，从矿车点云中分割出所述立柱的点云数据，使用ICP算法，将扫描点云配准到立柱标准点云。
[0011]作为本技术方案的进一步限定，车内障碍的位置影响所述矿车装料的下料口位置，通过所述激光雷达采集到的所述矿车点云数据，障碍物点云簇中点云是紧密相邻的，而不同的障碍物点云簇之间存在一定的距离，根据这个规律，基于欧式距离将障碍物进行聚类分割，以此确定障碍物位置，保证下料口在下料时不被障碍物影响。
[0012]作为本技术方案的进一步限定，所述S5依据所述S2的标定结果计算所述矿车相对偏移角度、所述车厢长宽高及车内障碍位置，ICP算法具体到各个参数的测量。
[0013]所述S5的具体步骤为：S51：将ICP计算出的转换矩阵应用于矿车点云，转化矿车点云；S52：转换完成后的点云，其中所述立柱的位置是已知的，任意选取所述矿车上某点可以获取该点相对于已知位置的位移关系，基于以上关系，可以得到矿车的长、宽、高以及车内障碍位置各种参数。
[0014]与现有技术相比，本专利技术的优点和积极效果是：1、本专利技术提供了一种基于现场参照物的三维点云的实时标定方法，该方法有效的解决了矿车自动装料过程中矿车尺寸的测量以及矿料实时装载情况，根据算法处理结果得到对应矿车的尺寸，实时监测矿车装料过程，实现无人装车环境，并及时对矿车装料中的空载、满载偏载等状况做出反应。
[0015]2、本专利技术研究成果可广泛应用于相关领域的散料自动装车系统，在提升矿山作业
效能的同时其系统本体也将催化出一个新的矿山装备增长点。建立一套高效的实时供应链体系，为矿山的安全生产以及节能降耗提供有力的保障。并对运输车辆进行甄别，从源头杜绝超载、错载的等问题，并拒绝不符合排量的车辆上路，推动绿色运输。
附图说明
[0016]图1为本专利技术的点云数据处理流程框图。
[0017]图2为本专利技术的结构示意图。
[0018]图3为本专利技术的立柱标准点云坐标系。
[0019]图4为本专利技术的矿点云与立柱标准点云位置关系。
[0020]图5为本专利技术的立柱标准点云与扫描点云。
[0021]图6为本专利技术的ICP转换矩阵算法。
[0022]图7为本专利技术的矿车点云转换后图片。
[0023]图8为本专利技术的配准后矿车点云。
[0024]图9为本专利技术的矿车点云位置估算。
[0025]图中：1、矿车，2、墙壁，3、地面，4、车厢，5、横梁，6、激光雷达，7、立柱。
具体实施方式
[0026]下面结合附图，对本专利技术的一个具体实施方式进行详细描述，但应当理解本专利技术的保护范围并不受具体实施方式的限制。
[0027]本专利技术其特征在于，包括以下步骤：S1：准确测定固定参照物位置，为后期矿车1测量作外参标定。
[0028]矿车装料通道包括地面3及两侧墙壁2，在两侧所述墙壁2上分别固定连接对称的立柱7，在两侧所述墙壁2上分别固定连接所述激光雷达6，所述立柱7为固定参照物。
[0029]每个所述激光雷达6处本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于现场参照物的三维点云的实时标定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：准确测定固定参照物位置，为后期矿车（1）测量作外参标定；S2：两侧所述激光雷达（6）提取建筑物点云，完成标定；S3：驶入所述矿车（1）进入矿车装料通道，两侧所述激光雷达（6）获取所述矿车（1）双侧点云，并对获取点云图片进行预处理，以对背景冗余点云数据进行过滤，完成点云下采样，点云去背景，两侧点云融合，得到处理后点云数据信息；S4：根据所述矿车（1）点云数据，对不同类型的所述矿车（1）的车厢（4）进行特征识别；S5：依据所述S2的标定结果计算所述车厢（4）的长宽高；S6：检测所述车厢（4）上的横梁（5）或车内障碍，指引下料口；S7：实时监测所述矿车（1）装料状态，预测并指引下料口动作，直至装料完成。2.根据权利要求1所述的基于现场参照物的三维点云的实时标定方法，其特征在于：矿车装料通道包括地面（3）及两侧墙壁（2），在两侧所述墙壁（2）上分别固定连接对称的立柱（7），在两侧所述墙壁（2）上分别固定连接所述激光雷达（6），所述立柱（7）为固定参照物；S21：首先需要在真实世界中选取标定物，选取四根固定的所述立柱（7）作为标定物，根据现实立柱之间的位置关系，使用solidworks制作立柱的标准模型，并离散为点云数据；S22：在solidworks中构建立柱标准点云模型，以XOY面为底面，以一个所述立柱（7）为原点，建立已知模型的坐标系，完成立柱（7）标定。3.根据权利要求2所述的基于现场参照物的三维点云的实时标定方法，其特征在于：每个所述激光雷达（6）处于对称的所述立柱（7）中间位置。4.根据权利要求1所述的基于现场参照物的三维点云的实时标定方法，其特征在于：所述S3包括：S31：对矿车点云数据进行下采样处理，采用体素滤波器进行点云数据的下采样简化，在降低点密度的同时能够保持点云数据的形状特征，针对输入的点云数据特点找出最小的立方体素栅格，选取立方体栅格的边长，将立方体栅格依据变成划分个小栅格 ，该三维体素栅格由很多小型三维立方体的集合组成 ，将点云划分到相应的小栅格中，用每个小立方体栅格的质心代表该立方体内的其他点云，通过质心替代的方法无须建立点与点之间的拓扑结构来降...
【专利技术属性】
技术研发人员：乔晋崴，李树赞，杨志，林江海，刘文俊，丁新磊，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学山东省科学院，
类型：发明
国别省市：
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