货物体积的计算方法、容积率的动态计算方法技术

本发明专利技术公开了一种货物体积的计算方法、容积率的动态计算方法。其中货物体积的计算方法，包括：步骤1，创建三维矩阵，根据装载物内部空间的尺寸将所述装载物的内部空间分割成与三维矩阵元素数量对应的分割块；步骤2，获取所述装载物内部空间中当前的货物的存储情况的点云数据；步骤3，根据所述点云数据的三维坐标值计算每个分割块的填充状态，并根据填充状态对所述三维矩阵的元素进行赋值；步骤4，对所述装载物内部空间的各内面的边缘进行处理，消除分割块的填充误差；步骤5，基于分割块的填充情况计算货物当前的体积；上述步骤1和步骤2的顺序可置换。本发明专利技术可以准确、实时计算不规则货物的体积，为货物仓储和物流提供有力的依据。为货物仓储和物流提供有力的依据。为货物仓储和物流提供有力的依据。

【技术实现步骤摘要】
货物体积的计算方法、容积率的动态计算方法


[0001]本专利技术涉及仓储、物流的
，尤其涉及一种货物体积的计算方法、容积率的动态计算方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着智慧物流的发展，通过智能软硬件、物联网、大数据等智慧化技术手段，逐渐实现物流各环节精细化、动态化、可视化管理，提高了物流系统智能化分析决策和自动化操作执行能力，提升了物流运作效率。
[0003]在物流的各个环节，都需要计算货物体积，以及仓储、运输的容积率。
[0004]以运输过程中的货车的体积的计算为例。现有技术中对货车的车厢内的货物体积和车厢装载率的计算方法中，有的采用激光笔进行测量，或采用工业相机或者摄像头进行测量，通过采集空车厢与载货车厢的彩色图像、深度图像，再基于色差阈值计算的图像比对，或解析图像来生点云数据，通过点云数据来计算车厢货物体积和装载率。点云数据简称PCD(Point Cloud Data)，点云数据是指在一个三维坐标系中的一组向量的集合。这些向量通常以X，Y，Z三维坐标的形式表示，一般主要代表一个物体的外表面几何形状，除此之外点云本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种货物体积的计算方法，其特征在于，包括：步骤1，创建三维矩阵，根据装载物内部空间的尺寸将所述装载物的内部空间分割成与三维矩阵元素数量对应的分割块；步骤2，获取所述装载物内部空间中当前的货物的存储情况的点云数据；步骤3，根据所述点云数据的三维坐标值计算每个分割块的填充状态，并根据填充状态对所述三维矩阵的元素进行赋值；步骤4，对所述装载物内部空间的各内面的边缘进行处理，消除分割块的填充误差；步骤5，基于分割块的填充情况计算货物当前的体积；所述步骤1和步骤2的顺序可置换。2.如权利要求1所述的货物体积的计算方法，其特征在于，所述步骤2中，通过雷达组件或3D摄像机组件或iTOF组件获取点云数据。3.如权利要求2所述的货物体积的计算方法，其特征在于，所述雷达组件包括一个雷达，以及驱动雷达转动的云台，所述雷达组件安装在所述装载物上可扫描货物的存储情况的一角。4.如权利要求3所述的货物体积的计算方法，其特征在于，当通过雷达组件获取点云数据时，先通过所述雷达组件获取点阵数据，通过三角转换将点阵数据转换成三维坐标值；所述三维坐标值的X值采用公式dis*cos(vertical_angle)*sin(horizon_angle)计算得到；所述三维坐标值的Y值采用公式dis*cos(vertical_angle)*cos(horizon_angle)计算得到；所述三维坐标值的Z值采用公式dis*sin(vertical_angle)计算得到；所述dis为点云数据中雷达与对应扫描点之间的距离，所述vertical_angle为雷达与对应扫描点之间的连线与XY平面之间的夹角，所述horizon_angle为雷达与对应扫描点之间的连线在XY平面上的垂直投影与Y轴之间的夹角。5.如权利要求1所述的货物体积的计算方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：根据所述三维坐标值计算得到当前堆叠的货物的边缘对...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢齐军，商冬海，
申请(专利权)人：深圳国微感知技术有限公司，
类型：发明
国别省市：