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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及反光识别领域,尤其涉及一种反光物体识别方法及装置。
技术介绍
1、无人搬运机器人(automated guided vehicle,agv)作为仓储物流自动化生产中的重要运输工具。其中,agv的导航定位是在仓储物流自动化运输过程中的重要技术,常见的工业agv导航定位方式有磁导航、激光导航、二维码导航等。其中基于反光柱与反光板的激光导航由于其定位精度高,维护成本低,安装方便且成本相对较低,在agv方面应用范围较多。
2、反光板和反光柱在识别距离和可识别角度范围上具有一定的区别,在综合使用便捷性及定位识别稳定性等因素后反光板与反光柱两者会结合使用,可以agv导航定位精度。
3、但是在现有技术中,无法识别反光物体的形状,也就无法对反光板和反光柱进行区分,从而导致在agv导航定位的精度较差。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种反光物体识别方法及装置,以解决目前无法识别反光物体的形状而导致在agv导航定位的精度不高的问题。
2、第一方面,本申请提供了一种反光物体识别方法,包括:
3、获得区域点云数据,并将区域点云数据中强度值大于预设值的若干个区域,确定为若干个种子区域;
4、根据扩散聚类算法,以若干个种子区域为中心对区域点云数据进行聚类,获取若干个候选区域;
5、计算每个候选区域的曲率,根据每个候选区域的曲率确定每个候选区域的形状,并根据各个候选区域的形状,确定每个候选区域对应的反光物体的形状。
...【技术保护点】
1.一种反光物体识别方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的反光物体识别方法,其特征在于,在根据各个候选区域的形状,确定每个候选区域对应的反光物体的形状,之后包括:
3.根据权利要求1所述的反光物体识别方法,其特征在于,所述获得区域点云数据,具体为:
4.根据权利要求1所述的反光物体识别方法,其特征在于,所述将区域点云数据中强度值大于预设值的若干个区域,确定为若干个种子区域,具体为:
5.根据权利要求1所述的反光物体识别方法,其特征在于,所述根据扩散聚类算法,以若干个种子区域为中心对区域点云数据进行聚类,获取若干个候选区域,具体为:
6.根据权利要求1所述的反光物体识别方法,其特征在于,所述计算每个候选区域的曲率,根据每个候选区域的曲率确定每个候选区域的形状,具体为:
7.根据权利要求1所述的反光物体识别方法,其特征在于,在所述根据扩散聚类算法,以若干个种子区域为中心对区域点云数据进行聚类,获取若干个候选区域,之后包括:
8.一种反光物体识别装置,其特征在于,包括:种子区域模块、候选区域
9.根据权利要求8所述的反光物体识别装置,其特征在于,还包括:圆心确定模块和中点确定模块;
10.根据权利要求8所述的反光物体识别装置,其特征在于,所述种子区域模块包括雷达点云数据单元和区域点云数据单元;
11.根据权利要求8所述的反光物体识别装置,其特征在于,所述种子区域模块包括种子区域确定单元;
12.根据权利要求8所述的反光物体识别装置,其特征在于,所述候选区域模块包括:持续判断单元;
13.根据权利要求8所述的反光物体识别装置,其特征在于,所述形状确定模块包括:拆分单元、斜率单元、第一判断单元和形状识别单元;
14.根据权利要求8所述的反光物体识别装置,其特征在于,还包括:第二判断模块和候选区域确定模块;
...【技术特征摘要】
1.一种反光物体识别方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的反光物体识别方法,其特征在于,在根据各个候选区域的形状,确定每个候选区域对应的反光物体的形状,之后包括:
3.根据权利要求1所述的反光物体识别方法,其特征在于,所述获得区域点云数据,具体为:
4.根据权利要求1所述的反光物体识别方法,其特征在于,所述将区域点云数据中强度值大于预设值的若干个区域,确定为若干个种子区域,具体为:
5.根据权利要求1所述的反光物体识别方法,其特征在于,所述根据扩散聚类算法,以若干个种子区域为中心对区域点云数据进行聚类,获取若干个候选区域,具体为:
6.根据权利要求1所述的反光物体识别方法,其特征在于,所述计算每个候选区域的曲率,根据每个候选区域的曲率确定每个候选区域的形状,具体为:
7.根据权利要求1所述的反光物体识别方法,其特征在于,在所述根据扩散聚类算法,以若干个种子区域...
【专利技术属性】
技术研发人员:郭羽鹏,刘建,
申请(专利权)人:广东省大湾区集成电路与系统应用研究院,
类型:发明
国别省市:
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