一种基于激光雷达的托盘识别方法、系统和电子设备
专利汇可以提供一种基于激光雷达的托盘识别方法、系统和电子设备专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 激光雷达 的托盘识别方法，包括如下步骤：获取激光实时测量点 云 数据；进行聚类处理，得到聚类结果簇；进行直线拟合提取，得到拟合直线段；匹配得到两两匹配的簇对；确定托盘的中间腿和托盘的两个边腿；确定托盘的中心 位置 和 角 度。本发明通过利用激光雷达获取托盘点云数据，利用激光雷达测量 精度 高、抗干扰性能强的优点，提高托盘识别的精度和增强托盘识别的环境适应性，通过分析识别点云数据的相对位置关系识别出托盘的两个边腿和中间腿，从而识别出托盘的中心位置和角度，不需要预先建立托盘模板，增强托盘识别方法的适应性。本发明还公开一种基于激光雷达的托盘识别系统和 电子 设备。，下面是一种基于激光雷达的托盘识别方法、系统和电子设备专利的具体信息内容。
1.一种基于激光雷达的托盘识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，获取激光实时测量点云数据；
S2，对所述点云数据采用密度聚类算法进行聚类处理，得到至少一个聚类结果簇；
S3，对每个所述聚类结果簇进行直线拟合提取，得到一条或多条拟合直线段；
S4，根据每两个聚类结果簇的所述拟合直线段间的相互关系，得到两两匹配的簇对；
S5，根据所述簇对的距离和相互关系，确定托盘的中间腿和托盘的两个边腿；
S6，根据所述中间腿和两个边腿确定所述托盘的中心位置和角度。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的托盘识别方法，其特征在于，所述步骤S2，包括，
按照激光雷达采集所述点云数据的顺序滚动处理，将符合设定邻域范围及设定密度值范围的所述点云数据划分到当前簇中，当连续设定个数的所述点云数据超出所述设定密度值范围，则结束当前簇，重复此过程直到所述点云数据处理完毕。
3.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的托盘识别方法，其特征在于，所述步骤S3,包括，
对每个所述聚类结果簇内的点云数据进行直线拟合，如果拟合结果符合设定直线相关性系数，则获取当前的拟合直线段；
如果拟合结果不符合设定直线相关性系数，则选取所述聚类结果簇内梯度最大的点作为数据分割点，并根据所述数据分割点进行数据分割，对分割后的簇内数据分别进行直线拟合，直到拟合结果符合设定相关性系数时停止数据分割，获取当前的拟合直线段。
4.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的托盘识别方法，其特征在于，所述步骤S4，包括，
对任意两个聚类结果簇进行两两匹配，判断两个所述聚类结果簇间的位置关系，当两个所述聚类结果簇间的所述拟合直线段存在相互平行或相互垂直的关系时，所述两个所述聚类结果簇为所述两两匹配的簇对。
5.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的托盘识别方法，其特征在于，所述步骤S4，包括，
根据每个所述聚类结果簇的所述拟合直线段，确定每个所述聚类结果簇的关键点，根据所述关键点的纵坐标对所述聚类结果簇进行排序；
对排序后任意两个聚类结果簇进行两两匹配，判断两个所述聚类结果簇间的位置关系，当两个所述聚类结果簇间的所述拟合直线段存在相互平行或相互垂直的关系时，所述两个所述聚类结果簇为所述两两匹配的簇对。
6.根据权利要求5所述的一种基于激光雷达的托盘识别方法，其特征在于，所述根据每个所述聚类结果簇的所述拟合直线段，确定每个所述聚类结果簇的关键点，包括：
当所述聚类结果簇仅有一条拟合直线段且所述拟合直线段的斜率小于预设斜率时，所述拟合直线段的中间点为关键点；
当所述聚类结果簇仅有一条拟合直线段且所述拟合直线段的斜率大于或等于预设斜率时，所述拟合直线段靠近激光中心点的一端的端点为关键点；
当所述聚类结果簇有多条拟合直线段时，所述多条拟合直线段的交点中距离激光中心点最近的点为关键点。
7.根据权利要求5所述的一种基于激光雷达的托盘识别方法，其特征在于，所述S5包括，
S51,根据所述聚类结果簇的关键点确定所述簇对的距离；
S52,遍历所有所述簇对，当两个所述的簇对同时满足预设条件时，将两倍距离对应的簇对对应的簇设定为两个边腿候选对象，一倍距离对应的簇对中，非边腿侯选对象的簇设定为中间腿候选对象，得到腿候选对象组合；其中，所述预设条件包括：一个的簇对的距离是另一个的簇对的距离的两倍，两个所述簇对具有共同的簇，且两个所述簇对所对应的聚类结果簇的关键点满足预设的直线相关性；
S53，根据所述腿候选对象组合中的垂直或平行关系数量和距离激光中心点的位置，确定所述两个边腿和所述中间腿。
8.根据权利要求7所述的一种基于激光雷达的托盘识别方法，其特征在于，所述步骤S53，包括，
S531，比较所述腿候选对象组合中所对应的簇对中垂直或平行关系的数量，从中选择垂直或平行关系最多的腿候选对象组合，把所述腿候选对象组合所对应的所述两个边腿候选对象和所述中间腿候选对象作为所述两个边腿和所述中间腿；
S532，当存在多个所述腿候选对象组合的垂直或平行关系数量同时最多时，选取距离激光中心点最近的所述腿候选对象组合，把所述腿候选对象组合所对应的所述两个边腿候选对象和所述中间腿候选对象作为所述两个边腿和所述中间腿。
9.根据权利要求7所述的一种基于激光雷达的托盘识别方法，其特征在于，所述步骤S52和所述步骤S53间，还包括，
S52-53,根据预设托盘尺寸范围，删除超出所述预设托盘尺寸范围的所述腿候选对象组合。
10.根据权利要求7所述的一种基于激光雷达的托盘识别方法，其特征在于，所述步骤S6，包括，
S61，根据所述中间腿获取托盘的第一位置和第一角度；
S62，根据所述两个边腿获取托盘的第二位置和第二角度；
S63，对托盘的所述第一位置和所述第二位置进行平均，得到托盘的所述中心位置，对托盘的所述第一角度和所述第二角度进行平均，得到托盘的所述角度。
11.一种基于激光雷达的托盘识别系统，其特征在于，包括，
数据获取模块，获取激光实时测量点云数据；
聚类模块，对所述点云数据采用密度聚类算法进行聚类处理，得到至少一个聚类结果簇；
直线提取模块，对每个所述聚类结果簇进行直线拟合提取，得到一条或多条拟合直线段；
簇对获取模块，根据每两个聚类结果簇的所述拟合直线间的相互关系，得到两两匹配的簇对；
腿获取模块，根据所述簇对的距离和相互关系，确定托盘的中间腿和托盘的两个边腿；
托盘位置角度获取模块，根据所述中间腿和两个边腿确定所述托盘的中心位置和角度。
12.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-10任一项所述的基于激光雷达的托盘识别方法。
一种基于激光雷达的托盘识别方法、系统和电子设备
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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