[发明专利]基于ToF成像系统的栈板识别方法及自动导引运输车

说明书

本发明涉及自动化物流技术领域。本发明一实施例提一种基于ToF成像系统的栈板识别方法，包括：基于ToF成像系统，获取关于待识别的栈板的栈板点云数据；从所述栈板点云数据中分离出地面成分和物体成分；基于点云区域增长算法，从对应所述物体成分的点云数据中分割出栈板前端面；根据所分割出的栈板前端面的几何特征信息，识别所述栈板的姿态和空间位置。由此，不需要额外的人工标签标注，降低了人工成本，并且能够同时防止光线、噪音等因素的干扰，可较为精确地计算出栈板的姿态和位置。

技术领域

本发明涉及自动化物流技术领域，具体地涉及一种基于ToF成像系统的栈板识别方法及自动导引运输车。

背景技术

自动化物流和仓储系统是未来的发展趋势，而智能叉车在其中起到了重要的作用。智能叉车除了需要自主导航外，还需要动态识别安放货物的栈板，同时确定栈板的姿态和位置，精准完成自动搬运任务。

目前栈板的识别没有非常通用和成熟的技术，目前一方面的方法需要给栈板添加人工标签，但是该方法需要丢栈板做改造，人工成本高；目前另一方面的方法中，通过单目、双目或深度摄像头基于图像识别栈板，但该方法受到了应用环境的限制（例如受光线的影响大），并且由于程序运算量大而无法得出实时处理图像的效果。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种基于ToF成像系统的栈板识别方法及自动导引运输车，用以解决目前栈板打标签所导致的高成本以及图像识别栈板所导致的高复杂性的问题。

为了实现上述目的，本发明实施例一方面提供了一种基于ToF成像系统的栈板识别方法，包括：基于ToF成像系统，获取关于待识别的栈板的栈板点云数据；从所述栈板点云数据中分离出地面成分和物体成分；基于点云区域增长算法，从对应所述物体成分的点云数据中分割出栈板前端面；根据所分割出的栈板前端面的几何特征信息，识别所述栈板的姿态和空间位置。

可选的，所述从所述栈板点云数据中分离出地面成分和物体成分包括：根据自然三轴坐标系，将所获取的栈板点云数据赋予为对应的点云坐标；获取所述待识别的栈板的需求高度；根据所述需求高度，滤除所述点云坐标下与所述需求高度不匹配的栈板点云数据；从经滤除的栈板点云数据中分离出地面成分和物体成分。

可选的，所述从所述栈板点云数据中分离出地面成分和物体成分包括：分别多次随机从所述点云数据中抽取多个点，并相应地拟合出多个基准平面；统计所述点云数据下所有的点分别与所述多个基准平面的距离在容差距离范围内的相应的点的数量；比较所统计的所述点的数量，并根据该比较的结果和所述多个基准平面确定地面成分

可选的，所述基于点云区域增长算法从对应所述物体成分的点云数据中分割出栈板前端面包括：从所述物体成分的点云数据中随机选取种子点，并判断所述种子点与作为所述种子点周围的非种子点是否处于同一平面内，其中所述种子点的法向量与地面法向量垂直；当确定所述种子点和所述非种子点处于同一平面内时，确定将该非种子点作为新的种子点；迭代判断所述新的种子点与其周围的非种子点是否处于同一平面内，以通过点云区域生长的方式统计出所有的种子点；以及基于所统计的种子点，构建所述栈板前端面。

可选的，所述基于所统计的种子点构建所述栈板前端面包括：判断所统计的种子点的数量是否处于预设定的数量范围内；若是，则基于所统计的种子点构建所述栈板前端面；以及若否，则确定所统计的种子点所对应的面不属于栈板前端面。

可选的，所述栈板配置有多种栈板前端面类型，其中，所述根据所分割出的栈板前端面的几何特征信息识别所述栈板的姿态和空间位置包括：确定所分割出的栈板前端面的最远两点之间的最长长度；将所述最长长度与多个对角线标准值进行匹配，以确定所述栈板前端面所属的栈板前端面类型，其中所述多个对角线标准值分别对应于多个不同的栈板前端面类型；根据与预设栈板前端面类型相对应的栈板前端面的中心点，确定栈板的空间位置。