[发明专利]一种激光盘料数据处理方法

说明书

本发明公开了一种激光盘料数据处理方法，涉及数据处理技术领域。本方法包括以下步骤：首先，计算出料场的面积，其次，算出面积后，获取激光点云映射在料堆表面的激光点云坐标值；再次，通过激光点云的多个坐标值，计算出激光点云映射在料堆表面上的物理区域大小；从次，然后按照激光点云映射在料堆表面物理区域大小对整个料场进行分区；在每个分区内，所有的点云数据都默认为此区间内的平均值；最后，把每个分区的点云数据通过算法计算之后，跟坐标相对应，得到整个料场的点云数据集合。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤具体是一种激光盘料数据处理方法。

背景技术

近几年来，越来越多的料场选择轨道式激光盘料，激光测距仪通过激光点云来获取激光点云数据。由于料场现场比较复杂，人员进出、堆取料机工作、激光盘测距仪晃动和轨道机器人移动速度改变等原因，都可能会引起激光点云数据获取精度丢失。点云数据最重要的就是激光测距仪在扫描过程中，对料场中料堆点云的分配，将扫描结果处理完之后对应到坐标点上。主流的点云数据计算方法是，先计算激光测距仪的扫描范围，然后在计算轨道机器人的移动速度和料场的面积等因素，通过获取平均值等算法方式，最终获取点云数据。这种计算方式不仅计算效率不高而且精度低。

发明内容

为了解决激光点云计算速度慢，精度不准确等问题，本发明主要提供一种激光点云数据处理方法，处理速度快、精度高。

本发明是以如下技术方案实现的：一种激光盘料数据处理方法，包括以下步骤：

首先，计算出料场的面积，

其次，算出面积后，获取激光点云映射在料堆表面的激光点云坐标值；

再次，通过激光点云的多个坐标值，计算出激光点云映射在料堆表面上的物理区域大小；

从次，然后按照激光点云映射在料堆表面物理区域大小对整个料场进行分区；在每个分区内，所有的点云数据都默认为此区间内的平均值；

最后，把每个分区的点云数据通过算法计算之后，跟坐标相对应，得到整个料场的点云数据集合。

优选的，采用激光测距仪获取激光点云映射在料堆表面的激光点云坐标值，计算方法如下：

定义激光测距仪XYZ方向与实际扫描场景进行一一对应，对应后激光测距仪Z轴为扫描场景X轴方向，激光测距仪Y轴为扫描场景Z轴方向，激光测距仪X轴为扫描场景Y轴方向；p0,p1为同一个通道映射在料堆上的点，坐标点p0的x坐标＝x1-l；

p0的y坐标＝t*cos(ω)*SIN(α)，也就是K的距离；

p0的Z坐标＝H-c；

p1的x坐标＝x1-l；

p1的Y坐标＝t0*cos(ω)*SIN(α’)；

p1的Z坐标＝H-c

p1与p0两点之间距离为p1的y坐标-p0的y坐标。

其中，x1为轨道机器人移动距离，即激光测距仪距离原点的距离；l为p0点与激光测距仪垂直线之间的距离；H为激光测距仪距离地面的安装高度；c为激光测距仪到料堆的距离；t为p0点与激光测距仪之间的距离；ω为t所在通道与激光测距仪垂直线之间的夹角；α为激光测距仪t所在通道旋转之后的角度；t0为p1点与激光测距仪之间的距离，α’为t0所在通道与垂直线之间的角度。

优选的，激光点云映射在料堆表面上的物理区域大小计算方法如下：p0为t所在通道映射在料堆上的点，p1为t0所在通道映射在料堆上的点，t0所在通道为t所在通道旋转之后的位置；p2,p3是相邻通道同理得出的2个点；p0、p1、p2、p3坐标连起来，获得一个矩形，通过条形料场的宽度和长度，计算出料场中矩形分布，并将矩形分布坐标存储，用于对获取的点云数据进行聚合分析。