[发明专利]一种基于激光的集装箱卡车车道上的自动着箱系统及方法有效
申请号: | 202010235683.4 | 申请日: | 2020-03-30 |
公开(公告)号: | CN111268566B | 公开(公告)日: | 2021-10-29 |
发明(设计)人: | 陈福兴 | 申请(专利权)人: | 北京国泰星云科技有限公司 |
主分类号: | B66C13/16 | 分类号: | B66C13/16;B66C13/48 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100012 北京市朝阳区来*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 激光 集装箱 卡车 车道 自动 系统 方法 | ||
1.一种基于激光的集装箱卡车车道上的自动着箱方法,其特征在于:包括控制器和分别与控制器相连的3D激光扫描仪、工控机和LED显示屏,所述3D激光扫描仪通过支架安装于岸桥的联系梁上或场桥车道侧行走平台上;所述工控机和3D激光扫描仪连接,所述控制器与大车PLC控制系统连接;具体包括如下步骤:
步骤一、在集装箱码头场桥和岸桥作业时,所述控制器根据从大车PLC控制系统获得的作业车道信息,发送指令驱动电机带动3D激光扫描仪旋转到对应的作业车道,使激光扫描仪始终保持平行于作业车道的扫描方向且能对作业车道中心进行扫描;
步骤二、当集卡车进入作业车道后,所述3D激光扫描仪对集卡车中心截面轮廓进行扫描,并将扫描的集卡车中心截面轮廓数据对发送给控制器;所述控制器进行计算得到集卡车对位信息,并发送给LED显示屏进行显示,以引导集卡车停靠到正确位置;
步骤三、当集卡车对位完成停靠到正确位置后,所述控制器发送指令驱动电机带动3D激光扫描仪对集卡车的轮廓进行完整扫描,并将扫描的3D点云数据持续发送给工控机,所述工控机计算出集卡车三维定位信息并发送给控制器,其中:所述集卡车三维定位信息包括集卡车托架中心三轴x,y,z的坐标,及集卡车在三个轴向skew,trim,list的姿态角度;所述集卡车三维定位信息的计算方法为:
第一步、对点云原始数据进行聚类分割处理,同时清除杂乱点;
第二步、定位集卡车托架部分点云:
对聚类后的点云进行遍历,计算每个类集的最小包围盒,然后根据集卡车与3D激光扫描仪的相对位置关系以及集卡托架总体轮廓,定位集卡托架部分点云V以及对应的包围盒;
第三步、拟合目标顶面点云所在平面,并计算投影点云:
对包围盒B进行栅格划分,在包围盒顶面上的死角处分别采样一个栅格,并对每个栅格进行重心计算,然后以四个重心坐标估计顶面法向,并以四个重心坐标的均值作为顶面所在平面上的一点,根据点法式计算顶面所在平面P(),最后将点云V中所有点投影到平面P上,计算获得投影点云;
第四步、计算投影点云最小包围矩形:
首先对投影点云进行三角网格化,根据网格的拓扑关系进行点云的最小凸包点集;然后对中点按照顺时针方向排序存储,按照存储顺序以相邻两点确定一条直线作为包围矩形的一条边,计算能包围点集中所有点的包围矩形,按照存储顺序遍历所有点,生成投影点云包围矩形集R,最后遍历包围矩形集R提取面积最小的包围矩形;
第五步、计算集卡托架中心坐标,以及集卡车在三个轴向skew, list,trim的姿态角度:
计算最小包围矩形的中心位置作为集卡托架中心坐标,最小包围矩形在X轴方向的长边与X轴的夹角为skew值,顶面所在平面P的法向n在XOZ平面上的投影向量与z轴的夹角为list值,法向n在YOZ平面上的投影向量与z轴的夹角为trim值;
步骤四、所述控制器向大车PLC控制系统发送指令,使吊具和小车运动到集装箱卡车上方,调整吊具姿态,完成对集装箱卡车的抓放箱操作。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光的集装箱卡车车道上的自动着箱方法,其特征在于:所述3D激光扫描仪的激光扫描面覆盖当前作业车道的集卡车从车头到托架尾部的范围。
3.根据权利要求1所述的一种基于激光的集装箱卡车车道上的自动着箱方法,其特征在于:所述LED显示屏安装于车道侧的起重机大车结构上,确保集卡车司机能够直接观察到或通过后视镜观察到。
4.根据权利要求1所述的一种基于激光的集装箱卡车车道上的自动着箱方法,其特征在于:所述控制器和工控机安装于室外工业机箱内部。
5.根据权利要求1所述的一种基于激光的集装箱卡车车道上的自动着箱方法,其特征在于:所述控制器根据集卡车中心截面轮廓数据对进行计算识别出集卡车的特征信息,所述特征信息包括车头、拖架和集装箱;当车头在吊具下方时,控制器向大车PLC控制系统发送防砸信号,控制吊具停止下降。
6.根据权利要求1所述的一种基于激光的集装箱卡车车道上的自动着箱方法,其特征在于:第一步所述对点云原始数据进行聚类分割处理,同时清除杂乱点的方法为:
(1)按如下公式计算第i个点的K均值:
式中,K为邻近点个数;
(2)按如下公式计算输入点云的K均值标准差:
式中,N为总点数;
(3)设定的标准差系数μ,判断检测点是否存在邻近点,并根据邻近点进行聚类,聚类完成后设定类点数量阈值并将点数量小于阈值的类集进行滤除。
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