[发明专利]一种基于点云平面轮廓匹配的货物托盘检测方法及系统

说明书

本发明提供一种基于点云平面轮廓匹配的货物托盘检测方法及系统，所述方法步骤包括：步骤1、原始点云滤波；步骤2、点云平面分割；步骤3、投影生成栅格图；步骤4、轮廓提取；步骤5、轮廓匹配；步骤6、获取相对位姿。所述系统包括：原始点云滤波模块，点云平面分割模块，投影生成栅格图模块，轮廓提取模块，轮廓匹配模块，获取相对位姿模块。本发明成本低廉，检测精度高，基本不受光照影响；不要进行敷设标签等操作，不需要对仓储环境进行改造；适用于各种颜色、规格的货物托盘，具有精度高、价格低、鲁棒性强等优点。

技术领域

本发明涉及工业机器人技术领域，具体地，涉及一种基于点云平面轮廓匹配的货物托盘检测方法及系统。

背景技术

随着现代物流技术的发展，自动引导车(AGV)在智能仓储技术中发挥着越来越重要的作用，而对货物托盘的检测是AGV的核心技术之一。仓储环境具有背景复杂、光线条件不稳定、动/静态障碍物较多等特点，精准高效的对货物托盘检测与定位是目前亟待解决的问题。

目前对货物托盘的检测主要采用视觉检测、激光雷达检测等方法。其中，单目视觉成本虽然不高，但精度不高、受光线影响大；多线激光雷达和双目视觉检测都具有精度高的特点，但是多线激光雷达价格过于昂贵、双面视觉检测受光照影响大；单线激光雷达成本相对较低，但是获取信息量不足，容易产生误检；基于特征标签的视觉检测方法，对于标签的敷设精度要求比较高，环境鲁棒性不好等等。

比如公开号为CN104777835A，申请号为CN201510106059.3的发明专利申请，其公开一种全向自动叉车及3D立体视觉导航定位方法，采用双目立体视觉进行托盘定位，易受仓储环境中复杂光照的影响；公开号为CN106044645A，申请号为CN201610620160.5的发明专利申请，其公开一种基于二维码定位的货物托盘存取系统、及其存取方法，采用单目视觉检测托盘表面敷设的二维码实现对托盘的定位，但仅限于近距离检测场景。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于轮廓匹配的货物托盘检测方法及系统，具有精度高、价格低、鲁棒性强等优点。

为实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

根据本发明第一目的，提供一种基于点云平面轮廓匹配的货物托盘检测方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：由传感器采集包含货物托盘的仓储环境点云，通过滤波算法剔除稀疏的离群点；

步骤2：对步骤1中得到的点云进行法线估计，采用基于法线约束的区域生长算法，对点云进行平面分割；

步骤3：对步骤2中分割得到的各点云平面进行法线估计，并沿其法线方向进行投影，以生成栅格图；

步骤4：提取步骤3中的各点云栅格图的轮廓，并分别与货物托盘立面轮廓模板进行匹配；

步骤5：匹配成功的点云平面中心即为货物托盘中心，得到货物托盘中心到传感器之间距离和方位，通过计算该点云平面的法线得到货物托盘与传感器之间的相对姿态，从而完成货物托盘的检测与定位。

优选地，步骤2中，所述的平面分割，即通过判断种子点与临近点法向量的方向接近程度进行区域生长，并限定生长区域的点云数量上限和下限，以剔除过大或过小的平面。

优选地，步骤4中：

若提取的点云栅格图的轮廓与货物托盘立面轮廓匹配成功，则认为该轮廓对应的点云平面即为货物托盘，转步骤5；否则，继续使用其他点云栅格图的轮廓与货物托盘立面轮廓模板进行匹配，直至匹配成功。

根据本发明第二目的，提供一种基于点云平面轮廓匹配的货物托盘检测系统，包括：

原始点云滤波模块，由传感器采集包含货物托盘的仓储环境点云，通过滤波算法剔除稀疏的离群点；