[发明专利]托盘位姿定位方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及智能仓储技术领域，公开了一种托盘位姿定位方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取预设托盘区域的RGBD图像和点云图像，并对所述RGBD图像进行图像识别处理，获得托盘标识信息，基于所述托盘标识信息建立对应的坐标系，并根据所述托盘标识信息确定托盘中心点坐标，根据所述托盘标识信息从所述点云图像中提取托盘点云数据，并根据所述托盘点云数据确定托盘航向角，根据所述托盘中心点坐标和所述托盘航向角获得托盘位姿数据。通过将深度学习和点云处理相结合，并根据获得的托盘中心点坐标和托盘航向角定位托盘位姿，以实现对多种类型的托盘位姿进行高精度高鲁棒性的定位，提升了托盘位姿检测的普适性和鲁棒性。

技术领域

本发明涉及智能仓储技术领域，尤其涉及一种托盘位姿定位方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着智能仓储技术的发展，传统的制造业也不断向数字化、智能化、无人化的方向发展，相应地，在实际生产中，对无人叉车的需求量也越来越大，而如何实现无人叉车的托盘的“歪放正取”一直是行业的难点，现有技术中，大多只能对特定形状的托盘进行位姿定位，泛化能力不强，且在基于二维图像实现对托盘位姿的定位时，对环境条件要求较高，鲁棒性较差。因此，如何解决现有技术无法对多种类型的托盘位姿进行高精度高鲁棒性的定位，成为一个亟待解决的问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供了一种托盘位姿定位方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法对多种类型的托盘位姿进行高精度高鲁棒性的定位的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种托盘位姿定位方法，所述方法包括以下步骤：

获取预设托盘区域的RGBD图像和点云图像，并对所述RGBD图像进行图像识别处理，获得托盘标识信息；

基于所述托盘标识信息建立对应的坐标系，并根据所述托盘标识信息确定托盘中心点坐标；

根据所述托盘标识信息从所述点云图像中提取托盘点云数据，并根据所述托盘点云数据确定托盘航向角；

根据所述托盘中心点坐标和所述托盘航向角获得托盘位姿数据。

优选地，所述获取预设托盘区域的RGBD图像和点云图像，并对所述RGBD图像进行图像识别处理，获得托盘标识信息的步骤，具体包括：

获取预设托盘区域的RGBD图像和点云图像；

对所述RGBD图像进行灰度值转换处理，获得灰度深度图；

对所述灰度深度图进行边缘检测，获得托盘锚框；

相应地，所述基于所述托盘标识信息建立对应的坐标系，并根据所述托盘标识信息确定托盘中心点坐标的步骤，具体包括：

基于所述托盘锚框建立对应的坐标系，并根据所述托盘锚框确定托盘中心点坐标。

优选地，所述获取预设托盘区域的RGBD图像和点云图像，并对所述RGBD图像进行图像识别处理，获得托盘标识信息的步骤，具体包括：

获取预设托盘区域的RGBD图像和点云图像；

将所述RGBD图像输入至预设关键点检测模型中，获得模型输出结果，从所述模型输出结果中提取托盘关键点信息；

相应地，所述基于所述托盘标识信息建立对应的坐标系，并根据所述托盘标识信息确定托盘中心点坐标的步骤，具体包括：

基于所述托盘关键点建立对应的坐标系，并根据所述托盘关键点确定托盘中心点坐标。

优选地，所述将所述RGBD图像输入至预设关键点检测模型中，获得托盘关键点的步骤之前，还包括：