[发明专利]融合点云数据与机器视觉的精定位方法、系统及介质

说明书

本发明提供了一种融合点云数据与机器视觉的精定位方法、系统及介质，包括：利用保障车上安装的24线激光雷达对保障车进行粗定位，并将保障车移动至战车的允许装填范围内；抓取装置利用16线激光雷达采用NDT算法检测移动目标的起始位置和终点位置以及起始位置和终点位置之间的障碍物；两个单线激光雷达判断16线激光雷达检测过程中产生的误差是否在预设范围内；两个单线激光校准抓取装置距离障碍物最近距离l₃和l₄，基于抓取装置距离障碍物最近距离l₃和l₄，装填系统上位机根据预设安全值判断此时是否安全；抓取装置上预设个工业相机捕捉靶标图像，通过对靶标图像进行阈值分割提取边缘特征，再进行靶标的识别并定位。

技术领域

本发明涉及应用方法领域，具体地，涉及融合点云数据与机器视觉的精定位方法、系统及介质，更为具体地，涉及融合两种定位方式的一种快速自动化的筒弹定位方法。

背景技术

近年来，武器装备的自动化与高效化需求日益升高，也针对国际军工技术的发展，导弹装填速度的提高已成为各国军事实力发展的必然要求。传统的装填方式耗时，且安全性得不到保障，所以，为实现更加安全和便捷的操作，发展自动装填技术就显得越加重要和关键。

基于机器视觉的装填产品设备是产品智能化高效化的发展趋势，近年来各大学与研究机构针对基于机器视觉的自动装填的课题发表了诸多文章，足见对这一课题的重视，以及发展自动装填技术的必要性。而激光雷达，作为非常有效的距离测距与定位设备，广泛应用于许多装备的定位系统中。多线激光雷达在垂直方向上，将多线激光器定义为相同数量的通道，通道以某一规律分布于，垂直方向的角度范围，以一固定频率发射激光，水平方向上激光近似双曲线分布来采集点云数据。以扫描数据一点的形式记录三维坐标，点云数据可以对几何特征、颜色特征进行描述，输出信息包括激光测距值、回波反射率值、水平旋转角度值和时间戳，这些反馈给指控计算机的信息很大程度上完整的描述目标的特征。

点云数据侧重于描述目标距离与各个设备的相对位置，工业相机则侧重于识别特征，进而捕捉靶标。

专利文献CN111947647A(申请号：202010871685.2)公开了一种视觉与激光雷达融合的机器人精准定位方法，先通过相机获取作业点区域的第一图像，根据标记物分析第一图像是否满足预设要求；若满足预设要求，则根据第一图像分析机器人的中心在平行于墙面方向上向作业中心移动的第一距离；再通过激光雷达获取雷达中心到作业中心的第二距离，根据第二距离、雷达中心与机器人外壳边缘的第三距离以及预设安全距离分析机器人朝向作业中心移动的第四距离；根据预设范围对机器人的偏移量进行修正；同时机器人在修正过程中还通过自适应蒙特卡罗粒子滤波算法进行位置估计，提高了机器人定位的精度和效率。

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融合点云数据与机器视觉的精定位方法、系统及介质。

根据本发明提供的一种融合点云数据与机器视觉的精定位方法，包括：

步骤S1：利用保障车上安装的24线激光雷达对保障车进行粗定位，当保障车不在战车的允许装填范围内时，则将保障车移动至战车的允许装填范围内；

步骤S2：当保障车在战车的允许装填范围内时，抓取装置利用16线激光雷达采用NDT算法检测移动目标的起始位置和终点位置以及起始位置和终点位置之间的障碍物；

步骤S3：两个单线激光雷达判断16线激光雷达检测过程中产生的误差是否在预设范围内，当误差不在预设范围内时，则终止操作；

步骤S4：两个单线激光校准抓取装置距离障碍物最近距离l₃和l₄，基于抓取装置距离障碍物最近距离l₃和l₄，装填系统上位机根据预设安全值判断此时是否安全，当不安全时，则终止相应操作；