[发明专利]高位货架货物取放方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.高位货架货物取放方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

两个相机分布在无人叉车两侧，所述相机与所述无人叉车进行标定；

取放货物时，所述相机向外两侧延伸，所述相机采集实时点云数据；

根据所述点云数据计算所述无人叉车移动距离数据。

2.根据权利要求1所述的高位货架货物取放方法，其特征在于，所述两个相机分布在无人叉车两侧，所述相机与所述无人叉车进行标定的步骤，具体包括：

两个相机分布在所述无人叉车两侧，所述相机获取振幅图像和点云图像，并对振幅图像进行处理，获得无人叉车信息；

根据所述无人叉车信息，建立对应的无人叉车坐标系，并根据所述无人叉车信息确定无人叉车中心点坐标；

根据所述相机点云图像以其中一个所述相机为基准相机，计算所述基准相机与另一个相机旋转平移矩阵；

根据所述基准相机计算所述基准相机与所述无人叉车坐标系的旋转平移矩阵；

记录两组所述旋转平移矩阵，完成所述相机与所述无人叉车进行标定。

3.根据权利要求2所述的高位货架货物取放方法，其特征在于，所述取放货物时，所述相机向外两侧延伸，所述相机采集实时点云数据的步骤，具体包括：

高取放货物时，所述相机向外两侧延伸，所述相机获取实时点云图像；

基于所述实时点云图像形成点云数据。

4.根据权利要求3所述的高位货架货物取放方法，其特征在于，根据所述点云数据计算所述无人叉车移动距离数据的步骤，具体包括：

将所述点云数据带入所述无人叉车坐标系计算，以得到货架点云数据和货物轮廓点云数据的交叠区域；

基于所述交叠区域得出所述无人叉车移动距离数据。

5.根据权利要求4所述的高位货架货物取放方法，其特征在于，所述将所述点云数据带入所述无人叉车坐标系计算，以得到货架点云数据和叉臂上货物轮廓点云数据的交叠区域的步骤，具体包括：

将所述货架点云数据和货物轮廓点云数据带入所述无人叉车坐标系计算；

所述货架点云数据和货物轮廓点云数据沿叉车叉臂方向进行投影，以得到点云交叠区域。

6.根据权利要求2所述的高位货架货物取放方法，其特征在于，所述两个相机分布在无人叉车两侧，所述相机与所述无人叉车进行标定的步骤，还具体包括：

所述相机获取振幅图像和点云图像；

对所述振幅图像和点云图像进行处理获得无人叉车叉臂尖端的棋盘格；

通过opencv相机标定方法获得所述棋盘格角点坐标；

基于所述棋盘格角点坐标，计算所述棋盘格角点在无人叉车坐标系的位置。

7.根据权利要求2所述的高位货架货物取放方法，其特征在于，所述两个相机分布在所述无人叉车两侧，所述相机获取振幅图像和点云图像，并对振幅图像进行处理，获得无人叉车信息的步骤，还包括：

所述相机获得货架以及货物点云图像。

8.高位货架货物取放装置，其特征在于，所述装置包括：

车体标定模块，两个相机分布在无人叉车两侧，所述相机与无人叉车进行标定；

点云采集模块，高取放货物时，所述相机向外两侧延伸，所述相机采集实时点云数据；

点云处理模块，根据所述点云数据计算无人叉车移动距离数据。

9.高位货架货物取放设备，其特征在于，所述设备包括：TOF相机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的高位货架货物取放程序，所述高位货架货物取放程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的高位货架货物取放方法的步骤。

10.存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有高位货架货物取放程序，所述高位货架货物取放程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的高位货架货物取放方法的步骤。