[发明专利]一种视觉激光融合的托盘位姿估计方法、系统及装置

说明书

本发明公开了一种视觉激光融合的托盘位姿估计方法、系统及装置，该方法包括：计算托盘距离初值；托盘识别得到托盘在图像中的位置；筛选激光数据得到筛选后的激光数据；对筛选后的激光数据进行直线提取处理；再次筛选，得到托盘候选点集合；匹配得到托盘位姿候选集合；筛选得到托盘位姿估计结果。该系统包括：距离初值计算模块、位置识别模块、第一筛选模块、直线提取模块、第二筛选模块、匹配模块和托盘位姿估计模块。该装置包括存储器以及用于执行上述视觉激光融合的托盘位姿估计方法的处理器。通过使用本发明，能够得到更为准确托盘位姿估计。本发明作为一种视觉激光融合的托盘位姿估计方法、系统及装置，可广泛应用于位姿识别领域。

技术领域

本发明涉及位姿识别领域，尤其涉及一种视觉激光融合的托盘位姿估计方法、系统及装置。

背景技术

基于单一信息源实现的位姿识别方法都可以独立的完成托盘位姿估计，但是由于传感器特性与算法特点，无法通过单一方法适应仓库环境，由于单一信息源，会因传感器探测范围、探测角度等的局限性，影响识别方法的适用范围。目前普遍使用的基于RGB-D传感器的识别方法，由于RGB-D深度传感器探测角度较小，横向探测范围和探测距离较小，导致该识别方法同样存在探测角度较小，横向探测范围和探测距离较小的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种视觉激光融合的托盘位姿估计方法、系统及装置，能够提高托盘识别与拾取系统探测角度和探测范围，从而提高对复杂仓库环境的适应能力。

本发明所采用的第一技术方案是：一种视觉激光融合的托盘位姿估计方法，包括以下步骤：

S1、获取当前图像数据和激光数据并融合，得到托盘距离初值；

S2、根据托盘距离初值和当前图像数据进行托盘识别，得到托盘在图像中的位置；

S3、根据托盘在图像中的位置筛选激光数据，得到筛选后的激光数据；

S4、将距离初值和预设阈值进行比较并根据比较结果选择对应的直线提取方法对筛选后的激光数据进行处理，得到直线段信息；

S5、根据直线段信息和预设规则对筛选后的激光数据再次筛选，得到托盘候选点集合；

S6、基于模板匹配方法对托盘候选点集合进行匹配，得到托盘位姿候选集合；

S7、基于K-means算法对托盘位姿候选集合进行筛选，得到托盘位姿估计结果。

进一步，所述获取当前图像数据和激光数据并融合，得到托盘距离初值这一步骤，其具体包括：

S11、获取当前图像数据和激光数据；

S12、将当前图像数据中的每个像素进行分类，得到类别矩阵；

S13、根据类别矩阵将不是托盘类别的激光数据剔除，得到托盘类别激光点数据集合；

S14、根据托盘类别激光点数据集合提取托盘距离，得到托盘距离初值。

进一步，所述根据托盘距离初值和当前图像数据进行托盘识别，得到托盘在图像中的位置这一步骤，其具体包括：

S21、根据托盘距离初值确定类别模板尺寸；

S22、对类别矩阵和预构建的类别模板进行压缩，得到压缩后的类别矩阵和压缩后的类别模板；

S23、通过滑动窗口方法确定托盘的准确位置，得到托盘在图像中的位置。

进一步，所述根据托盘在图像中的位置筛选激光数据，得到筛选后的激光数据这一步骤：

S31、基于雷达与相机的空间转换矩阵将激光数据投影到图像并根据托盘在图像中的位置确认投影在托盘分类的激光点；