[发明专利]一种基于点云数据处理技术的散杂货场堆取料机定位方法及实现所述方法的系统

摘要

本发明提供一种基于点云数据处理技术的散杂货场堆取料机定位方法及实现所述方法的系统，所述方法包括获取散杂货场的点云数据，对点云数据进行网格化处理，以灰度值表示网格的高程值得到高程图，对高程图进行数学形态学运算，计算膨胀运算与腐蚀运算的差值得到数学形态学梯度数据；二值化后再进行数学形态学开运算和闭运算，得出位置信息，实现对散杂货场内堆取料机进行定位的目的。本发明的方法能够准确、快速对散杂货场中堆取料机的位置信息进行提取，实现自动化对散杂货场中堆取料机进行定位的目的，无需人工观察，精确度良好。

主权项

1.一种基于点云数据处理技术的散杂货场堆取料机定位方法，所述方法包括以下步骤：（1）获取散杂货场的点云数据，所述点云数据是由散杂货场所在区域内地面以及地面物体在xyz三维空间内的位置数据的集合；（2）对步骤（1）的点云数据进行网格化处理，以灰度值表示网格的高程值，绘制灰度值化的所述散杂货场的高程图；步骤（2）进行网格化处理时，将点云数据映射至xy平面上，在xy平面内构建正方形网格将点云数据分割开；对于构建出网格，(i)若网格中包含有点云数据中的点，将该网格中所包含的点云数据中的点的高程平均值作为该网格的高程值，(ii)若网格中不包含点云数据中的点，且在xy平面内与该网格相邻的8个网格中有超过4个以上网格中也不包含点云数据中的点，则将点云数据中高程最小的点的高程值作为该网格的高程值，(iii)若网格中不包含点云数据中的点，且在xy平面内与该网格相邻的8个网格中有超过4个以上网格中包含点云数据中的点，将这些包含点云数据中的点的网格的高程值的平均值作为该网格的高程值；通过上述方法获得所有构建出的网格的高程值，将各网格作为一幅图像中的像素点，将各网格的高程值作为像素点的灰度值，得到灰度值化的点云数据的高程图像；（3）设置数学形态学结构元，对步骤（2）的高程图进行数学形态学运算，得到散杂货场的堆取料机的位置信息，所述数学形态学运算包括：（3a）对步骤（2）的高程图进行数学形态学的膨胀运算；（3b）对步骤（2）的结果进行数学形态学的腐蚀运算；（3c）基于步骤（3a）和（3b）的结果，计算膨胀运算与腐蚀运算的差值，得到散杂货场的高程图的数学形态学梯度数据；（3d）对步骤（3c）得到的结果进行二值化，得到散杂货场的高程图的数学形态学梯度的二值化图；（3e）对步骤（3d）的二值化图进行数学形态学开运算，去除掉二值化图像中与散杂货场堆取料机的位置无关的像素点；（3f）对步骤（3e）的结果进行数学形态学闭运算，从二值化图像中得出散杂货场堆取料机的位置信息，实现对散杂货场内堆取料机进行定位的目的。