standard download
(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211239101.5 (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 未来机器人 (深圳) 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田保税区红 柳道1号中科智 宏大厦6楼6 01-602 (72)发明人 杨秉川 方牧 鲁豫杰 李陆洋  王琛 方晓曼  (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 赖远龙 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 紧密摆放的托盘位姿识别方法和装置、 计算 机设备、 介质 (57)摘要 本申请涉及一种紧密摆放的托盘位姿识别 方法和装置、 计算机设备、 介质。 所述方法包括: 获取目标取货区域的原始3D点云数据; 其中, 所 述目标取货区域放置有待取托盘, 多个所述待取 托盘紧密摆放, 所述待取托盘包括多个托盘脚 墩; 从所述原始3D点云数据中选择多个目标点, 并对所述多个目标点进行投影, 得到原始托盘图 像; 根据所述原始托盘图像从原始 3D点云数据中 提取所述待取托盘对应的目标点云数据; 根据所 述目标点云数据计算得到所述待取托盘的位姿 信息。 采用本方法能够实现托盘位姿的准确定位 识别。 权利要求书2页 说明书14页 附图6页 CN 115546300 A 2022.12.30 CN 115546300 A 1.一种紧密摆放的托盘位姿识别方法, 其特 征在于, 所述方法包括: 获取目标取货区域的原始3D点云数据; 其中, 所述目标取货区域放置有待取托盘, 多个 所述待取托盘紧密摆放, 所述待取托盘包括多个托盘脚墩; 从所述原始3D点云数据中选择多个目标点, 并对所述多个目标点进行投影, 得到原始 托盘图像; 根据所述原 始托盘图像从原 始3D点云数据中提取 所述待取托盘对应的目标点云数据; 根据所述目标点云数据计算得到所述待取托盘的位姿信息 。 2.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述从所述原始3D点云数据中选择多个目 标点, 包括: 根据预设的目标位对所述原 始3D点云数据进行 过滤处理, 得到第一 点云数据; 对所述第一 点云数据进行体素 过滤, 得到多个目标点。 3.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述根据所述原始托盘图像从原始3D点云 数据中提取 所述待取托盘对应的目标点云数据, 包括: 对所述原始托盘图像进行图像识别处理, 得到托盘识别区域; 其中, 所述托盘识别区域 用于表征 所述待取托盘处于所述原 始托盘图像的区域; 根据所述托盘识别区域对所述原始3D点云数据进行滤波处理, 得到滤波后的点云数 据; 将滤波后的所述 点云数据进行拟合处 理, 得到所述待取托盘对应的目标点云数据。 4.根据权利要求3所述的方法, 其特征在于, 所述对所述原始托盘图像进行图像识别处 理, 得到托盘识别区域, 包括: 根据预设的目标识别算法对所述原始托盘图像进行目标识别, 得到多个目标识别区 域; 其中, 每一所述目标识别区域包括 托盘在原 始托盘图像中的图像位置信息; 根据所述图像位置信息计算得到每一所述目标识别区域对应的中心位置信息; 根据预设的目标位和所述中心位置信息, 对每一所述目标识别区域进行筛选处理, 得 到托盘识别区域; 其中, 所述 托盘识别区域与所述待取托盘对应。 5.根据权利要求4所述的方法, 其特征在于, 所述根据预设的目标识别算法对所述原始 托盘图像进行目标识别, 得到多个目标识别区域, 包括: 对所述原 始托盘图像进行网格划分, 得到多个网格单 元; 对每一所述网格单 元进行目标检测, 得到每一网格单 元对应的多个目标检测区域; 根据所述每一网格单元对应的多个目标检测区域和预设的目标标记区域, 计算得到每 一所述目标检测区域对应的边界重 叠度; 根据重叠度阈值和所述边界重叠度, 对所述目标检测区域进行筛选处理, 得到所述目 标识别区域。 6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法, 其特征在于, 所述根据所述目标点云数据 计算得到所述待取托盘的位姿信息, 包括: 将所述目标点云数据分割为多个第二点云数据; 其中, 每一所述第二点云数据包括多 个点云; 对所述第二点云数据进行排序处理, 得到排序后的第二点云数据, 并根据预设的聚类 半径对排序后的每一所述第二点云数据进 行欧式聚类, 得到每一所述第二点云数据对应的权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115546300 A 2聚类结果; 其中, 所述聚类结果用于表征 所述第二 点云数据是否包括所有所述 托盘脚墩; 若所述第二点云数据对应的聚类结果表征所述第 二点云数据包括所有所述托盘脚墩, 则获取所述第二 点云数据中的每一 点云对应的坐标, 得到脚墩坐标 数据; 根据所述脚墩坐标 数据计算得到所述待取托盘的位姿信息 。 7.根据权利要求6所述的方法, 其特征在于, 所述根据预设的聚类半径对每一所述第 二 点云数据进行欧式聚类, 得到每一所述第二 点云数据对应的聚类结果, 包括: 根据所述 聚类半径对每一所述第 二点云数据进行欧式聚类, 得到每一所述第 二点云数 据对应的聚类 体的聚类数量、 聚类 体的聚类宽度和聚类 体之间聚类间距; 若所述聚类体的聚类数量大于或者等于所述托盘脚墩对应的托盘墩数, 且所述 聚类宽 度和脚墩宽度阈值之间的差值小于宽度差阈值, 且所述聚类间距小于卡板误差阈值, 则所 述聚类结果表征 所述第二 点云数据包括所有所述 托盘脚墩。 8.一种紧密摆放的托盘位姿识别装置, 其特 征在于, 所述装置包括: 点云获取模块, 用于获取目标取货区域的原始3D点云数据; 其中, 所述目标取货区域放 置有待取托盘, 多个所述待取托盘紧密摆放, 所述待取托盘包括多个托盘脚墩; 图像投影模块, 用于从所述原始3D点云数据中选择多个目标点, 并对所述多个目标点 进行投影, 得到原 始托盘图像; 点云提取模块, 用于根据 所述原始托盘图像从原始3D点云数据中提取所述待取托盘对 应的目标点云数据; 位姿计算模块, 用于根据所述目标点云数据计算得到所述待取托盘的位姿信息 。 9.一种计算机设备, 包括存储器和处理器, 所述存储器存储有计算机程序, 其特征在 于, 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质, 其上存储有计算机程序, 其特征在于, 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115546300 A 3

PDF文档 专利 紧密摆放的托盘位姿识别方法和装置、计算机设备、介质

文档预览
中文文档 23 页 50 下载 1000 浏览 0 评论 0 收藏 3.0分
温馨提示:本文档共23页,可预览 3 页,如浏览全部内容或当前文档出现乱码,可开通会员下载原始文档
专利 紧密摆放的托盘位姿识别方法和装置、计算机设备、介质 第 1 页 专利 紧密摆放的托盘位姿识别方法和装置、计算机设备、介质 第 2 页 专利 紧密摆放的托盘位姿识别方法和装置、计算机设备、介质 第 3 页
下载文档到电脑,方便使用
本文档由 SC 于 2024-02-24 01:00:18上传分享
站内资源均来自网友分享或网络收集整理,若无意中侵犯到您的权利,敬请联系我们微信(点击查看客服),我们将及时删除相关资源。