【摘 要】
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托盘定位是智能叉车进行货物搬运的重要步骤,但存在仓储环境背景复杂、光照变化大,检测方法受视觉传感器与托盘目标相对位姿的约束等难点,为托盘定位任务带来了挑战。基于此,提出了融合图像与点云处理的托盘定位系统,一方面,提出了基于深度学习目标检测的感兴趣托盘点云提取算法,有效地解决了点云数据的冗余、提高了算法效率,同时为后续托盘点云配准提供了精确的输入数据;另一方面,提出采用粗配准方法与二次校正的点云配准
【基金项目】
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面向机器人和智能制造领域的创新成果产业化公共服务平台(2020-0110-2-2);
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托盘定位是智能叉车进行货物搬运的重要步骤,但存在仓储环境背景复杂、光照变化大,检测方法受视觉传感器与托盘目标相对位姿的约束等难点,为托盘定位任务带来了挑战。基于此,提出了融合图像与点云处理的托盘定位系统,一方面,提出了基于深度学习目标检测的感兴趣托盘点云提取算法,有效地解决了点云数据的冗余、提高了算法效率,同时为后续托盘点云配准提供了精确的输入数据;另一方面,提出采用粗配准方法与二次校正的点云配准算法对输入数据进行托盘识别,基于得到的精确托盘点云计算位姿数据。实验结果表明,所提方法有效地降低了外界环境以及托盘位姿多变对托盘定位的影响,算法的鲁棒性与适应性较好。
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