CN110080326A - 一种卸料方法、控制器、挖掘机、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供的一种卸料方法、控制器、挖掘机、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待测区域对应的第一点云数据；根据所述第一点云数据，得到待装料位置信息；获取预先设定的待卸料装置位置信息，根据所述待装料位置信息和所述待卸料装置位置信息，控制待卸料装置进行卸料。本申请实施例通过数据采集装置获取第一点云数据来得到待装料位置信息，并根据预设的待卸料装置位置信息，同时控制待卸料装置进行卸料。由此，实现了卸料过程的自动化，可以准确地对待装料位置进行定位，并更有效地、准确地进行卸料，缩短卸料时间，提高了卸料的效率。

Description

一种卸料方法、控制器、挖掘机、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及工程控制领域，具体而言，涉及一种卸料方法、控制器、挖掘机、电子设备及存储介质。

背景技术

挖掘机是一种结构复杂的工程机械，在建筑工程、矿山开采、垃圾填埋、农田水利建设等场景被广泛应用。目前多数挖掘机还需要现场人员进行操控，而挖掘机在工作时，时常执行卸料的重复动作，操作单一。并且，多数挖掘机自动化控制程度低，无法自动识别、定位卸料装置，并进行卸料。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种卸料方法、控制器、挖掘机、电子设备及存储介质，以改善挖掘机无法自动识别、定位卸料装置并进行自动卸料的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种卸料方法，包括：获取待测区域对应的第一点云数据；根据所述第一点云数据，得到待装料位置信息；获取预先设定的待卸料装置位置信息，根据所述待装料位置信息和所述待卸料装置位置信息，控制待卸料装置进行卸料。

本申请实施例通过数据采集装置获取第一点云数据来得到待装料位置信息，并根据预设的待卸料装置位置信息，同时控制待卸料装置进行卸料。通过本申请实施例实现了卸料过程的自动化，可以准确地对待装料位置进行定位，并更有效地、准确地进行卸料，缩短卸料时间，提高了卸料的效率。

进一步地，所述根据所述第一点云数据，得到所述待装料位置信息，包括：获取所述待测区域对应的区域图像；根据所述区域图像和所述第一点云数据，得到待装料装置的第二点云数据；根据所述待装料装置的第二点云数据，得到所述待装料位置信息。

本申请实施例可以通过获取的区域图像与待测区域对应的第一点云数据，得到待装料装置的第二点云数据，从第二点云数据中可以得到待装料位置信息，使得可以较为准确的获取待装料位置信息，并进行准确地卸料。

进一步地，所述根据所述区域图像和所述第一点云数据，得到所述待装料装置的第二点云数据，包括：利用预先建立的待装料装置检测模型，对所述区域图像进行处理，得到所述待装料装置的二维包络框，所述二维包络框用于标识所述区域图像中所述待装料装置的形状；根据所述二维包络框和所述第一点云数据，得到所述待装料装置的第二点云数据；其中，所述待装料装置检测模型为利用样本图像数据集对神经网络进行训练获得的，所述样本图像数据集包括多个样本区域图像和与每一样本区域图像对应的标注。或利用预先建立的图像点云融合检测模型，对所述区域图像和所述第一点云数据进行处理，得到所述待装料装置对应的二维包络框和三维包络框，所述三维包络框用于标识所述第一点云数据中所述待装料装置的形状；根据所述二维包络框、所述三维包络框和所述第一点云数据，得到所述待装料装置的第二点云数据；其中，所述图像点云融合检测模型为利用样本图像点云数据与每一样本图像点云对应的样本标注，对神经网络进行训练获得的。

本申请实施例还可以通过利用待装料装置检测模块对区域图像进行处理，可以较为快速的得到第二点云数据，也可以利用图像点云融合检测模型对区域图像和第一点云数据进行处理，也可以较为快速的得到第二点云数据，可以更加快速地得到待装料位置信息，同时也提高了卸料的效率。

进一步地，所述根据所述第一点云数据，得到所述待装料位置信息，包括：利用欧式距离聚类对所述第一点云数据进行处理，得到待装料装置对应的第二点云数据；根据所述待装料装置对应的第二点云数据，得到所述待装料位置信息。

本申请实施例通过欧氏距离聚类对第一点云数据进行处理，得到第二点云数据，并根据第二点云数据得到待装料位置信息，使得可以根据待装料位置信息进行准确、快速地卸料。

进一步地，所述根据所述第一点云数据，得到所述待装料位置信息，包括：利用预先设定的待装料装置点云识别模型对所述第一点云数据进行检测，得到待装料装置对应的三维包络框；根据所述三维包络框，得到所述待装料位置信息；其中，所述待装料装置点云识别模型为利用待装料装置点云数据集对三维神经网络进行训练获得的，所述待装料装置点云数据集包括多个样本点云数据和与每一样本点云数据对应的标注。

本申请实施例通过待装料装置点云识别模型对第一点云数据进行检测，可以得到待装料装置对应的三维包络框，并根据三维包络框得到待装料位置信息，使得可以根据待装料位置信息将待卸料装置进行卸料。

进一步地，所述获取待测区域对应的第一点云数据之前，所述方法还包括：对图像采集装置与数据采集装置进行时间同步和空间同步，得到目标图像采集装置和目标数据采集装置；所述获取待测区域对应的第一点云数据，包括：通过所述目标数据采集装置得到所述待测区域对应的第一点云数据；所述获取所述待测区域对应的区域图像，包括：通过所述目标图像采集装置得到所述待测区域对应的区域图像。

本申请实施例通过预先将图像采集装置与数据采集装置进行时间同步和空间同步，使得图像采集装置与点采集装置相互标定，通过点云采集装置获得的第一点云数据，可以与通过图像采集装置获得的区域图像进行对应。

进一步地，所述待装料位置信息包括待装料点坐标(x，y，z)，所述待卸料装置位置信息包括待卸料装置坐标(x₁，y₁，z₁)；所述根据所述待装料位置信息和所述待卸料装置位置信息，控制待卸料装置到达待装料位置进行卸料，包括：利用预先建立的旋转角度模型，对所述待装料点坐标(x，y，z)和所述待卸料装置坐标(x₁，y₁，z₁)进行处理，得到与所述待卸料装置连接的转台的旋转角度根据所述转台的旋转角度控制所述转台转动，以使所述转台带动所述待卸料装置进行卸料；所述旋转角度模型为：

其中，(x，y，z)为所述待装料点坐标；(x₁，y₁，z₁)为所述待卸料装置坐标，l₁为所述待装料点坐标与原点之间在y平面上的投影距离；l₂为所述待卸料装置坐标与原点之间在y平面上的投影距离；l₃为所述待卸料装置坐标与所述待装料点坐标之间在y平面上的投影距离；为所述转台的旋转角度。

本申请实施例通过预先建立的旋转角度模型，对得到的待装料点坐标和待卸料装置坐标进行处理，得到转台需转动的旋转角度。使得转台可以带动待卸料装置进行自动卸料，提高了卸料的效率和准确性。

第二方面，本申请实施例还提供了一种卸料控制器，包括：获取模块，用于获取待测区域对应的第一点云数据；定位模块，用于根据所述第一点云数据，得到待装料位置信息；控制模块，用于获取预先设定的待卸料装置位置信息，根据所述待装料位置信息和所述待卸料装置位置信息，控制待卸料装置进行卸料。

本申请实施例通过获取模块获取第一点云数据来得到待装料位置信息，并根据预设的待卸料装置位置信息，同时控制待卸料装置进行卸料。通过本申请实施例实现了卸料过程的自动化，可以准确地对待装料位置进行定位，并更有效地、准确地进行卸料，缩短卸料时间，提高了卸料的效率。

第三方面，本申请实施例提供了一种挖掘机，包括：数据采集装置、转台、待卸料装置和上述的卸料控制器；所述卸料控制器分别与所述数据采集装置和所述转台连接，所述转台与所述待卸料装置连接，所述数据采集装置用于获取待测区域对应的第一点云数据，所述转台用于带动所述待卸料装置进行卸料。

本申请实施例通过设置卸料控制器来对待装料位置进行定位，并控制转台带动待卸料装置进行卸料。通过本申请实施例实现了卸料过程的自动化，可以准确地对待装料位置进行定位，并更有效地、准确地进行卸料，缩短卸料时间，提高了卸料的效率。

第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，其中，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述的方法。

本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种可应用于卸料方法的电子设备的结构框图；

图2为本申请实施例提供的一种卸料方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种转台旋转角度的y投影平面坐标示意图；

图4为本申请实施例提供的一种卸料控制器的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种挖掘机的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

请参照图1，图1示出了一种可应用于本申请实施例中的电子设备10的结构框图。电子设备10可以包括存储器101、存储控制器102、处理器103、外设接口104、输入输出单元105、显示单元106。

所述存储器101、存储控制器102、处理器103、外设接口104、输入输出单元105、显示单元106各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器101中或固化在操作系统(operating system，OS)中，所述处理器103用于执行存储器101中存储的可执行模块。

其中，存储器101可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器101用于存储程序，所述处理器103在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施例揭示的流过程定义的服务器所执行的方法可以应用于处理器103中，或者由处理器103实现。

处理器103可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器103可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器103也可以是任何常规的处理器等。

所述外设接口104将各种输入/输出装置耦合至处理器103以及存储器101。在一些实施例中，外设接口104，处理器103以及存储控制器102可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。

输入输出单元105用于提供给用户输入数据实现用户与所述服务器(或本地终端)的交互。所述输入输出单元105可以是，但不限于，鼠标和键盘等。

显示单元106在所述电子设备10与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据给用户参考。在本申请实施例中，所述显示单元106可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器103进行计算和处理。

所述外设接口104将各种输入/输入装置耦合至处理器103以及存储器101。在一些实施例中，外设接口104，处理器103以及存储控制器102可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。

输入输出单元105用于提供给用户输入数据实现用户与处理终端的交互。所述输入输出单元105可以是，但不限于，鼠标和键盘等。

可以理解，图1所示的结构仅为示意，所述电子设备10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

图2为本申请实施例提供的一种卸料方法的流程示意图，如图2所示，本申请实施例提供了一种卸料方法，包括：

步骤210：获取待测区域对应的第一点云数据。

在具体的实施过程中，卸料控制器通过数据采集装置可以对待测区域进行探测，得到待测区域对应的第一点云数据。

值得说明的是，数据采集装置可以为激光雷达、深度相机和/或双目相机，还可以为其他能够通过视差来获取点云数据的装置，具体的数据采集装置的类型可以根据实际需求的第一点云数据的类型进行选择。

步骤220：根据所述第一点云数据，得到待装料位置信息。

步骤230：获取预先设定的待卸料装置位置信息，根据所述待装料位置信息和所述待卸料装置位置信息，控制待卸料装置进行卸料。

在具体的实施过程中，卸料控制器会对第一点云数据进行处理，由此可以得到待装料位置信息，并根据预先设定的待卸料装置位置信息，可以计算得到待卸料装置进行卸料的运动过程，使得待卸料装置根据计算结果准确地进行卸料。由此，实现了卸料过程的自动化，可以准确地对待装料位置进行定位，并有效地、准确地控制待卸料装置进行卸料，缩短了卸料时间，提高了卸料的效率。

其中，待装料装置位于待测区域内。并且，待装料装置可以为挖掘机的车斗，待卸料装置可以为挖掘机的挖斗，挖斗中的待卸材料可以为挖掘机挖出的材料，如泥土、石料等。

在上述实施例的基础上，步骤220，包括：获取所述待测区域对应的区域图像；根据所述区域图像和所述第一点云数据，得到待装料装置的第二点云数据；根据所述待装料装置的第二点云数据，得到所述待装料位置信息。

在具体的实施过程中，可以通过图像采集装置获取待测区域对应的区域图像，对区域图像和第一点云数据进行处理，得到待装料装置的第二点云数据，以实现对待装料装置的定位。根据第二点云数据即可得到待装料位置信息，以实现对待装料位置的定位。通过加入图像采集装置可以更加准确的获取待装料位置信息，使得卸料控制器可以更加准确的进行卸料。

还需要说明的是，本申请可以采用图像采集装置获取待测区域的区域图像，本申请可以通过工业相机来获取待测区域的区域图像，可以通过双目相机中的一个相机来获取待测区域的区域图像。

在一种实施过程中，根据所述区域图像和所述第一点云数据，得到待装料装置的第二点云数据，可以包括：通过预先建立的图像点云融合检测模型对区域图像和第一点云数据进处理，识别得到在区域图像中与待装料装置对应的二维包络框以及在第一点云数据中与待装料装置对应的三维包络框，根据二维包络框和三维包络框可以得到与待装料装置对应的第二点云数据，其中，二维包络框用于辅助识别待装料装置对应的三维包络框。选择三维包络框上平面的中点为待装料点，根据第二点云数据可以得到待装料点对应的位置，即可得到待装料位置信息。

其中，三维包络框用于标识所述第一点云数据中与所述待装料装置对应的形状。预先建立的图像点云融合检测模型，可以为多视图目标检测网络(Aggregate View ObjectDetection network，AVOD)、多视图三维物体检测网络(Multi-View 3D objectdetection，MV3D)、F-PointNet网络等检测模型，还可以通过预先采用样本对神经网络进行训练获得。例如，可以利用样本图像点云数据与每一样本图像点云对应的样本标注，对神经网络进行训练以获得图像点云融合检测模型。

在另一种实施过程中，根据所述区域图像和所述第一点云数据，得到待装料装置的第二点云数据，包括：利用预先建立的待装料装置检测模型，对所述区域图像进行处理，得到所述待装料装置的二维包络框，所述二维包络框用于标识所述区域图像中所述待装料装置的形状；根据所述二维包络框和所述第一点云数据，得到所述待装料装置的第二点云数据；其中，所述待装料装置检测模型为利用样本图像数据集对神经网络进行训练获得的，所述样本图像数据集包括多个样本区域图像和与每一样本区域图像对应的标注。

值得说明的是，可以将第一点云数据通过旋转平移矩阵投影到二维图像坐标系中，生成二维投影点集。并且可以将区域图像中的二维包络框作为阈值，提取二维包络框内的投影点集，并将所述二维包络框内的投影点集转换为第二点云数据，由此，再根据第二点云数据确定与待装料点对应的待装料位置信息。

其中，待装料装置检测模型可以为CNN特征提取网络(Regions with CNN，RCNN)、spp网络、快速特征提取网络(Fast rcnn)、实施对象检测网络(You Only Look Once:Unified,Real-Time Object Detection，YOLO)、目标检测卷积网络(Single ShotMultiBox Detector，SSD)。待装料装置检测模型也可以为通过多个样本区域图像和与每一样本区域图像对应的标注，对神经网络进行训练得到的。与每一样本区域图像对应的标注可以为人工对每一样本区域图像进行添加的，也可以为根据预先设定的参数通过标注模块对每一样本区域进行标注。

在上述实施例的基础上，步骤210之前，所述方法还包括：对图像采集装置与数据采集装置进行时间同步和空间同步，得到目标图像采集装置和目标数据采集装置；所述获取待测区域对应的第一点云数据，包括：通过所述目标数据采集装置得到所述待测区域对应的第一点云数据；所述获取所述待测区域对应的区域图像，包括：通过所述目标图像采集装置得到所述待测区域对应的区域图像。

在具体的实施过程中，预先对图像采集装置和数据采集装置进行时间同步和空间同步，以使图像采集装置与数据采集装置相互标定，使得通过点云采集装置获得的第一点云数据，可以与通过图像采集装置获得的区域图像进行对应。

值得说明的是，在对图像采集装置与数据采集装置进行时间同步时，可以预先获取图像采集装置的系统时间，调整数据采集装置的系统时间，使得数据采集装置的系统时间与数据采集装置的系统时间一致。还可以预先获取数据采集装置的系统时间，调整图像采集装置的系统时间，使得图形采集装置的系统时间与数据采集装置的系统时间一致。也可以预先获取第三方设备的系统时间，调整数据采集装置和图像采集装置的系统时间，使得数据采集装置和图像采集装置的系统时间与第三方设备的系统时间一致。

其中，第三方设备的系统时间可以为卸料控制器从服务器中获得的时间，也可以为卸料控制器中自带的时间。具体的时间同步方法可以根据实际设备需要进行选择。

并且，通过时间同步后可以获得目标数据采集装置与目标图像采集装置，可以让目标数据采集装置与目标图像采集装置按照相同的预设时间间隔进行采集，以使目标数据采集装置与目标图像采集装置在时间上达到同步处理，使得采集到的第一点云数据与区域图像达到时间上的匹配。

还需要说明的是，对图像采集装置与数据采集装置进行空间同步，可以通过对图像采集装置与数据采集装置进行联合标定来实现，即：通过图像采集装置获取同一待测区域的初始区域图像，通过数据采集装置获取同一待测区域的初始点云数据，并根据旋转平移矩阵将初始点云数据投影至二维图像坐标中，生成与初始点云数据对应的二维投影点集，基于二维投影点集与初始区域图像，调整图像采集装置和数据采集装置以实现空间上的对应。

并且，通过空间同步后可以获得目标数据采集装置与目标图像采集装置，可以让目标数据采集装置与目标图像采集装置对待测区域进行同步采集，即：使目标数据采集装置与目标图像采集装置在空间上达到同步处理，使得采集到的第一点云数据与区域图像达到空间上的匹配。

在另一种实施方式中，步骤220可以包括：利用欧式距离聚类对所述第一点云数据进行处理，得到待装料装置对应的第二点云数据；根据所述待装料装置对应的第二点云数据，得到所述待装料位置信息。

在具体的实施过程中，通过欧式距离聚类对第一点云数据进行处理之前，可以将第一点云数据在极坐标下进行栅格化并进行采样，还可以通过RANSAC算法剔除第一点云数据中地面对应的点云数据，使得第一点云数据可以更加精简，同时也加快了卸料控制器的运行速度。再通过欧式距离聚类将第一点云数据进行分割，得到待装料装置对应的第二点云数据和障碍物对应的点云数据。再根据待装料装置预设的参数对点云数据进行过滤，可以得到待装料装置对应的第二点云数据。并且，可以根据第二点云数据得到待装料点的位置，即得到待装料位置信息。由此，通过欧式距离聚类对点云数据进行处理也可以实现待装料装置的定位。

值得说明的是，在通过欧式距离聚类将第一点云数据进行分割，得到待装料装置对应的第二点云数据和障碍物对应的点云数据之后，根据分割后的点云数据拟合为多个三维包络框，再根据待装料装置预设的参数对多个三维包络框进行过滤，得到待装料装置对应的三维包络框，也即得到待装料装置对应的第二点云数据。

其中，待装料装置预设的参数可以为待装料装置的长宽高。例如，若待装料装置为挖掘机的车斗，则可以通过输入预先测量得到的车斗的长度、宽度和高度，则可以得到与车斗对应的三维包络框。

还需要说明的是，在通过待装料装置预设的参数对点云数据进行过滤之后，还可以通过卡尔曼滤波的方法跟踪多帧点云数据来得到待装料装置的运动方向，再根据待装料装置的预设参数、第二点云数据、三维包络框和运动方向，可以更加准确的定位待装料点位置，得到较为准确的待装料位置信息。

在又一种实施方式中，步骤220也可以包括：利用预先设定的待装料装置点云识别模型对所述第一点云数据进行检测，得到待装料装置对应的三维包络框；根据所述三维包络框，得到所述待装料位置信息；其中，所述待装料装置点云识别模型为利用待装料装置点云数据集对三维神经网络进行训练获得的，所述待装料装置点云数据集包括多个样本点云数据和与每一样本点云数据对应的标注。

在具体的实施过程中，可以通过预先建立的待装料装置点云识别模型对第一点云数据进行检测，得到待装料装置对应的三维包络框。再通过将三维包络框的上表面中心点定为待装料点，即：得到待装料位置信息。

其中，可以将获得的待装料装置点云数据集作为样本输入，对三维神经网络进行训练得到待装料装置点云识别模型。待装料装置点云数据包括多个样本点云数据和与每一样本点云数据对应的标注，标注可以通过人工预先对点云数据进行标记得到。

并且，待装料装置点云识别模型可以但不限于为VoxelNet网络，PointNet++网络，PointCNN网络，具体的待装料装置点云识别模型可以根据识别的要求进行选择。

在上述任一实施例的基础上，步骤210之后，所述方法还包括：根据待测区域对应的第一点云数据，建立立体坐标系，所述立体坐标系用于确定所述待卸料装置位置信息和所述待装料位置信息。

在具体的实施过程中，卸料控制器根据待测区域对应的第一点云数据，来建立对应的立体坐标系。举例来说，立体坐标系以待卸料装置与转台的连接处为坐标原点，以数据采集装置的主光轴为x轴，以垂直于地面为y轴，并根据x轴与y轴对应确定z轴的三维坐标系。

值得说明的是，立体坐标系的建立可以根据实际的对待装料装置的定位进行调整。

图3为本申请实施例提供的一种转台旋转角度的y投影平面坐标示意图，如图3所示，所述待装料位置信息包括待装料点坐标(x，y，z)，所述待卸料装置位置信息包括待卸料装置坐标(x₁，y₁，z₁)。

并且，步骤230，包括：

利用预先建立的旋转角度模型，对所述待装料点坐标(x，y，z)和所述待卸料装置坐标(x₁，y₁，z₁)进行处理，得到与所述待卸料装置连接的转台的旋转角度根据所述转台的旋转角度控制所述转台转动，以使所述转台带动所述待卸料装置进行卸料。

所述旋转角度模型为：

其中，(x，y，z)为所述待装料点坐标；(x₁，y₁，z₁)为所述待卸料装置坐标，l₁为第一投影距离，所述第一投影距离为所述待装料点坐标与原点之间在y平面上的投影距离；l₂为第二投影距离，所述第二投影距离为所述待卸料装置坐标与原点之间在y平面上的投影距离；l₃为第三投影距离，所述第三投影距离为所述待卸料装置坐标与所述待装料点坐标之间在y平面上的投影距离；为所述转台的旋转角度。

在具体的实施过程中，卸料控制器可以利用旋转角度模型，对得到的待装料点坐标和待卸料装置坐标进行计算，获得与待卸料装置连接的转台的旋转角度。卸料控制器再根据旋转角度控制转台旋转，以带动待卸料装置进行旋转，并控制待卸料装置进行卸料。

值得说明的是，待装料点坐标与原点构成的直线为第一投影线L₁，待卸料装置坐标与原点构成的直线为第二投影线L₂，转台按照旋转角度进旋转后，在第一投影线L₁与第二投影线L₂重合时，卸料控制器再控制待卸料装置进行卸料。

其中，当第一投影线L₁与第二投影线L₂重合时，若第一投影距离l₁大于第二投影距离l₂，则还需要控制待卸料装置收缩后，再控制待卸料装置翻转进行卸料。若第一投影距离l₁等于第二投影距离l₂，则需要控制待卸料装置翻转进行卸料。若第一投影距离l₁小于第二投影距离l₂，则还需要控制待卸料装置伸长后，再控制待卸料装置翻转进行卸料。

举例来说，待卸料装置包括机械臂和挖斗，挖斗中装有待卸材料。待装料装置可以为车斗，车斗的几何中心点可以为待装料点。当双目相机对待卸料装置和待装料装置进行定位后，获取到在双目坐标系中待卸料装置坐标和待装料点坐标，并根据待装料坐标和挖斗坐标点，确定与机械臂连接的转台需要转动的旋转角度。使得转台转动而带动机械臂和挖斗转动，从而使转台、机械臂和挖斗的投影直线可以与车斗和转台构成的连线的投影直线重合。再控制机械臂进行收缩或者展开，使与机械臂连接的挖斗到达待装料点坐标，控制机械臂翻转带动挖斗翻转进行卸料。

还需要说明的是，卸料控制器还可以根据待卸料装置坐标和待装料点坐标，确定转台的旋转方向，来控制转台是逆时针转动还是顺时针转动。

图4为本申请实施例提供的一种卸料控制器的结构示意图，如图4所示，本申请实施例提供了一种卸料控制器，包括：获取模块410，用于获取待测区域对应的第一点云数据；定位模块420，用于根据所述第一点云数据，得到待装料位置信息；控制模块430，用于获取预先设定的待卸料装置位置信息，根据所述待装料位置信息和所述待卸料装置位置信息，控制待卸料装置进行卸料。

在上述实施例的基础上，所述定位模块420具体用于：获取所述待测区域对应的区域图像；根据所述区域图像和所述第一点云数据，得到待装料装置的第二点云数据；根据所述待装料装置的第二点云数据，得到所述待装料位置信息。

在上述实施例的基础上，所述定位模块420具体用于：利用预先建立的待装料装置检测模型，对所述区域图像进行处理，得到所述待装料装置的二维包络框，所述二维包络框用于标识所述区域图像中所述待装料装置的形状；根据所述二维包络框和所述第一点云数据，得到所述待装料装置的第二点云数据；其中，所述待装料装置检测模型为利用样本图像数据集对神经网络进行训练获得的，所述样本图像数据集包括多个样本区域图像和与每一样本区域图像对应的标注。

在上述实施例的基础上，所述定位模块420也可以具体用于：利用欧式距离聚类对所述第一点云数据进行处理，得到待装料装置对应的第二点云数据；根据所述待装料装置对应的第二点云数据，得到所述待装料位置信息。

在上述实施例的基础上，所述定位模块420还可以具体用于：利用预先设定的待装料装置点云识别模型对所述第一点云数据进行检测，得到待装料装置对应的三维包络框；根据所述三维包络框，得到所述待装料位置信息；其中，所述待装料装置点云识别模型为利用待装料装置点云数据集对三维神经网络进行训练获得的，所述待装料装置点云数据集包括多个样本点云数据和与每一样本点云数据对应的标注。

在上述实施例的基础上，所述卸料控制器，还包括同步模块，用于对图像采集装置与数据采集装置进行时间同步和空间同步，得到目标图像采集装置和目标数据采集装置；所述获取模块410具体用于：通过所述目标数据采集装置得到所述待测区域对应的第一点云数据；所述定位模块420具体用于：通过所述目标图像采集装置得到所述待测区域对应的区域图像。

在上述实施例的基础上，所述待装料位置信息包括待装料点坐标(x，y，z)，所述待卸料装置位置信息包括待卸料装置坐标(x₁，y₁，z₁)。所述控制模块430具体用于：利用预先建立的旋转角度模型，对所述待装料点坐标(x，y，z)和所述待卸料装置坐标(x₁，y₁，z₁)进行处理，得到与所述待卸料装置连接的转台的旋转角度根据所述转台的旋转角度控制所述转台转动，以使所述转台带动所述待卸料装置进行卸料。所述旋转角度模型为：

其中，(x，y，z)为所述待装料点坐标；(x₁，y₁，z₁)为所述待卸料装置坐标，l₁为所述待装料点坐标与原点之间在y平面上的投影距离；l₂为所述待卸料装置坐标与原点之间在y平面上的投影距离；l₃为所述待卸料装置坐标与所述待装料点坐标之间在y平面上的投影距离；为所述转台的旋转角度。

本申请实施例提供的卸料控制器用于执行上述方法，其具体的实施方式与方法的实施方式一致，此处不再赘述。

图5为本申请实施例提供的一种挖掘机的结构示意图，如图5所示，本申请实施例还提供了一种挖掘机50，包括：数据采集装置520、转台530、待卸料装置540和上述的卸料控制器510；所述卸料控制器510分别与所述数据采集装置520和所述转台530连接，所述转台530与所述待卸料装置540连接，所述数据采集装置520用于获取待测区域对应的第一点云数据，所述转台530用于带动所述待卸料装置540进行卸料。

在具体的实施过程中，挖掘机50通过设置卸料控制器510来对待装料位置进行定位，并控制转台530带动待卸料装置540进行卸料。由此，实现了卸料过程的自动化，可以准确地对待装料位置进行定位，并更有效地、准确地进行卸料，缩短卸料时间，提高了卸料的效率。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法中的对应过程，在此不再过多赘述。

综上所述，本申请实施例提供了一种卸料方法、控制器、挖掘机、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待测区域对应的第一点云数据；根据所述第一点云数据，得到待装料位置信息；获取预先设定的待卸料装置位置信息，根据所述待装料位置信息和所述待卸料装置位置信息，控制待卸料装置进行卸料。本申请实施例通过数据采集装置获取第一点云数据来得到待装料位置信息，并根据预设的待卸料装置位置信息，同时控制待卸料装置进行卸料。通过本申请实施例实现了卸料过程的自动化，可以准确地对待装料位置进行定位，并更有效地、准确地进行卸料，缩短卸料时间，提高了卸料的效率。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种卸料方法，其特征在于，包括：

获取待测区域对应的第一点云数据；

根据所述第一点云数据，得到待装料位置信息；

获取预先设定的待卸料装置位置信息，根据所述待装料位置信息和所述待卸料装置位置信息，控制待卸料装置进行卸料。

2.根据权利要求1所述的卸料方法，其特征在于，所述根据所述第一点云数据，得到所述待装料位置信息，包括：

获取所述待测区域对应的区域图像；

根据所述区域图像和所述第一点云数据，得到待装料装置的第二点云数据；

根据所述待装料装置的第二点云数据，得到所述待装料位置信息。

3.根据权利要求2所述的卸料方法，其特征在于，所述根据所述区域图像和所述第一点云数据，得到所述待装料装置的第二点云数据，包括：

利用预先建立的待装料装置检测模型，对所述区域图像进行处理，得到所述待装料装置的二维包络框，所述二维包络框用于标识所述区域图像中所述待装料装置的形状；

根据所述二维包络框和所述第一点云数据，得到所述待装料装置的第二点云数据；

其中，所述待装料装置检测模型为利用样本图像数据集对神经网络进行训练获得的，所述样本图像数据集包括多个样本区域图像和与每一样本区域图像对应的标注；

或利用预先建立的图像点云融合检测模型，对所述区域图像和所述第一点云数据进行处理，得到所述待装料装置对应的二维包络框和三维包络框，所述三维包络框用于标识所述第一点云数据中所述待装料装置的形状；

根据所述二维包络框，所述三维包络框和所述第一点云数据，得到所述待装料装置的第二点云数据；

其中，所述图像点云融合检测模型为利用样本图像点云数据与每一样本图像点云对应的样本标注，对神经网络进行训练获得的。

4.根据权利要求1所述的卸料方法，其特征在于，所述根据所述第一点云数据，得到所述待装料位置信息，包括：

利用欧式距离聚类对所述第一点云数据进行处理，得到待装料装置对应的第二点云数据；

根据所述待装料装置对应的第二点云数据，得到所述待装料位置信息。

5.根据权利要求1所述的卸料方法，其特征在于，所述根据所述第一点云数据，得到所述待装料位置信息，包括：

利用预先设定的待装料装置点云识别模型对所述第一点云数据进行检测，得到待装料装置对应的三维包络框；

根据所述三维包络框，得到所述待装料位置信息；

其中，所述待装料装置点云识别模型为利用待装料装置点云数据集对三维神经网络进行训练获得的，所述待装料装置点云数据集包括多个样本点云数据和与每一样本点云数据对应的标注。

6.根据权利要求2所述的卸料方法，其特征在于，所述获取待测区域对应的第一点云数据之前，所述方法还包括：

对图像采集装置与数据采集装置进行时间同步和空间同步，得到目标图像采集装置和目标数据采集装置；

所述获取待测区域对应的第一点云数据，包括：

通过所述目标数据采集装置得到所述待测区域对应的第一点云数据；

所述获取所述待测区域对应的区域图像，包括：

通过所述目标图像采集装置得到所述待测区域对应的区域图像。

7.根据权利要求1所述的卸料方法，其特征在于，所述待装料位置信息包括待装料点坐标(x，y，z)，所述待卸料装置位置信息包括待卸料装置坐标(x₁，y₁，z₁)；

所述根据所述待装料位置信息和所述待卸料装置位置信息，控制待卸料装置进行卸料，包括：

利用预先建立的旋转角度模型，对所述待装料点坐标(x，y，z)和所述待卸料装置坐标(x₁，y₁，z₁)进行处理，得到与所述待卸料装置连接的转台的旋转角度

根据所述转台的旋转角度控制所述转台转动，以使所述转台带动所述待卸料装置进行卸料；

所述旋转角度模型为：

其中，(x，y，z)为所述待装料点坐标；(x₁，y₁，z₁)为所述待卸料装置坐标，l₁为所述待装料点坐标与原点之间在y平面上的投影距离；l₂为所述待卸料装置坐标与原点之间在y平面上的投影距离；l₃为所述待卸料装置坐标与所述待装料点坐标之间在y平面上的投影距离；为所述转台的旋转角度。

8.一种卸料控制器，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待测区域对应的第一点云数据；

定位模块，用于根据所述第一点云数据，得到待装料位置信息；

控制模块，用于获取预先设定的待卸料装置位置信息，根据所述待装料位置信息和所述待卸料装置位置信息，控制待卸料装置进行卸料。

9.一种挖掘机，其特征在于，包括：数据采集装置、转台、待卸料装置和如权利要求8所述的卸料控制器；

所述卸料控制器分别与所述数据采集装置和所述转台连接，所述转台与所述待卸料装置连接，所述数据采集装置用于获取待测区域对应的第一点云数据，所述转台用于带动所述待卸料装置进行卸料。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，

所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1-7任一项所述的方法。