CN110194375A - 一种用于物料场的自动堆料、取料、堆取料方法和系统 - Google Patents

一种用于物料场的自动堆料、取料、堆取料方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于物料场的自动堆料、取料方法，该方法包括利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成物料的点云数据；根据物料的点云数据及预设的参考特征点进行三维建模并完成堆、取料作业；其中，形成料场的三维模型包括清洗步骤、拼接步骤、去除步骤、填充步骤和建模步骤。本发明还公开了一种用于物料场的自动堆、取料和堆取料系统。本发明利用固定在料场上方的三维激光扫描仪来扫描料场物料的点云数据，在扫描过程中可以没有堆、取料机参与，三维激光扫描仪可以独立实时运行，节省了工作时间，并且通过获取堆料机的对位角度或获取取料机的起始点和终止点，可以更加准确地进行堆、取料作业。

Description

一种用于物料场的自动堆料、取料、堆取料方法和系统
技术领域
本发明属于三维激光扫描技术领域,具体涉及一种用于物料场的自动堆料、取料、堆取料方法和系统。
背景技术
目前堆煤料场无人值守系统大致可以分为远程、半自动和自动等几种监控方式，然而这些监控方式存在以下缺陷：
1、远程操控堆取料机的无人值守系统只是把司机室移到了远端控制台上，需要通过操作员观看监控画面来监控料场的物料情况及作业过程，这种远程操控方式主要依靠的是操作员自身的素质和判断力，但这种人工监控十分不可靠，且夜间作业质量非常低。
2、半自动堆取料机的无人值守系统，尽管减少了操作人员的部分操作，但是仍需通过人工来核对无人值守系统所提供的作业过程和指标数据；另外在料机作业时必须通过视频来监管作业的整个过程，因此采用这种半自动系统仍然缺乏安全性且作业效率较低。
3、现有的自动堆取料机的无人值守系统尽管无需人工参与，例如通过其他传感器(比如雷达、超声波等)对现场的地面、堆高进行粗放的测量，在料机作业前由于无法获得料堆的实时数据，所以在实际作业时料机必须从大臂的最高位置、堆体区域的最边缘位置开始运转，并逐层、逐段的运行，这样就会造成料机的空跑，从而使得料机作业效率低、损耗严重；
另外，现有技术中的料机在非作业时间需要单独地为三维激光扫描仪而行走、移动，耗费能源，三维激光扫描仪所获得的数据和料机作业无时间上的关联性。
综上，现有技术中的自动堆/取料机作业效率低、损耗严重、且库存更新不及时、不准确。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种用于物料场的自动堆料、取料、堆取料方法及系统，本发明利用固定在料场上方的三维激光扫描仪来扫描料场物料的点云数据，以实时建立料场物料的三维模型，在扫描过程中可以没有堆/取料机参与，三维激光扫描仪可以独立实时运行，节省了工作时间，并且通过获取堆料机的对位角度或获取取料机的起始点和终止点，可以更加准确地进行堆/取料作业。
第一方面，本发明实施例提供了一种用于物料场的自动堆料方法，包括以下步骤：
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成物料的第一点云数据；
根据所述第一点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模，形成料场的三维模型；
根据料场的三维模型，获取作业的对位角度完成堆料作业；
其中，所述三维建模包括如下子步骤：
清洗步骤：对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
拼接步骤：对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
去除步骤：在物料的落料堆积面上获取堆料臂的点云数据，从第三点云数据中去除堆料臂的点云数据得到第四点云数据；
填充步骤：对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
建模步骤：根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模。
第二方面，本发明实施例提供了一种用于物料场的自动堆料系统，所述自动堆料系统包括三维激光扫描仪、清洗模块、拼接模块、去除模块、填充模块、建模模块、角度对位模块和堆料机；
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成第一点云数据；
所述清洗模块用于对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
所述拼接模块用于对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
所述三维激光扫描仪在物料的落料堆积面上获取取料臂的点云数据；
所述去除模块用于从第三点云数据中去除取料臂的点云数据得到第四点云数据；
所述填充模块用于对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
所述建模模块用于根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模；
所述角度对位模块用于根据料场的三维模型获取堆料机作业的对位角度，堆料机基于所述对位角度完成堆料作业。
第三方面，本发明实施例提供了一种用于物料场的自动取料方法，包括以下步骤：
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成物料的第一点云数据；
根据所述第一点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模，形成料场的三维模型；
根据料场的三维模型，获取作业的起始点和终止点，并基于所述起始点和终止点完成取料作业；
其中，所述三维建模包括如下子步骤：
清洗步骤：对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
拼接步骤：对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
去除步骤：在物料的落料堆积面上获取取料臂的点云数据，从第三点云数据中去除取料臂的点云数据得到第四点云数据；
填充步骤：对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
建模步骤：根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模。
第四方面，本发明实施例提供了一种用于物料场的自动取料系统，所述自动取料系统包括三维激光扫描仪、清洗模块、拼接模块、去除模块、填充模块、建模模块、起始点获取模块、终止点获取模块和取料机；
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成第一点云数据；
所述清洗模块用于对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
所述拼接模块用于对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
所述三维激光扫描仪在物料的落料堆积面上获取取料臂的点云数据，所述去除模块用于从第三点云数据中去除取料臂的点云数据得到第四点云数据；
所述填充模块用于对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
所述建模模块用于根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模，形成料场的三维模型；
所述起始点获取模块根据料场的三维模型获取取料机作业的起始点；
所述终止点获取模块根据料场的三维模型获取取料机作业的终止点；
取料机根据所述作业的起始点和终止点完成取料作业。
第五方面，本发明实施例提供了一种用于物料场的自动堆取料系统，包括三维激光扫描仪、清洗模块、拼接模块、去除模块、填充模块、建模模块、角度对位模块、起始点获取模块、终止点获取模块、堆料机和取料机；
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成第一点云数据；
所述清洗模块用于对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
所述拼接模块用于对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
所述三维激光扫描仪在物料的落料堆积面上获取取料臂的点云数据；
所述去除模块用于从第三点云数据中去除取料臂的点云数据得到第四点云数据；
所述填充模块用于对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
所述建模模块用于根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模，形成料场的三维模型；
当进行堆料作业时，所述角度对位模块用于根据料场的三维模型获取堆料机作业的对位角度，堆料机基于所述对位角度完成堆料作业；
当进行取料作业时，所述起始点获取模块和终止点获取模块分别根据料场的三维模型获取取料机作业的起始点和终止点，取料机根据所述作业的起始点和终止点完成取料作业。
本发明通过固定在料场上方的三维激光扫描在建立料场物料的三维模型的过程中可以没有堆、取料机参与，三维激光扫描仪可以独立实时运行，从而减少了堆/取料机的空跑。
另外，通过本发明的技术方案，可以实现堆/取料机的全自动作业，通过实时获取料场的三维模型得到堆料机的对位角度，可以使堆料过程的运动方向更为准确；或者通过实时获取料场的三维模型得到取料机的作业起始点和终止点，使取料臂能够找到最佳的切入点和作业区域范围,因此本发明的用于物料场的自动堆料、取料、堆取料方法和系统提升了堆/取料机的作业精度。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种用于物料场的自动堆料方法的流程示意图；
图2为在本发明实施例一的堆料过程中，堆料机作业区域内物料最高点的示意图；
图3为本发明实施例一中的堆料机已堆料剁的侧面示意图；
图4本发明实施例二提供的一种用于物料场的自动堆料系统的结构示意图；
图5为本发明实施例三提供的一种用于物料场的自动取料方法的流程示意图；
图6为在本发明实施例三取料过程中，取料机作业区域内物料最高点的示意图；
图7A为本发明实施例三中提供的一种圆形料场的俯视示意图；
图7B为本发明实施例三提供的一种圆形料场的剖面示意图；
图8为本发明实施例四提供的一种用于物料场的自动取料系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。
由于在堆料过程和取料过程中，堆料机和取料机完成作业的过程不完全相同，因此下面实施例一和二用以说明堆料机进行作业时的工作过程；实施例三和四用以说明取料机进行作业时的具体方法和系统。
实施例一
1、用于物料场的自动堆料方法的步骤
如图1所示，图1为本发明实施例提供的一种用于物料场的自动堆料方法的流程示意图；该自动堆料方法包括以下步骤:
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成物料的第一点云数据；
根据所述第一点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模，形成料场的三维模型；
根据料场的三维模型，获取作业的对位角度完成堆料作业；
其中，所述三维建模包括如下子步骤：
清洗步骤：对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
拼接步骤：对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
去除步骤：在物料的落料堆积面上获取堆料臂的点云数据，从第三点云数据中去除堆料臂的点云数据得到第四点云数据；
填充步骤：对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
建模步骤：根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模。
2、下面将具体说明对料场物料进行三维建模的具体过程。
(1)扫描步骤：利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成第一点云数据；
具体的，可以根据煤种将料场划分为多个料场区域，并对料场区域编号；在料场上方固定安装一台或多台三维激光扫描仪，所述三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成第一点云数据，将所述第一点云数据及料场区域编号存储至数据库中。
与利用机械行走带动扫描仪对料场进行分段扫描的方法相比，本实施例在料场上方固定安装多台三维激光扫描仪可以只开启其中的一台或多台三维激光扫描仪对物料进行局部扫描，也可以同时开启全部三维激光扫描仪对物料进行全部扫描，防止机械产生空跑，且本实施例中的扫描的方式多样也节省了扫描时间并提高了扫描的工作效率。
(2)清洗步骤：对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
上述对第一点云数据进行清洗的方法可以是在所述料场的第一三维空间坐标系中并基于高斯分布的方法检测出第一点云数据中的离群点，并将该离群点从第一点云数据中去除，得到第二点云数据；可以理解的是，在其他实施例中，也可以利用其他方法检测出第一点云数据中的离群点，在此不做具体限制。
(3)拼接步骤：对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
具体的，可以将所述第二点云数据放入对应的立方体网格，对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据。
(4)去除步骤：在物料的落料堆积面上获取堆料臂的点云数据，从第三点云数据中去除堆料臂的点云数据得到第四点云数据；
其中，所述去除步骤中获取堆料臂的点云数据包括：
对于物料的落料堆积面上的每个第一点N0(x1，y1，z1)，寻找目标点N1(x1，y1，z2)，该目标点N1应满足点N1与原点0的距离d超过预设距离并且z2-z1是否大于预设高度差；
获取N1点与x轴的夹角α1：
其中，x0、y0是第一三维空间坐标系中原点0的坐标值；
判断α1是否小于预设角度，若α1小于预设角度，则将该点N1作为堆料臂上的点云数据；若α1不小于预设角度，则寻找下一个目标点；本实施例中，预设的角度范围例如可以为3-5度，在其他实施例中，该预设的角度范围也可以为其他角度范围，在此不做限制。
由于三维激光扫描仪在扫描过程中还会扫描到堆料臂的点云数据，因此可以通过三维激光扫描仪获取堆料臂的点云数据，即根据物料的落料堆积面上的任意一点N1与原点0的夹角判断落料堆积面上的数据是否为堆料臂的点云数据，并将该堆料臂的点云数据从拼接后的点云数据中去除，可以免除堆料臂上的点云数据对最终获得的料场点云数据的干扰。
(5)填充步骤：利用三线性插值算法或生长算法对第二点云数据中的空白区域进行点云填充获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
具体的，遍历立方体网格识别第二点云数据在立方体网格中的空白区域，在物料的落料堆积面范围内对所述空白区域进行点云填充，下面将对利用三线性插值算法或生长算法对空白区域进行填充的具体步骤分别详细说明。
在本实施例中，所述填充步骤包括以下子步骤：
S100:对应每个立方体网格，统计每个立方体网格内部包含的第二点云数据的数据点数量；
所述数据点的来源可以用于对第二点云数据进行拼接，所述数据点的来源对应料场上方所固定安装的三维激光扫描仪，三维激光扫描仪将数据点的来源传输到外部计算机的设备上并显示；
若数据点数量＝1，则直接获得立方体网格的唯一数据点的坐标；
若数据点数量>1，则通过反距离权重法(IDW-Inverse Distance Weighted)获得立方体网格的多个数据点的坐标，可以把多个数据点的坐标作为立方体网格内的特征算子；
若数据点数量＝0，则将该立方体网格加入空白序列数组BKArray中，形成第二点云数据中的空白区域,可以理解的是，所述空白区域包括一个或多个空白区域。
S200:对于数据点数量>1或＝1的立方体网格，根据该立方体网格内的所述数据点的坐标(即特征算子)获得对应的局部表面法向量；
具体的，可以预先设定一个区域范围，例如该区域范围的半径为0.5米-1米，那么将获取属于这一区域范围内的立方体网格的所有数据点，并根据这些数据点的坐标获得对应的局部表面法向量。
S300:根据所述局部表面法向量获取数据点的法向量的变化值；本实施例中，可以利用Poisson(泊松)曲面重建算法来获取所述数据点的法向量的变化值。
其中，所述数据点的法向量的变化值为属于上述区域范围内的各个数据点的前、后、左、右四个方向的法向量的变化值。
S400:根据数据点的法向量的变化值的大小对第二点云数据中的数据点进行排序。
S500:获取数据点的法向量的变化值中的最小值所对应的数据点，将该最小值所对应的数据点作为起始种子点P；其中，所述起始种子点P所在的区域为最平滑的区域。
S600:基于所述起始种子点P，对空白区域进行填充。
在一个实施例中，所述基于所述起始种子点P对空白区域进行填充是通过三线性插值算法实现的。
在另一实施例中，所述基于所述起始种子点P对空白区域进行填充是采用生长算法对空白区域进行填充的，下面将具体说明采用生长算法对空白区域进行填充的子步骤；
S610:对于每一个空白区域,获取与其相邻的数据量＞1或＝1的立方体网格中的数据点的法向量与起始种子点P的法向量之间的夹角，若该夹角小于预设的平滑阀值，则将所述起始种子点P加入到所述空白区域；
S620:执行以上步骤，直到所有的空白区域(即对应的空白序列数组BKArray)均为空，获得填充点云数据。
需要说明的是，在一个空白区域中可以将一个或多个邻域点作为填充点云。
通过上述两个实施例的具体填充步骤，可以使最终获得的第五点云数据的点云完整，不会留有空白区域，从而使最终获得的料场的三维模型更加准确，通过三维扫描成像后的数据可以更加精确地控制堆、取料机，使堆、取料机的作业臂直接接触到作业面，而无需堆、取料机发生“空跑”。
(6)建模步骤：根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模。
其中，该预设的参考特征点可以根据经验值来设定，所述预设的参考特征点例如可以是料场大门、检修通道等。
本实施例中可以根据第五点云数据及预设的参考特征点，并利用De l aunay三角网方法对料场物料进行三维建模得到料场的三维模型，在此不再赘述。
3、下面将具体说明在堆料过程中，堆料机获取作业的对位角度的具体步骤。
在本实施例中，可以预先建立一个以物料中心为原点的一个三维坐标系，记为第二三维空间坐标系，所述第二三维空间坐标系可以通过经纬仪测量并确定。
(1)基于物料的点云数据并通过冒泡排序法获得堆料机作业区域内物料最高点的倾斜角度值α1；所述物料最高点的倾斜角度α1＝arc tan[(zc-zb)/(xc-xb)]；
参见图2，其中,C点为物料堆积面上的最高点，C点在第二三维空间坐标系中的坐标为(xc,yc,zc)；B点为C点的投影点，B点在第二三维空间坐标系中的坐标为(xb,yb,zb)；A点是第二三维空间坐标系的原点；α1为物料最高点的倾斜角度；其中，C点的坐标可以根据三维激光扫描仪扫描所获得。
(2)读取堆料臂在第一三维空间坐标系中的极坐标位置(θ，β)；
本实施例中，可以采用AB公司的ControlLogix系列PLC控制器，例如1756；或者可以采用西门子公司S7-300等PLC控制器来读取堆料臂在第一三维空间坐标系中的极坐标位置(θ，β)。
(3)利用物料最高点的倾斜角度α1和物料堆积面上的最高点C的坐标(xc,yc,zc)以及堆料臂在第一三维空间坐标系中的极坐标位置(θ，β)，并利用从物料的点云数据中拾取的堆料臂位置、直接从PLC读取编码器或者通过UWB(Ultra Wideband-无载波通信)无线定位方法得到料机的在第二三维空间坐标系下的当前位置。
(4)堆料机从当前位置移动到堆料机的作业起始位置，根据堆料机的作业区域、堆料作业方向(例如顺时针或逆时针)，并按照预先设定的料堆的堆高高度值(例如，该料堆的堆高高度值可以为16米)及料堆的堆积角获得所述堆料机的作业起始位置。
在本实施例中，堆料机在堆料作业过程中，该堆料机的作业起始位置是锥形堆面，该锥形堆面的最高点即为堆料机的作业起始位置，通过获取堆料机的作业起始位置使堆料机的堆料起点更加精准，防止了堆料机在作业场地的空跑，提高了堆料机的工作效率。
(5)根据堆料机的对位角度和作业起始位置完成堆料作业。
在堆料作业期间，由于三维激光扫描仪对料场实时建模可获得当前落料点的料堆高度和已堆料垛的安息角堆料机的堆料臂从作业起始位置向着预定的方向作业，通过三维激光扫描仪获得料场的实时模型后可以得到料堆的实时高度，当料堆的实时高度达到预设的堆料高度时(该预设的堆料高度例如可以是15-20米)，堆料臂根据堆料垛的安息角的平均值移动到下一个堆料点，直到将物料堆满完成堆料作业，将该平均值记为堆料机的对位角度；参见图3，其中，获取平均值的方法包括获取堆料臂的局部范围内(例如堆料臂的±(10度-15度))的已堆料垛的所有点的安息角根据安息角获得安息角的平均值
实施例二
参见图4，图4是实施例二提供的一种用于物料场的自动堆料系统，该自动堆料系统包括三维激光扫描仪、清洗模块、拼接模块、去除模块、填充模块、建模模块、角度对位模块和堆料机；
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成第一点云数据；
所述清洗模块用于对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
所述拼接模块用于对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
所述三维激光扫描仪在物料的落料堆积面上获取堆料臂的点云数据，所述去除模块用于从第三点云数据中去除堆料臂的点云数据得到第四点云数据；
所述填充模块用于利用对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据，具体的，本实施例中，可以利用三线性插值算法或生长算法对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得所述填充点云数据；
所述建模模块用于根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模；
所述角度对位模块用于根据料场的三维模型获取堆料机作业的对位角度，堆料机基于所述对位角度完成堆料作业。
上述各个模块的具体实施方式与实施例一的各个方法步骤的具体实施方式一致，在此不再赘述。
实施例三
1、用于物料场的自动取料方法的步骤
如图5所示，图5为本发明实施例三提供的一种用于物料场的自动取料方法的流程示意图；该自动取料方法包括以下步骤:
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成物料的第一点云数据；
根据所述第一点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模，形成料场的三维模型；
根据料场的三维模型，取料机获取作业的起始点和终止点，并基于所述起始点和终止点完成取料作业；
其中，所述三维建模包括如下子步骤：
清洗步骤：对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
拼接步骤：对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
去除步骤：在物料的落料堆积面上获取取料臂的点云数据，从第三点云数据中去除取料臂的点云数据得到第四点云数据；
填充步骤：对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；在本实施例中，可以利用三线性插值算法或生长算法对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得所述填充点云数据；
建模步骤：根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模。
在本实施例四中，对料场物料进行三维建模的方法与实施例一基本相一致，在此不再赘述。
2、下面将具体说明在取料过程中获取作业的起始点和终止点的具体步骤。
(1)基于物料的点云数据并通过冒泡排序法获得取料机作业区域内物料最高点的倾斜角度值α1′；所述物料最高点的倾斜角度α1′＝arc tan[(zc′-zb′)/(xc′-xb′)]；
参见图6,其中，C′点为物料堆积面上的最高点，B′点为C点在水平面的投影点；A点是第二坐标系的原点；α1′为物料最高点的倾斜角度；C′点在第二三维空间坐标系中的坐标为(xc′,yc′,zc′),B′点在第二三维空间坐标系中的坐标为(xb′,yb′,zb′)，其中，C′点的坐标可以根据三维激光扫描仪扫描所获得。
(2)读取取料臂在第一三维空间坐标系中的极坐标位置(θ′，β′)；
本实施例中，也可以采用AB公司的ControlLogix系列PLC控制器，例如1756；或者可以采用西门子公司S7-300等PLC控制器来读取取料臂在第一坐标系中的极坐标位置(θ′，β′)。
(3)根据物料最高点的倾斜角度α1′和物料堆积面的最高点C′的坐标(xc′,yc′,zc′)以及取料臂在第一三维空间坐标系中的极坐标位置(θ′，β′)，得到取料机的在第二三维空间坐标系下的当前位置；
(4)取料机从当前位置移动到取料机作业的起始点，本实施例中，可以根据物料堆积面上的最高点C′的坐标获取取料机作业的起始点：
将物料堆积面上的点C′与点B′在垂直方向上的中间位置点D′取出，以点D′为圆心，以D′与C′的距离为半径，形成取料机的取料臂的取料区域，取料机的取料臂与该取料区域相切；
将物料的点云数据中的每个点的坐标值z值设为0，并存入一个二维坐标系中，该二维坐标系即为料场物料的三维模型向“取料机行走方向所平行的平面”方向的投影，在该平面形成两簇交点组，分别为第一交点组和第二交点组；
图7A、7B分别是本发明实施例三提供的一种圆形料场的俯视示意图和剖面示意图，圆形料场的角度范围在0°～360°，该角度范围对应取料机大臂的旋转角度，例如以P点所在的角度为取料的初始旋转角度，取料机将开始执行取料工作，用于配置刮板取料机回转速度、刮板取料机回转角度、刮板取料机下俯角度和料位检测开关信号等参数，根据这些参数可支持恒流量取料等各种取料作业方式。
其中，所述第一交点组为沿取料机前进方向上的最近交点组，即将取出的D′点都投影到上述的二维坐标系中，则D′点在该二维坐标系中形成一个封闭圈(即图7B中灰色区域的圆周)，参见图7B,那么取料臂的前进方向将和该封闭圈相交两次，取料臂当前的前进方向与该封闭圈相交所获得的交点组是第一交点组；
所述第二交点组为取料臂下一次前进方向与该封闭圈相交所获得的交点组。
对第一交点组上的点云的坐标值进行平均处理，得到坐标为(xe,ye,ze)的一个点，将该点计为E,将点E作为该取料机在当前取料层的取料起始点；
进一步的，对第二交点组上的点云的坐标值进行平均处理，得到坐标为(xf,yf,zf)的一个点，将该点计为F,将点F作为取料机在当前取料层的取料终止点。
进一步的，在取料过程中还包括根据取料的起始点和终止点对物料进行开层以得到物料的开层的层数和长度；利用三维激光扫描仪对料场进行扫描，获得当前料场物料的三维模型；根据所述当前料场物料的三维模型和物料的开层的层数和长度，更新料场物料的三维模型、开层的层数和长度。
具体的，计算原有物料每一层的模拟体积并逐层累加物料每一层物料的模拟体积获得当前层的累加体积数值，当所述当前层的累加体积数值超过预设的体积数值时(例如所述预设的体积数值可以是80-120立方米)时，将该当前层作为取料层，若当前层的累加体积数值小于预设的体积数值时，则结束在该取料层取料，由此更新料场物料的三维模型、开层的层数和长度。
本实施例中是按预定高度对物料进行分层，比如每一层的物料的高度是1米；通过该层内的点云的坐标值进行正方体模拟并进行体积积分，获得所述每一层物料的模拟体积。
由于本实施例采用了三维激光扫描仪实时建模，并实时控制堆、取料机的具体堆、取作业参数，从而提高了堆、取料机作业时的效率；
另外以往现有技术中，堆、取料机在作业时的大部分操作的参数均为固定参数的，形成的料堆“峰谷”也是固定的，而采用本实施例中的无人值守的数据处理方法可以配置堆料臂回转速度、堆料臂回转角度、堆料臂俯仰角度、料位检测开关信号等参数，使作业料堆形成为人字形堆法，菱形堆法、众字形堆法等多种堆料作业形式，并且料堆的成型也极为平衡、均匀。
实施例四
参见图8，图8为实施例四提供的一种用于物料场的自动取料系统，该自动取料系统包括三维激光扫描仪、清洗模块、拼接模块、去除模块、填充模块、建模模块、起始点获取模块、终止点获取模块和取料机；
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成第一点云数据；
所述清洗模块用于对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
所述拼接模块用于对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
所述三维激光扫描仪在物料的落料堆积面上获取取料臂的点云数据，所述去除模块用于从第三点云数据中去除取料臂的点云数据得到第四点云数据；
所述填充模块用于对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；在本实施例中，可以利用三线性插值算法或生长算法对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得所述填充点云数据；
所述建模模块用于根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模，形成料场的三维模型；
所述起始点获取模块根据料场的三维模型获取取料机作业的起始点；
所述终止点获取模块根据料场的三维模型获取取料机作业的终止点；
取料机根据所述作业的起始点和终止点完成取料作业。
上述各个模块的具体实施方式与实施例四的各个方法步骤的具体实施方式一致，在此不再赘述。
实施例五
本实施例中的一种用于物料场的自动堆取料系统，包括三维激光扫描仪、清洗模块、拼接模块、去除模块、填充模块、建模模块、角度对位模块、起始点获取模块、终止点获取模块、堆料机和取料机；
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成第一点云数据；
所述清洗模块用于对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
所述拼接模块用于对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
所述三维激光扫描仪在物料的落料堆积面上获取取料臂的点云数据；
所述去除模块用于从第三点云数据中去除取料臂的点云数据得到第四点云数据；
所述填充模块用于对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
所述建模模块用于根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模，形成料场的三维模型；
当进行堆料作业时，所述角度对位模块用于根据料场的三维模型获取堆料机作业的对位角度，堆料机基于所述对位角度完成堆料作业；
当进行取料作业时，所述起始点获取模块和终止点获取模块分别根据料场的三维模型获取取料机作业的起始点和终止点，取料机根据所述作业的起始点和终止点完成取料作业。
本实施例中的用于物料场的自动堆取料系统的具体工作过程方式与实施例一-四中所公开的方式基本一致，在此不再赘述。
本发明的有益效果如下：
(1)本发明通过固定在料场上方的三维激光扫描在建立料场物料的三维模型的过程中可以没有堆、取料机参与，三维激光扫描仪可以独立实时运行，从而减少了堆/取料机的空跑。
(2)通过本发明，可以实现堆/取料机的全自动堆/取料作业，通过实时获取料场的三维模型得到堆料机的对位角度，可以使堆料过程的运动方向更为准确；通过实时获取料场的三维模型得到取料机的作业起始点和终止点，使取料臂能够找到最佳的切入点和作业区域范围,提升了堆/取料机的作业精度。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本发明实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种用于物料场的自动堆料方法，包括以下步骤：
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成物料的第一点云数据；
根据所述第一点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模，形成料场的三维模型；
根据料场的三维模型，获取作业的对位角度完成堆料作业；
其中，所述三维建模包括如下子步骤：
清洗步骤：对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
拼接步骤：对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
去除步骤：在物料的落料堆积面上获取堆料臂的点云数据，从第三点云数据中去除堆料臂的点云数据得到第四点云数据；
填充步骤：对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
建模步骤：根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模。
2.根据权利要求1所述的自动堆料方法，其特征在于，
在对料场物料进行扫描之前还包括建立坐标系步骤：建立料场的空间三维坐标系，将料场的空间三维坐标系的空间分隔为多个立方体网格；其中，三维激光扫描仪每次扫描的区域都对应空间三维坐标系内的一组立方体网格；以及
所述清洗步骤还包括：在所述料场的空间三维坐标系中并基于高斯分布的方法检测出第一点云数据中的离群点，并将该离群点从第一点云数据中去除，得到所述第二点云数据。
3.根据权利要求1所述的自动堆料方法，其特征在于，所述去除步骤获取堆料臂的点云数据包括：
对于物料的落料堆积面上的每个第一点N0(x1,y1,z1)，寻找目标点N1(x1,y1,z2)，该目标点N1应满足点N1与原点O的距离d超过预设距离并且z2-z1是否大于预设高度差；
获取N1点与x轴的夹角α1：
其中，x0、y0是原点O的坐标值；
判断α1是否小于预设角度，若α1小于预设角度，则将该点N1作为取料臂上的点云数据；若α1不小于预设角度，则寻找下一个目标点。
4.根据权利要求1所述的自动堆料方法，其特征在于，所述填充步骤包括以下子步骤：
统计每个立方体网格内部包含的第二点云数据的数据点数量，
若数据点数量＝1，则直接获得立方体网格的唯一数据点的坐标；
若数据点数量>1，则通过反距离权重法获得立方体网格的多个数据点的坐标；
若数据点数量＝0，则将该立方体网格加入空白序列数组中，形成第二点云数据中的空白区域；
以及，
对于数据点数量>1或＝1的立方体网格，根据该立方体网格内的所述数据点的坐标获得对应的局部表面法向量；
根据所述局部表面法向量获取所述数据点的法向量变化值；
根据所述数据点的法向量变化值的大小进行排序；
获取数据点的法向量变化值中的最小值所对应的数据点，并将该数据点作为起始种子点P；
基于所述起始种子点P，对空白区域进行填充。
5.一种用于物料场的自动堆料系统，其特征在于：
所述自动堆料系统包括三维激光扫描仪、清洗模块、拼接模块、去除模块、填充模块、建模模块、角度对位模块和堆料机；
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成第一点云数据；
所述清洗模块用于对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
所述拼接模块用于对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
所述三维激光扫描仪在物料的落料堆积面上获取取料臂的点云数据；
所述去除模块用于从第三点云数据中去除堆料臂的点云数据得到第四点云数据；
所述填充模块用于对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
所述建模模块用于根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模；
所述角度对位模块用于根据料场的三维模型获取堆料机作业的对位角度，堆料机基于所述对位角度完成堆料作业。
6.一种用于物料场的自动取料方法，包括以下步骤：
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成物料的第一点云数据；
根据所述第一点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模，形成料场的三维模型；
根据料场的三维模型，获取作业的起始点和终止点，并基于所述起始点和终止点完成取料作业；
其中，所述三维建模包括如下子步骤：
清洗步骤：对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
拼接步骤：对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
去除步骤：在物料的落料堆积面上获取取料臂的点云数据，从第三点云数据中去除取料臂的点云数据得到第四点云数据；
填充步骤：对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
建模步骤：根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模。
7.根据权利要求6所述的自动取料方法，其特征在于，所述获取作业的起始点和终止点包括：
基于物料的点云数据获取物料堆积面上的最高点C′的坐标，由该最高点C′的坐标得到点C′在水平面投影点B′的坐标，将点C′与点B′在垂直方向的中间位置点D′取出，以点D′为圆心，以D′与C′的距离为半径，形成取料机的取料臂的取料区域，取料机的取料臂与该取料区域相切；
将物料的点云数据中的每个点的坐标中的z值设为0，并存入一个二维坐标系中，物料的点云数据在该二维坐标系中形成两簇交点组，分别设为第一交点组和第二交点组；对第一交点组上的点云的坐标值进行平均处理，得到坐标为(xe,ye,ze)的一个点，将该点计为E,将点E作为取料机在当前取料层的取料起始点；
对第二交点组上的点云的坐标值进行平均处理，得到坐标为(xf,yf,zf)的一个点，将该点计为F,将点F作为取料机在当前取料层的取料终止点。
8.根据权利要求7所述的自动取料方法，其特征在于：
建立一个二维坐标系，将取出的D′点都投影到该二维坐标系中，则D′点在该二维坐标系中形成一个封闭圈，取料臂当前的前进方向与该封闭圈相交所获得的交点组是第一交点组；
所述第二交点组为取料臂下一次前进方向与该封闭圈相交所获得的交点组。
9.一种用于物料场的自动取料系统，其特征在于，所述自动取料系统包括三维激光扫描仪、清洗模块、拼接模块、去除模块、填充模块、建模模块、起始点获取模块、终止点获取模块和取料机；
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成第一点云数据；
所述清洗模块用于对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
所述拼接模块用于对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
所述三维激光扫描仪在物料的落料堆积面上获取取料臂的点云数据，所述去除模块用于从第三点云数据中去除取料臂的点云数据得到第四点云数据；
所述填充模块用于对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
所述建模模块用于根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模，形成料场的三维模型；
所述起始点获取模块根据料场的三维模型获取取料机作业的起始点；
所述终止点获取模块根据料场的三维模型获取取料机作业的终止点；
取料机根据所述作业的起始点和终止点完成取料作业。
10.一种用于物料场的自动堆取料系统，包括三维激光扫描仪、清洗模块、拼接模块、去除模块、填充模块、建模模块、角度对位模块、起始点获取模块、终止点获取模块、堆料机和取料机；
利用固定安装在料场上方的三维激光扫描仪对料场物料进行扫描形成第一点云数据；
所述清洗模块用于对所述第一点云数据进行清洗形成第二点云数据；
所述拼接模块用于对所述第二点云数据进行拼接获得第三点云数据；
所述三维激光扫描仪在物料的落料堆积面上获取取料臂的点云数据；
所述去除模块用于从第三点云数据中去除取料臂的点云数据得到第四点云数据；
所述填充模块用于对第二点云数据中的空白区域进行点云填充以获得填充点云数据，将第四点云数据与填充点云数据合并获得第五点云数据；
所述建模模块用于根据所述第五点云数据及预设的参考特征点对料场物料进行三维建模，形成料场的三维模型；
当进行堆料作业时，所述角度对位模块用于根据料场的三维模型获取堆料机作业的对位角度，堆料机基于所述对位角度完成堆料作业；
当进行取料作业时，所述起始点获取模块和终止点获取模块分别根据料场的三维模型获取取料机作业的起始点和终止点，取料机根据所述作业的起始点和终止点完成取料作业。
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