CN111830526A - 一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置 - Google Patents

一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111830526A
CN111830526A CN202010977538.3A CN202010977538A CN111830526A CN 111830526 A CN111830526 A CN 111830526A CN 202010977538 A CN202010977538 A CN 202010977538A CN 111830526 A CN111830526 A CN 111830526A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target container
edge points
container
group
line laser
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010977538.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111830526B (zh
Inventor
冯志
梁浩
陈环
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Yumo Information Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Yumo Information Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Yumo Information Technology Co ltd filed Critical Shanghai Yumo Information Technology Co ltd
Priority to CN202010977538.3A priority Critical patent/CN111830526B/zh
Publication of CN111830526A publication Critical patent/CN111830526A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111830526B publication Critical patent/CN111830526B/zh
Priority to PCT/CN2021/117872 priority patent/WO2022057747A1/zh
Priority to US18/023,938 priority patent/US11841436B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/87—Combinations of systems using electromagnetic waves other than radio waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/4808—Evaluating distance, position or velocity data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/497—Means for monitoring or calibrating
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置，方法包括：获取至少两个多线激光雷达的点云数据，根据所述至少两个激光雷达之间的坐标系关系进行点云数据融合；根据融合后的点云数据进行扫描线的聚类，根据聚类后的扫描线获取目标集装箱顶面或侧面的边缘点；根据所述目标集装箱的顶面或侧面的边缘点获取所述目标集装箱的顶面或侧面的轮廓，以确定所述目标集装箱的中心点以及航向角，从而确定所述目标集装箱的位置。本发明提供的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置，通过多线激光雷达的点云数据，对点云数据进行融合后获取目标集装箱的顶面或侧面的边缘点，从而精确获取目标集装箱的位置。

Description

一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置
技术领域
本发明涉及起重机装卸领域，尤其涉及一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置。
背景技术
目前，港口对集卡进行装卸集装箱多采用人工作业的方式，轮胎吊司机操作轮胎吊对其下方的集卡（内集卡、外集卡）进行集装箱装卸作业。轮胎吊司机进行人工作业的缺点在于作业效率低，且作业质量不稳定。随着技术的进步和发展，越来越多的高科技技术被应用到码头，自动化以及智能化逐渐成为未来港口发展的趋势。激光雷达作为一种扫描手段，被广泛应用于港口现场，然而目前港口现场使用的激光雷达多为单点激光雷达或单线激光雷达，并且单点激光雷达或单线激光雷达只能用于实现对目标集装箱的测距以及防撞等功能，单点激光雷达或单线激光雷达无法实现集装箱的精准定位。
因此有必要提供一种集装箱定位方法，可以实现对目标集装箱的精准定位。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置，通过多线激光雷达的点云数据，对点云数据进行融合后获取目标集装箱的顶面或侧面的边缘点，从而精确获取目标集装箱的位置。
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法，包括：
获取至少两个多线激光雷达的点云数据，根据所述至少两个激光雷达之间的坐标系关系进行点云数据融合；
根据融合后的点云数据进行扫描线的聚类，根据聚类后的扫描线获取目标集装箱顶面或侧面的边缘点；
根据所述目标集装箱的顶面或侧面的边缘点获取所述目标集装箱的顶面或侧面的轮廓，以确定所述目标集装箱的中心点以及航向角，从而确定所述目标集装箱的位置。
优选地，当所述目标集装箱的顶面部分无法获取时，根据所述目标集装箱的长度、宽度、箱高以及所述目标集装箱的顶面的单侧边缘点获取所述目标集装箱的顶面轮廓；
当所述目标集装箱顶面全部无法获取时，根据所述目标集装箱宽度、长度、箱高以及所述目标集装箱的侧面的边缘点获取所述目标集装箱的侧面轮廓。
优选地，当所述至少两个多线激光雷达扫描到多个集装箱的轮廓时，根据所述目标集装箱所在的排位和层高确定所述目标集装箱的位置。
优选地，根据所述目标集装箱的预估位置选取点云ROI，去除明显未打在所述目标集装箱上的点云数据；
将所述点云ROI区域内的点云数据根据所述目标集装箱宽度、长度、箱高进行聚类，得到所述点云ROI区域内打在所述目标集装箱顶面或侧面的激光线。
优选地，所述聚类后的扫描线与所述目标集装箱顶面长边相交得到第一组边缘点和/或第二组边缘点，所述聚类后的扫描线与所述集装箱顶面短边相交得到的第三组边缘点和/或第四组边缘点，所述第一组边缘点和/或第二组边缘点至少为两个，所述第三组边缘点和/或第四组边缘点至少为一个；或
所述聚类后的扫描线与所述目标集装箱侧面相交得到第五组边缘点和/或第六组边缘点，所述聚类后扫描线与所述目标集装箱底面相交得到第七组边缘点，所述第五组和/或第六组边缘点至少为一个，所述第七组边缘点至少为两个。
优选地，将所述第一组边缘点和/或所述第二组边缘点进行直线拟合以获取所述目标集装箱的航向角或将所述第七组边缘点进行直线拟合以获取所述目标集装箱的航向角。
优选地，所述至少两个多线激光雷达是安装于小车上的三维激光雷达。
优选地，所述至少两个多线激光雷达之间成角度以实现分别从横向以及纵向对所述目标集装箱的扫描。
优选地，还包括：
对所述至少两个多线激光雷达进行校准，所述至少两个多线激光雷达分别扫描到所述目标集装箱相互垂直的两个面，通过对所述相互垂直的两个面进行拟合以获取所述至少两个多线激光雷达的旋转关系以及位移关系的两个维度，通过测量所述至少两个多线激光雷达的位置关系得到第三个维度。
本发明为解决上述技术问题而还采用的技术方案是还提供一种基于多线激光数据融合的集装箱定位装置，使用以上所述的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法。
本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明提供的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置，能够获取至少两个多线激光雷达的点云数据并进行点云数据融合，根据融合后的点云数据进行扫描线的聚类并获取目标集装箱顶面或侧面的边缘点以及轮廓，以确定目标集装箱的中心点以及航向角，进而确定目标集装箱的位置，从而实现对目标集装箱的精准定位。
进一步地，根据目标集装箱的长度、宽度、箱高以及目标集装箱的顶面的单侧边缘点及顶面轮廓或侧面的边缘点及侧面轮廓，从而在目标集装箱的顶面部分或全部无法获取时，也能实现对目标集装箱的精准定位。
进一步地，至少两个多线激光雷达之间成角度以实现分别从横向以及纵向对目标集装箱的扫描，从而完整扫描目标集装箱的边缘点以及轮廓，实现对目标集装箱的精准定位。
附图说明
图1为本发明实施例中基于多线激光数据融合的集装箱定位方法的流程图；
图2为本发明又一实施例中基于多线激光数据融合的集装箱定位方法的流程图；
图3为本发明实施例中多线激光雷达扫描目标集装箱的顶面的示意图；
图4为本发明实施例中目标集装箱的顶面部分无法获取时多线激光雷达扫描目标集装箱的顶面的示意图；
图5为本发明实施例中目标集装箱的顶面全部无法获取时多线激光雷达扫描目标集装箱的侧面的示意图；
图6为本发明实施例中目标集装箱和其他集装箱的排位示意图；
图7为本发明实施例中目标集装箱的层高示意图；
图8为本发明实施例中多线激光雷达的安装示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。
在以下描述中，为了提供本发明的透彻理解，阐述了很多具体的细节。然而，本发明可以在没有这些具体的细节的情况下实践，这对本领域普通该技术人员来说将是显而易见的。因此，具体的细节阐述仅仅是示例性的，具体的细节可以由奔放的精神和范围而变化并且仍被认为是在本发明的精神和范围内。
现在参看图1，图1为本发明实施例中基于多线激光数据融合的集装箱定位方法的流程图。基于多线激光数据融合的集装箱定位方法，包括以下步骤：
步骤101：获取至少两个多线激光雷达的点云数据，根据所述至少两个激光雷达之间的坐标系关系进行点云数据融合；
步骤102：根据融合后的点云数据进行扫描线的聚类，根据聚类后的扫描线获取目标集装箱顶面或侧面的边缘点；
步骤103：根据所述目标集装箱的顶面或侧面的边缘点获取所述目标集装箱的顶面或侧面的轮廓，以确定所述目标集装箱的中心点以及航向角，从而确定所述目标集装箱的位置。
在具体实施中，目标集装箱的中心点指的是集装箱矩形顶面的中心点，航向角指的是车板首尾锁钮的中心所连接的直线与大车坐标系纵坐标的夹角。
现在参看图3，图3为本发明实施例中多线激光雷达扫描目标集装箱的顶面的示意图。在具体实施中，可以使用两个多线激光雷达，例如可以是激光雷达1和激光雷达2，激光雷达1和激光雷达2是多线激光雷达，使用校准参数将两个多线激光雷达的点云数据置于同一坐标系中，根据激光雷达1和激光雷达2之间的坐标关系进行点云数据融合。根据融合后的点云数据进行扫描线的聚类，图中虚线为两个多线激光雷达的激光落在集装箱顶面的点云。激光雷达2扫描线和目标集装箱的顶面其中一条长边相交得到第一组边缘点P1…P8和/或与另一条长边相交得到第二组边缘点，激光雷达1扫描线和目标集装箱的顶面其中一条短边相交得到第三组边缘点Q1…Q3和/或与另一条短边相交得到第四组边缘点，第一组边缘点和第二组边缘点至少为两个，第三组边缘点和第四组边缘点至少为一个。
在具体实施中，可以使用第一组边缘点或第二组边缘点，以及第三组边缘点或第四组边缘点。优选地，可以同时使用第一组边缘点和第二组边缘点，以及第三组边缘点和第四组边缘点，通过同时使用两组长边的边缘点数据以及两组短边的边缘点数据，从而更精准地获取目标集装箱的顶面的轮廓，进而更精准地确定目标集装箱的中心点。
在具体实施中，根据目标集装箱的预估位置选取点云ROI（Region of Interest，感兴趣区域），去除明显未打在目标集装箱上的点云数据，将点云ROI区域内的点云数据根据目标集装箱宽度、长度、箱高进行聚类，得到点云ROI区域内打在目标集装箱顶面或侧面的激光线。
使用第一组边缘点P1…P8和/或第二组边缘点进行直线拟合可以得到目标集装箱航向角。优选地，可以同时使用第一组边缘点和第二组边缘点，通过同时使用两组长边的边缘点数据，从而更精准地获取目标集装箱的航向角，进而更精准地确定目标集装箱的位置。在具体实施中，也可以使用第三组边缘点Q1…Q3和/或第四组边缘点进行直线拟合，以得到目标集装箱航向角。优选地，可以同时使用第三组边缘点和第四组边缘点，通过同时使用两组短边的边缘点数据，从而更精准地获取目标集装箱的航向角，进而更精准地确定目标集装箱的位置。根据多线激光雷达在目标集装箱顶面的边缘点以及集装箱宽度、长度确定目标集装箱顶面的轮廓，目标集装箱顶面轮廓确定后即可得到目标集装箱的中心位置，从而确定目标集装箱的位置。
现在参看图2，图2为本发明又一实施例中基于多线激光数据融合的集装箱定位方法的流程图。
基于多线激光数据融合的集装箱定位方法，包括以下步骤：
步骤201：获取至少两个多线激光雷达的点云数据，根据所述至少两个激光雷达之间的坐标系关系进行点云数据融合；
步骤202：根据融合后的点云数据进行扫描线的聚类，根据聚类后的扫描线获取目标集装箱顶面或侧面的边缘点；
步骤203：根据所述目标集装箱的顶面或侧面的边缘点获取所述目标集装箱的顶面或侧面的轮廓，以确定所述目标集装箱的中心点以及航向角，从而确定所述目标集装箱的位置；
步骤204：当所述目标集装箱的顶面部分无法获取时，根据所述目标集装箱的长度、宽度、箱高以及所述目标集装箱的顶面的单侧边缘点获取所述目标集装箱的顶面轮廓；
步骤205：当所述目标集装箱顶面全部无法获取时，根据所述目标集装箱宽度、长度、箱高以及所述目标集装箱的侧面的边缘点获取所述目标集装箱的侧面轮廓。
现在参看图4，图4为本发明实施例中目标集装箱的顶面部分无法获取时多线激光雷达扫描目标集装箱的顶面的示意图。激光雷达扫描线和目标集装箱的顶面其中一条长边相交得到第一组边缘点P1…P8，激光雷达扫描线和目标集装箱的顶面其中一条短边相交得到第三组边缘点Q1和Q2和或/与另一条短边相交得到第四组边缘点，第一组边缘点至少为两个，第三组边缘点和第四组边缘点至少为一个。从而根据目标集装箱的长度、宽度、箱高以及目标集装箱的顶面的单侧边缘点，即第一组边缘点P1…P8，获取目标集装箱的顶面轮廓。在具体实施中，也可以根据目标集装箱的长度、宽度、箱高以及第三组边缘点和/或第四组边缘点，获取目标集装箱的顶面轮廓。
优选地，可以同时使用第三组边缘和第四组边缘点，通过同时使用两组短边的边缘点数据，从而更精准地获取目标集装箱的顶面的轮廓，进而更精准地确定目标集装箱的中心点。
现在参看图5，图5为本发明实施例中目标集装箱的顶面全部无法获取时多线激光雷达扫描目标集装箱的侧面的示意图。激光雷达扫描线与目标集装箱侧面相交得到第五组边缘点和/或第六组边缘点，激光雷达扫描线与所述目标集装箱底面相交得到第七组边缘点，第五组和第六组边缘点至少为一个，第七组边缘点至少为两个。从而根据目标集装箱宽度、长度、箱高以及目标集装箱的侧面的边缘点，即第七组边缘点，获取目标集装箱的侧面轮廓。在具体实施中，也可以根据目标集装箱的长度、宽度、箱高以及第五组和/或第六组边缘点，获取目标集装箱的侧面轮廓。
优选地，可以同时使用五组和第六组边缘点，通过同时使用两组短边的边缘点数据，从而更精准地获取目标集装箱的侧面的轮廓，进而更精准地确定目标集装箱的中心点。
因此，即使当存在吊具或者相邻位置较高层集装箱的部分遮挡或全部遮挡目标集装箱的情况，仍然可以保证目标集装箱长边方向单侧边缘点的存在，使用单侧边缘点并结合集装箱宽度或者长度仍可确定集装箱航向角以及中心点位置。
现在参看图6和图7，图6为本发明实施例中目标集装箱和其他集装箱的排位示意图，图7为本发明实施例中目标集装箱的层高示意图。当存在多个集装箱被检测到时，多线激光雷达扫描到多个集装箱的轮廓，需要对目标集装箱进行区分，而在起重机进行抓箱或者放箱时，通常能预估知道目标集装箱所在的排位和层高，根据目标集装箱所在的排位和层高，能够确定所述目标集装箱的位置，得到航向角以及目标集装箱的中心位置。在具体实施中，通过IPC（Industrial Personal Computer，工控机）输出控制指令给PLC（Programmable Logic Controller，可编程逻辑控制器），对目标集装箱进行抓箱或放箱操作。
现在参看图8，图8为本发明实施例中多线激光雷达的安装示意图。至少两个多线激光雷达是安装于小车上的三维激光雷达，如图8所示激光雷达1和激光雷达2之间成角度以实现分别从横向以及纵向对所述目标集装箱的扫描，激光雷达1和激光雷达2优选为互相垂直地放置，有利于使用两个多线激光雷达对所述目标集装箱进行横向和纵向的扫描。
在具体实施中，激光雷达可以为多个，从而更精准地对目标集装箱进行扫描。多线激光雷达在使用之前，还对多线激光雷达进行校准，多线激光雷达分别扫描到目标集装箱相互垂直的两个面，通过对相互垂直的两个面进行拟合以获取多个多线激光雷达的旋转关系以及位移关系的两个维度，通过测量多个多线激光雷达的位置关系得到第三个维度。
本发明实施例还提供了一种基于多线激光数据融合的集装箱定位装置，使用以上所述的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法。
综上，本实施例提供的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置，能够获取至少两个多线激光雷达的点云数据并进行点云数据融合，根据融合后的点云数据进行扫描线的聚类并获取目标集装箱顶面或侧面的边缘点以及轮廓，以确定目标集装箱的中心点以及航向角，进而确定目标集装箱的位置，从而实现对目标集装箱的精准定位。
进一步地，根据目标集装箱的长度、宽度、箱高以及目标集装箱的顶面的单侧边缘点及顶面轮廓或侧面的边缘点及侧面轮廓，从而在目标集装箱的顶面部分或全部无法获取时，也能实现对目标集装箱的精准定位。
进一步地，至少两个多线激光雷达之间成角度以实现分别从横向以及纵向对目标集装箱的扫描，从而完整扫描目标集装箱的边缘点以及轮廓，实现对目标集装箱的精准定位。
虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善，因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。

Claims (10)

1.一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法,其特征在于，包括：
获取至少两个多线激光雷达的点云数据，根据所述至少两个激光雷达之间的坐标系关系进行点云数据融合；
根据融合后的点云数据进行扫描线的聚类，根据聚类后的扫描线获取目标集装箱顶面或侧面的边缘点；
根据所述目标集装箱的顶面或侧面的边缘点获取所述目标集装箱的顶面或侧面的轮廓，以确定所述目标集装箱的中心点以及航向角，从而确定所述目标集装箱的位置。
2.根据权利要求1所述的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法，其特征在于，
当所述目标集装箱的顶面部分无法获取时，根据所述目标集装箱的长度、宽度、箱高以及所述目标集装箱的顶面的单侧边缘点获取所述目标集装箱的顶面轮廓；
当所述目标集装箱顶面全部无法获取时，根据所述目标集装箱宽度、长度、箱高以及所述目标集装箱的侧面的边缘点获取所述目标集装箱的侧面轮廓。
3.根据权利要求1所述的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法，其特征在于：
当所述至少两个多线激光雷达扫描到多个集装箱的轮廓时，根据所述目标集装箱所在的排位和层高确定所述目标集装箱的位置。
4.根据权利要求1所述的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法，其特征在于，还包括：
根据所述目标集装箱的预估位置选取点云ROI，去除明显未打在所述目标集装箱上的点云数据；
将所述点云ROI区域内的点云数据根据所述目标集装箱宽度、长度、箱高进行聚类，得到所述点云ROI区域内打在所述目标集装箱顶面或侧面的激光线。
5. 根据权利要求1所述的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法，其特征在于，还包括：
所述聚类后的扫描线与所述目标集装箱顶面长边相交得到第一组边缘点和/或第二组边缘点，所述聚类后的扫描线与所述集装箱顶面短边相交得到的第三组边缘点和/或第四组边缘点，所述第一组边缘点和/或第二组边缘点至少为两个，所述第三组边缘点和/或第四组边缘点至少为一个；或
所述聚类后的扫描线与所述目标集装箱侧面相交得到第五组边缘点和/或第六组边缘点，所述聚类后扫描线与所述目标集装箱底面相交得到第七组边缘点，所述第五组和/或第六组边缘点至少为一个，所述第七组边缘点至少为两个。
6.根据权利要求5所述的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法，其特征在于，将所述第一组边缘点和/或所述第二组边缘点进行直线拟合以获取所述目标集装箱的航向角或将所述第七组边缘点进行直线拟合以获取所述目标集装箱的航向角。
7.根据权利要求1所述的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法，其特征在于，所述至少两个多线激光雷达是安装于小车上的三维激光雷达。
8.根据权利要求1所述的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法，其特征在于，所述至少两个多线激光雷达之间成角度以实现分别从横向以及纵向对所述目标集装箱的扫描。
9.根据权利要求1所述的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法，其特征在于，还包括：
对所述至少两个多线激光雷达进行校准，所述至少两个多线激光雷达分别扫描到所述目标集装箱相互垂直的两个面，通过对所述相互垂直的两个面进行拟合以获取所述至少两个多线激光雷达的旋转关系以及位移关系的两个维度，通过测量所述至少两个多线激光雷达的位置关系得到第三个维度。
10.一种基于多线激光数据融合的集装箱定位装置，使用如权利要求1-9任一项所述的基于多线激光数据融合的集装箱定位方法。
CN202010977538.3A 2020-09-17 2020-09-17 一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置 Active CN111830526B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010977538.3A CN111830526B (zh) 2020-09-17 2020-09-17 一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置
PCT/CN2021/117872 WO2022057747A1 (zh) 2020-09-17 2021-09-12 一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置
US18/023,938 US11841436B2 (en) 2020-09-17 2021-09-12 Container positioning method and apparatus based on multi-line laser data fusion

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010977538.3A CN111830526B (zh) 2020-09-17 2020-09-17 一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111830526A true CN111830526A (zh) 2020-10-27
CN111830526B CN111830526B (zh) 2020-12-29

Family

ID=72918489

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010977538.3A Active CN111830526B (zh) 2020-09-17 2020-09-17 一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11841436B2 (zh)
CN (1) CN111830526B (zh)
WO (1) WO2022057747A1 (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112462373A (zh) * 2021-02-02 2021-03-09 聚时科技(江苏)有限公司 基于多传感器融合的船舱位检测方法
CN113289793A (zh) * 2021-05-11 2021-08-24 山东华锐智能技术有限公司 适用于钢构件自动喷涂装置的轨迹实时提取方法
CN113721248A (zh) * 2021-08-30 2021-11-30 浙江吉利控股集团有限公司 一种基于多源异构传感器的融合定位方法及系统
WO2022057747A1 (zh) * 2020-09-17 2022-03-24 上海驭矩信息科技有限公司 一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置
WO2022238620A1 (en) * 2021-05-10 2022-11-17 Konecranes Global Corporation Determining position of a container handling equipment
CN116051610A (zh) * 2023-02-17 2023-05-02 上海西井信息科技有限公司 基于点云的集装箱对位控制方法、系统、设备及存储介质
WO2023159848A1 (zh) * 2022-02-28 2023-08-31 三一海洋重工有限公司 集卡的防吊起监控方法、装置及系统

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116452467B (zh) * 2023-06-16 2023-09-22 山东曙岳车辆有限公司 基于激光数据的集装箱实时定位方法

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006312521A (ja) * 2005-05-09 2006-11-16 Ishikawajima Transport Machinery Co Ltd コンテナクレーンの対象物位置計測装置と該対象物位置計測装置を用いた自動荷役装置
CN206019594U (zh) * 2015-12-30 2017-03-15 南京理工大学 一种拖挂车轮廓及轴距自动测量系统
CN108955685A (zh) * 2018-05-04 2018-12-07 北京航空航天大学 一种基于立体视觉的加油飞机锥套位姿测量方法
CN109410183A (zh) * 2018-10-08 2019-03-01 香港理工大学 基于点云数据的平面提取方法、系统、装置及存储介质
KR20190049221A (ko) * 2017-11-01 2019-05-09 주식회사 이노베스트 자율주행 차량의 보행자 인식 방법
CN110579750A (zh) * 2019-10-14 2019-12-17 中国科学院半导体研究所 一种利用单线雷达实现立体全方位扫描的方法
CN110865388A (zh) * 2019-11-28 2020-03-06 芜湖汽车前瞻技术研究院有限公司 摄像机与激光雷达的联合标定方法、装置及存储介质
CN110889831A (zh) * 2019-11-18 2020-03-17 南京和光智能制造研究院有限公司 三维激光集装箱码头轮胎吊障碍物检测和定位方法及系统
CN111007534A (zh) * 2019-11-19 2020-04-14 武汉光庭科技有限公司 一种利用十六线激光雷达的障碍物检测方法及系统
CN111115300A (zh) * 2020-03-31 2020-05-08 上海驭矩信息科技有限公司 一种自动化集装箱装卸装置及方法
CN111175725A (zh) * 2019-12-23 2020-05-19 吉林大学 一种车载多线激光雷达自动标定系统及标定方法
CN111288930A (zh) * 2018-11-20 2020-06-16 北京图森智途科技有限公司 一种挂车夹角的测量方法、装置及车辆
CN111366938A (zh) * 2018-12-10 2020-07-03 北京图森智途科技有限公司 一种挂车夹角的测量方法、装置及车辆

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140267703A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Robert M. Taylor Method and Apparatus of Mapping Landmark Position and Orientation
CN110148144B (zh) * 2018-08-27 2024-02-13 腾讯大地通途（北京）科技有限公司 点云数据的分割方法和装置、存储介质、电子装置
CN111830526B (zh) 2020-09-17 2020-12-29 上海驭矩信息科技有限公司 一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006312521A (ja) * 2005-05-09 2006-11-16 Ishikawajima Transport Machinery Co Ltd コンテナクレーンの対象物位置計測装置と該対象物位置計測装置を用いた自動荷役装置
CN206019594U (zh) * 2015-12-30 2017-03-15 南京理工大学 一种拖挂车轮廓及轴距自动测量系统
KR20190049221A (ko) * 2017-11-01 2019-05-09 주식회사 이노베스트 자율주행 차량의 보행자 인식 방법
CN108955685A (zh) * 2018-05-04 2018-12-07 北京航空航天大学 一种基于立体视觉的加油飞机锥套位姿测量方法
CN109410183A (zh) * 2018-10-08 2019-03-01 香港理工大学 基于点云数据的平面提取方法、系统、装置及存储介质
CN111288930A (zh) * 2018-11-20 2020-06-16 北京图森智途科技有限公司 一种挂车夹角的测量方法、装置及车辆
CN111366938A (zh) * 2018-12-10 2020-07-03 北京图森智途科技有限公司 一种挂车夹角的测量方法、装置及车辆
CN110579750A (zh) * 2019-10-14 2019-12-17 中国科学院半导体研究所 一种利用单线雷达实现立体全方位扫描的方法
CN110889831A (zh) * 2019-11-18 2020-03-17 南京和光智能制造研究院有限公司 三维激光集装箱码头轮胎吊障碍物检测和定位方法及系统
CN111007534A (zh) * 2019-11-19 2020-04-14 武汉光庭科技有限公司 一种利用十六线激光雷达的障碍物检测方法及系统
CN110865388A (zh) * 2019-11-28 2020-03-06 芜湖汽车前瞻技术研究院有限公司 摄像机与激光雷达的联合标定方法、装置及存储介质
CN111175725A (zh) * 2019-12-23 2020-05-19 吉林大学 一种车载多线激光雷达自动标定系统及标定方法
CN111115300A (zh) * 2020-03-31 2020-05-08 上海驭矩信息科技有限公司 一种自动化集装箱装卸装置及方法

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022057747A1 (zh) * 2020-09-17 2022-03-24 上海驭矩信息科技有限公司 一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置
US11841436B2 (en) 2020-09-17 2023-12-12 Shanghai Master Matrix Information Technology Co., Ltd. Container positioning method and apparatus based on multi-line laser data fusion
CN112462373A (zh) * 2021-02-02 2021-03-09 聚时科技(江苏)有限公司 基于多传感器融合的船舱位检测方法
WO2022238620A1 (en) * 2021-05-10 2022-11-17 Konecranes Global Corporation Determining position of a container handling equipment
CN113289793A (zh) * 2021-05-11 2021-08-24 山东华锐智能技术有限公司 适用于钢构件自动喷涂装置的轨迹实时提取方法
CN113721248A (zh) * 2021-08-30 2021-11-30 浙江吉利控股集团有限公司 一种基于多源异构传感器的融合定位方法及系统
CN113721248B (zh) * 2021-08-30 2024-05-14 浙江吉利控股集团有限公司 一种基于多源异构传感器的融合定位方法及系统
WO2023159848A1 (zh) * 2022-02-28 2023-08-31 三一海洋重工有限公司 集卡的防吊起监控方法、装置及系统
CN116051610A (zh) * 2023-02-17 2023-05-02 上海西井信息科技有限公司 基于点云的集装箱对位控制方法、系统、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
US11841436B2 (en) 2023-12-12
US20230324554A1 (en) 2023-10-12
WO2022057747A1 (zh) 2022-03-24
CN111830526B (zh) 2020-12-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111830526B (zh) 一种基于多线激光数据融合的集装箱定位方法及装置
EP3033293B1 (en) Method and system for automatically landing containers on a landing target using a container crane
WO2019000859A1 (zh) 基于集装箱箱区轮廓三维识别的吊具安全防撞系统及方法
AT504557B1 (de) Verfahren zum navigieren eines transportmittels für waren
US11667503B2 (en) Vehicle-mounted device, cargo handling machine, control circuit, control method, and program thereof
CN111508023B (zh) 用于港口无人集卡的激光雷达辅助集装箱对位方法
CN107766405A (zh) 自动车辆道路模型定义系统
CN106272411B (zh) 基于引力源的多机器人协同搬运船舱货物方法
CN110815202B (zh) 障碍物检测方法及装置
CN111192328B (zh) 基于二维激光雷达的车厢容器三维扫描系统点云处理方法
CN108828518B (zh) 一种货车车厢内部堆垛车定位方法
CN113165853B (zh) 将集装箱装载在着落目标上的系统和方法
CN209259189U (zh) 自动装卸车标定系统
CN112099025A (zh) 桥吊下的车辆定位方法、装置、设备及存储介质
US20220113711A1 (en) Automatic Teaching System
EP3418244B1 (en) Loading a container on a landing target
CN111328318B (zh) 卸载装置
US11668794B2 (en) Sensor calibration
CN117011362A (zh) 货物体积的计算方法、容积率的动态计算方法
CN112037283A (zh) 一种基于机器视觉的集卡定位及对箱检测方法
Akbarally et al. 3D robot sensing from sonar and vision
DE102022120971A1 (de) Gabelstapler und Verfahren zur Erfassung der Beladungsposition für einen Gabelstapler
CN115586552A (zh) 一种港口轮胎吊或桥吊下无人集卡精确二次定位方法
Chao et al. A ship cargo hold inspection approach using laser vision systems
JP2021085828A (ja) 障害物検出装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant