CN112085785B - 定位方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种定位方法及装置，至少一个对象的表面形成多个多变形表面，电子设备通过获取散乱摆放于周转箱内的多个对象的表面形成的多个多边形表面的点云数据，对点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合，该至少一个集合内每个集合包含位于同一个平面上的多边形表面的点云数据，然后，根据至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息从而实现对各对象的定位。该过程中，由于对点云数据进行分割得到的多个面相互不遮挡，因此，通过对点云数据分割进行对象定位，能够提高定位成功率。

Description

定位方法及装置
技术领域
本发明涉及点云数据处理技术领域，尤其涉及一种定位方法及装置。
背景技术
在无人仓等诸多场景中都需要对对象进行检测定位，从而实现自动拣选。定位过程中，通过将目标对象的3D目标与对象表面的点云数据进行匹配，确定出目标对象的点云数据计算目标对象的位置，实现定位出目标对象的目的。
以对象具体为货物为例，周转箱通过传送带到达指定位置后停止运动，机器人对周转箱内的货物进行拣选，或者将周转箱内的货物摆放到指定工位上等待卸载。此时，借助于视觉系统，采集周转箱内货物表面的点云数据，以及目标货物的3D模板，然后，在采集到的点云数据上进行3D模板匹配，从而获得目标货物的点云数据，最后根据目标货物的点云数据计算目标货物的位置等。
然而，由于周转箱内的对象互相遮挡，3D模板与点云数据的匹配率差，难以定位出目标对象的位置。
发明内容
本发明实施例提供一种定位方法及装置，通过对点云数据进行分割，根据分割结果对各对象定位，从而提高定位成功率。
第一方面，本发明提供的一种定位方法，包括：
获取多个多边形表面的点云数据，所述多个多边形表面中至少两个多边形表面在不同的平面上，所述多个多边形表面是至少一个对象的表面形成的；
对所述多个多边形表面的点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合，所述至少一个集合内每个集合包含位于同一个平面上的多边形表面的点云数据；
根据所述至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息。
一种可行的设计中，所述对所述多个多边形表面的点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合，包括：
依次将所述多个多边形表面的点云数据包含的各数据点作为基准点，从所述多个多边形表面的点云数据包含的除所述基准点外的数据点中，确定出与所述基准点满足预设条件的数据点；
将所述基准点与所述满足预设条件的数据点聚类为一个集合，从而得到所述至少一个集合。
一种可行的设计中，第一基准点是所述多个多边形表面的点云数据包含的各数据点中的任意一个数据点，所述第一基准点对应所述至少一个集合中的第一集合，第一数据点是所述第一集合中的任意一个数据点，则所述预设条件包括：所述第一基准点与所述第一数据点之间的距离大于或等于最小距离阈值，且小于或等于祖达距离阈值；所述第一基准点的法向量与所述第一数据点的法向量的乘积的模大于法向量一致性阈值。
一种可行的设计中，上述的方法还包括：
确定所述第一数据点的邻域，所述第一数据点是所述多个多边形表面的点云数据包含的数据点中的任意一个数据点，所述邻域内的点与所述第一数据点的距离小于预设距离；
根据所述邻域确定协方差矩阵；
确定所述协方差矩阵的最小特征值，将所述最小特征值对应的特征向量作为所述第一数据点的法向量。
一种可行的设计中，所述对所述多个多边形表面的点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合之前，还包括：
对所述多个多边形表面的点云数据进行去噪处理。
一种可行的设计中，所述至少一个对象包括目标对象，所述根据所述至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息之后，所述方法还包括：
向终端设备发送请求消息，所述请求消息用于请求从所述至少一个对象中抓取目标对象，所述请求消息携带所述目标对象的位姿信息。
第二方面，本发明实施例提供一种定位装置，包括：
处理单元，用于多个多边形表面的点云数据，所述多个多边形表面中至少两个多边形表面在不同的平面上，所述多个多边形表面是至少一个对象的表面形成的，对所述多个多边形表面的点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合，所述至少一个集合内每个集合包含位于同一个平面上的多边形表面的点云数据；根据所述至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息。
一种可行的设计中，所述处理单元，用于依次将所述多个多边形表面的点云数据包含的各数据点作为基准点，从所述多个多边形表面的点云数据包含的除所述基准点外的数据点中，确定出与所述基准点满足预设条件的数据点；将所述基准点与所述满足预设条件的数据点聚类为一个集合，从而得到所述至少一个集合。
一种可行的设计中，第一基准点是所述多个多边形表面的点云数据包含的各数据点中的任意一个数据点，所述第一基准点对应所述至少一个集合中的第一集合，第一数据点是所述第一集合中的任意一个数据点，则所述预设条件包括：所述第一基准点与所述第一数据点之间的距离大于或等于最小距离阈值，且小于或等于祖达距离阈值；所述第一基准点的法向量与所述第一数据点的法向量的乘积的模大于法向量一致性阈值。
一种可行的设计中，所述处理单元，还用于确定所述第一数据点的邻域，所述第一数据点是所述多个多边形表面的点云数据包含的数据点中的任意一个数据点，所述邻域内的点与所述第一数据点的距离小于预设距离，根据所述邻域确定协方差矩阵，确定所述协方差矩阵的最小特征值，将所述最小特征值对应的特征向量作为所述第一数据点的法向量。
一种可行的设计中，所述处理单元，在对所述多个多边形表面的点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合之前，还用于对所述多个多边形表面的点云数据进行去噪处理。
一种可行的设计中，所述至少一个对象包括目标对象，所述装置还包括：
发送单元，用于在所述处理单元根据所述至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息之后，向终端设备发送请求消息，所述请求消息用于请求从所述至少一个对象中抓取目标对象，所述请求消息携带所述目标对象的位姿信息。
第三方面，本发明实施例提供一种定位装置，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上第一方面或第一方面的各种可行的实现方式所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当其在电子设备上运行时，使得电子设备执行如上第一方面或第一方面的各种可行的实现方式所述的方法。
第五方面，本发明实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行如上第一方面或第一方面的各种可行的实现方式所述的方法。
本发明实施例提供的定位方法及装置，至少一个对象的表面形成多个多变形表面，电子设备通过获取散乱摆放于周转箱内的多个对象的表面形成的多个多边形表面的点云数据，对点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合，该至少一个集合内每个集合包含位于同一个平面上的多边形表面的点云数据，然后，根据至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息从而实现对各对象的定位。该过程中，由于对点云数据进行分割得到的多个面相互不遮挡，因此，通过对点云数据分割进行对象定位，能够提高定位成功率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例所述的定位方法所适用的场景举例示意图；
图2为本发明实施例所述的定位方法中点云数据的举例示意图；
图3是本发明实施例提供的一种定位方法的流程图；
图4是本发明实施例提供的另一种定位方法的流程图；
图5为本发明实施例提供的一种定位装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了在无人仓等场景中实现自动拣选货物等，需要从众多货物中定位出目标货物，然后由机器人抓取该目标货物。该过程中，借助视觉系统，获取众多货物的三维视觉信息，如点云数据，然后，在点云数据上匹配目标货物的3D目标，从而定位出目标货物。然而，由于众多货物通常是散乱摆放在周转箱内，周转箱内的货物互相遮挡，3D模板与点云数据的匹配率差，难以定位出目标货物。
有鉴于此，本申请实施例提出一种定位方法，对点云数据进行分割进行货物定位，从而提高定位成功率。
图1是本发明实施例所述的定位方法所适用的场景举例示意图。该场景包括：点云数据获取装置、拣选装置和电子设备，电子设备与点云数据获取装置建立网络连接，电子设备与拣选装置之间也建立网络连接，拣选装置例如可以设置在机器人等终端设备上。其中，点云数据获取装置例如为三维激光扫描仪等，电子设备可以为用户设备(user equipment，UE)、手持终端、笔记本电脑、用户单元(subscriber unit)、蜂窝电话(cellular phone)、智能电话(smart phone)、无线数据卡、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)电脑、平板型电脑、无线调制解调器(modem)、手持设备(handheld)、膝上型电脑(laptopcomputer)、无绳电话(cordless phone)或者无线本地环路(wireless local loop，WLL)台、机器类型通信(machine type communication，MTC)终端、个人电脑(personalcomputer，PC)等，机器人例如拣选机器人等。
定位过程中，点云数据获取装置设置于周转箱的上方，用于对周转箱内的对象进行拍摄以获得周转箱内的对象的表面的点云数据，其中，表面指多个多边形表面，假设每个对象是多面体，则多个对象散乱摆放于周装箱内时，能够被点云数据获取装置扫描到的面构成本发明实施例所述的表面。该多个多边形表面中至少两个面在不同的平面上。也就是说，从视觉的角度，多个多边形表面不是一个平面。示例性的，可参见图2。图2为本发明实施例所述的定位方法中点云数据的举例示意图。
请参照图2，假设每个对象(包裹)是长方体，该些长方体散乱的摆放在周转箱或托盘上，则从视觉的角度，该些长方体多个多边形表面不是一个平面。
电子设备用于从点云数据获取装置获取点云数据，并对点云数据进行聚类分割，一次性得到多个集合，该多个集合中，属于同一个集合的点在一个平面上，也就是说，电子设备对点云数据进行聚类分割，一次性可以得到多个平面，每个平面代表多个对象中的一个对象的某个面。然后，电子设备根据至少一个集合，从所述至少一个对象中定位出目标对象。
机器人用于接收电子设备发送的位置信息，根据位置信息从众多对象中抓取目标对象。其中，位置信息用于指示目标对象的位置。
需要说明的是，上述图1所示架构中，也可以将电子设备的相关功能集成在机器人上，机器人与点云数据获取装置之间建立网络链路，从点云数据获取装置获取点云数据，并对点云数据进行聚类分割进而定位目标对象。
下面，在上述图1和图2的基础上，对本发明实施例所述的定位方法进行详细说明。具体的，可参见图3。
图3是本发明实施例提供的一种定位方法的流程图，本实施例包括：
101、获取多个多边形表面的点云数据。
其中，所述多个多边形表面中至少两个多边形表面在不同的平面上，所述多个多边形表面是至少一个对象的表面形成的。
本步骤中，电子设备从点云获取装置获取点云数据。例如，电子设备向点云获取装置发送指令，启动点云数据获取装置，使得点云数据获取装置对周转箱内的对象进行扫描以获取到点云数据并向电子设备发送。
102、对所述多个多边形表面的点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合，所述至少一个集合内每个集合包含位于同一个平面上的多边形表面的点云数据；
通常情况下，常见的点云数据分割方法包括：基于边缘检测的分割，基于区域生长的分割和基于聚类的分割。
本发明实施例中，采用基于聚类的点云数据分割方法，从而将多个多边形表面分成一个个的集合，每个集合包含位于同一平面上的多边形表面的点云数据。
103、根据所述至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息。
本步骤中，电子设备从对点云数据进行分割得到的至少一个集合中，确定各对象的位姿信息。
本发明实施例提供的定位方法，至少一个对象的表面形成多个多变形表面，电子设备通过获取散乱摆放于周转箱内的多个对象的表面形成的多个多边形表面的点云数据，对点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合，该至少一个集合内每个集合包含位于同一个平面上的多边形表面的点云数据，然后，根据至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息从而实现对各对象的定位。该过程中，由于对点云数据进行分割得到的多个面相互不遮挡，因此，通过对点云数据分割进行对象定位，能够提高定位成功率。
上述实施例中，所述至少一个对象包括目标对象，电子设备根据所述至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息之后，还向终端设备发送请求消息，该请求消息用于请求从所述至少一个对象中抓取目标对象，该请求消息携带所述目标对象的位姿信息。其中，终端设备例如为机器人等。
下面，对如何对点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合进行详细描述。
示例性的，假设散乱摆放的多个对象中，每个对象的面为多边形，如四边形、三角形、五边形或六边形等。该些多边形中，能够被点云数据获取装置扫描到的多边形构成本发明实施例所述的表面。令该表面的点的集合为P，则集合F中的所有点是多个多边形表面中的一个平面中的点的充分必要条件是：1、集合F中的点能够连通；2、
其中，该公式中，p和q表示集合F中任意两个点，rmax表示最大距离阈值，dist(p,q)表示p与q之间的距离，/>表示p的法向量，表示q的法向量。
然而，上述结论是在构成本发明实施例所述的多个多边形表面中，每个多边形表面严格是平面的情形，然而，实际情况中，由于多个多边形表面是通过双目视觉等技术手段获取的离散点云来表达的，该离散的点云，即多个多边形表面的点云数据不可避免的存在噪音，从而导致根据多个多边形表面的点云数据计算出的点的法向量并不精确。
根据上述可知：由于多个多边形表面的点云数据存在噪音，导致依据多个多边形表面的点云数据对点云数据包含的各个数据点计算出的法向量并不精确，使得即使p和q在同一个平面上，等式也不成立。为此，本发明实施例中，引入法向量一致性阈值δ，并将等式/>换为不等式/>
然而，当构成本发明实施例所述的表面的多个多边形中，每个多边形严格是平面的情况下，假设p和q分别位于相邻的两个平面，该相邻的两个平面是构成本发明实施例所述的表面的多个多边形中的两个多边形，则当非常p和q接近时，该两个点的法向量不但不相互垂直反而相互平行，从而导致不等式成立。为了避免该种情况的发生，本发明实施例中，设置最小距离阈值rmin，并且要求rmin≤dist(p,q)。
综合上述可知，本发明实施例中，多个多边形表面的点云数据包含多个离散的数据点，电子设备对多个多边形表面的点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合时，依次将所述多个多边形表面的点云数据包含的各数据点作为基准点，从所述多个多边形表面的点云数据包含的除所述基准点外的数据点中，确定出与所述基准点满足预设条件的数据点；将所述基准点与所述满足预设条件的数据点聚类为一个集合，从而得到所述至少一个集合。例如，假设第一基准点是所述多个多边形表面的点云数据包含的各数据点中的任意一个数据点，所述第一基准点对应所述至少一个集合中的第一集合，第一数据点是所述第一集合中的任意一个数据点，则所述预设条件包括：所述第一基准点与所述第一数据点之间的距离大于或等于最小距离阈值，且小于或等于祖达距离阈值；所述第一基准点的法向量与所述第一数据点的法向量的乘积的模大于法向量一致性阈值。令第一集合为U，则其中，p表示基准点，q表示与所述p满足预设条件的数据点，P表示所述q所在的集合，rmin表示最小距离阈值，rmax表示最大距离阈值，dist(p,q)表示所述p与所述q之间的距离，/>表示所述p的法向量，/>表示所述q的法向量，δ表示法向量一致性阈值。
上述实施例中，对多个多边形表面的点云数据进行聚类分割时，需要计算多个多边形表面的点云数据中的每个数据点的法向量。下面，对多个多边形表面的点云数据中的第一数据点确定法向量为例，对如何确定多个多边形表面的点云数据中的各数据点的法向量进行详细说明。
示例性的，对于第一数据点，即多个多边形表面的点云数据包含的多个离散的数据点中的任意一个数据点，电子设备确定该第一数据点的邻域，然后，计算邻域中的所有点所代表的向径的协方差矩阵；最后，计算该协方差矩阵的最小特征值，以及该最小特征值对应的特征向量，并将该最小特征值对应的特征向量作为第一数据点的法向量。中，邻域内的点与所述第一数据点的距离小于预设距离。
下面，用一个示例对上述的定位方法进行详细说明。示例性的，可参见图4，图4是本发明实施例提供的另一种定位方法的流程图，本实施例包括：
201、电子设备获取多个多边形表面的点云数据。
示例性的，电子设备从点云数据获取装置获取多个多边形表面的点云数据并得到该多个多边形表面的点云数据对应的数据点集合P，另外，电设备还从服务器获取将该多个多边形表面的点云数据对应的最小距离阈值rmin、最大距离阈值rmax及法向量一致性阈值δ等参数。
202、电子设备对数据点集合P进行去噪处理。
本步骤中，电子设备对数据点集合P中剔除异常的数据点，从而对该数据点集合P进行去噪处理。
203、电子设备对数据点集合P进行体素滤波处理。
本步骤中，电子设备对数据点集合P进行体素滤波处理。
204、电子设备令集合C为空、集合F为空、循环变量i＝0。
其中，集合C即为包含本发明实施例所述的至少一个集合的集合，集合F中是一个中间量，每经过一次运算，若得到一个非空的集合F，则将该集合F作为集合C的元素，直到某次运算后，集合F为空集，则结束聚类分割。
205、判断i≥|P|是否成立，若i≥|P|成立，则执行步骤214；若i≥|P|不成立，则执行步骤206；
206、判断pi是否已被处理过，若pi已被处理过，则执行步骤207；若pi未被处理过，则执行步骤208；
207、令i＝i+1，并返回步骤205；
本步骤中，从数据点集合P中选择下一个数据点作为基准点，该基准点是数据点集合P中除标记为已处理过的点外的其他点中的任意一个点；然后，返回步骤205，针对新的基准点，从数据点集合P中确定与新的基准点满足预设条件的点。
208、将pi存入集合F，并pi将标记为已处理，令循环变量j＝0，执行步骤209；
209、判断j≥|F|是否成立，若j≥|F|成立，则执行步骤213；若j≥|F|不成立，则执行步骤210；
210、确定数据点pj与基准点pi是否满足预设条件，若数据点pj与基准点pi满足预设条件，则执行步骤211；若数据点pj与基准点pi不满足预设条件，则执行步骤212；
211、将pj加入集合F，之后执行步骤212；
212、令j＝j+1，并返回步骤209。
213、将集合F加入至计入C的末尾，令集合F为空集，之后执行步骤207。
在从数据点集合P中，确定出所有与基准点pi满足预设条件的数据点pj后，即得到集合F后，将集合F加入至集合C的末尾，即集合F为集合C的一个元素，也就是说，集合F包含的点在同一个平面上，该平面即为本发明实施例中，从多个多边形表面上分割出的一个面。
214、输出集合C，并终止聚类分割。
本步骤中，电子设备输出集合C，该集合C的元素是一个个的集合F，至此，将点云数据一次性分割得到多个平面。
215、根据集合C包含的各个集合，对目标对象进行定位。
下面，以将数据点0(p0)作为基准点，从数据点集合P中确定出与p0满足预设条件的数据点为例，对上述的各个步骤进行详细描述。
示例性的，数据点集合P包含多个离散的数据点，数据点集合P包含的数据点的数量记为|P|，例如，数据点集合P包含100个数据点，则|P|＝100，再如，数据点集合P包含1000个数据点，则|P|＝1000。以|P|＝100为例，则数据点集合P包含的数据点即为数据点0(用p0表示)、数据点1(用p1表示)、数据点2(用p2表示)……数据点99(用p99表示)。
电子设备从数据点集P中，确定出与p0满足预设条件的数据点，该预设条件即为：具体实现时，由数据点集合P中的任意一个点均没有被处理，则执行步骤208、步骤209，该过程中，从p1开始，依次确定p1～p99中每个数据点与p0之间的距离以及法向量的关系，若pj(1≤j≤99)与p0满足预设关系，则将pj存入集合F。例如，若p1与p0满足预设条件，则将p1存入集合F，此时，|F|＝1；之后，令j＝j+1，即判断p2是否被标记为已处理的点，若p2不是已处理过的点，则判断p2与p0是否满足预设条件……，直到遍历完所有的点。若p1～p99中，p1、p15、p42、p54、p65、p87均与p0满足预设条件，则将p0、p1、p15、p42、p54、p65、p87标记为以处理过的点，并从数据点集合P中剔除该些点。后续遍历过程中，不再将标记为已处理过的点作为基准点。
下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。
图5为本发明实施例提供的一种定位装置的结构示意图，该定位装置可以通过软件和/或硬件的方式实现。如图5所示，该定位装置100包括：
处理单元11，用于多个多边形表面的点云数据，所述多个多边形表面中至少两个多边形表面在不同的平面上，所述多个多边形表面是至少一个对象的表面形成的，对所述多个多边形表面的点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合，所述至少一个集合内每个集合包含位于同一个平面上的多边形表面的点云数据；根据所述至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息。
一种可行的设计中，所述处理单元11，用于依次将所述多个多边形表面的点云数据包含的各数据点作为基准点，从所述多个多边形表面的点云数据包含的除所述基准点外的数据点中，确定出与所述基准点满足预设条件的数据点；将所述基准点与所述满足预设条件的数据点聚类为一个集合，从而得到所述至少一个集合。
一种可行的设计中，第一基准点是所述多个多边形表面的点云数据包含的各数据点中的任意一个数据点，所述第一基准点对应所述至少一个集合中的第一集合，第一数据点是所述第一集合中的任意一个数据点，则所述预设条件包括：所述第一基准点与所述第一数据点之间的距离大于或等于最小距离阈值，且小于或等于祖达距离阈值；所述第一基准点的法向量与所述第一数据点的法向量的乘积的模大于法向量一致性阈值。
一种可行的设计中，所述处理单元11，还用于确定第一数据点的邻域，所述第一数据点是所述多个多边形表面的点云数据包含的数据点中的任意一个数据点，所述邻域内的点与所述第一数据点的距离小于预设距离；根据所述邻域确定协方差矩阵；确定所述协方差矩阵的最小特征值，将所述最小特征值对应的特征向量作为所述第一数据点的法向量。
一种可行的设计中，所述处理单元11，在对所述多个多边形表面的点云数据进行聚类分割，得到至少一个集合之前，还用于对所述多个多边形表面的点云数据进行去噪处理。
一种可行的设计中，所述至少一个对象包括目标对象，所述上述的装置100还包括：
收发单元12，用于在所述处理单元11根据所述至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息之后，向终端设备发送请求消息，所述请求消息用于请求从所述至少一个对象中抓取目标对象，所述请求消息携带所述目标对象的位姿信息。
图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图6所示，该电子设备200包括：
至少一个处理器21和存储器22；
所述存储器22存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器21执行所述存储器22存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器21执行如上所述的定位方法。
可选地，该电子设备200还包括通信部件23。其中，处理器21、存储器22以及通信部件23可以通过总线24连接。
本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上所述的定位方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行如上述定位方法。
在上述的实施例中，应该理解到，所描述的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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，例如多个模块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，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。
应理解，上述处理器可以是中央处理单元(central processing unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
总线可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，ISA)总线、外部设备互连(peripheral component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(extendedIndustry standard architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本发明附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(application specific integrated circuits，ASIC)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于终端或服务器中。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
本文中的术语“多个”是指两个或两个以上。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系；在公式中，字符“/”，表示前后关联对象是一种“相除”的关系。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (6)

1.一种定位方法，其特征在于，包括：
获取多个多边形表面的点云数据，所述多个多边形表面中至少两个多边形表面在不同的平面上，所述多个多边形表面是至少一个对象的表面形成的；
对所述多个多边形表面的点云数据进行去噪处理；
对所述多个多边形表面的点云数据进行体素滤波处理；
依次将所述多个多边形表面的点云数据包含的各数据点作为基准点，从所述多个多边形表面的点云数据包含的除所述基准点外的数据点中，确定出与所述基准点满足预设条件的数据点；
将所述基准点与所述满足预设条件的数据点聚类为一个集合，从而得到所述至少一个集合，所述至少一个集合内每个集合包含位于同一个平面上的多边形表面的点云数据，第一基准点是所述多个多边形表面的点云数据包含的各数据点中的任意一个数据点，所述第一基准点对应所述至少一个集合中的第一集合，第一数据点是所述第一集合中的任意一个数据点，则所述预设条件包括：所述第一基准点与所述第一数据点之间的距离大于或等于最小距离阈值，且小于或等于最大距离阈值；所述第一基准点的法向量与所述第一数据点的法向量的乘积的模大于法向量一致性阈值；
根据所述至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
确定所述第一数据点的邻域，所述第一数据点是所述多个多边形表面的点云数据包含的数据点中的任意一个数据点，所述邻域内的点与所述第一数据点的距离小于预设距离；
根据所述邻域确定协方差矩阵；
确定所述协方差矩阵的最小特征值，将所述最小特征值对应的特征向量作为所述第一数据点的法向量。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述至少一个对象包括目标对象，所述根据所述至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息之后，所述方法还包括：
向终端设备发送请求消息，所述请求消息用于请求从所述至少一个对象中抓取目标对象，所述请求消息携带所述目标对象的位姿信息。
4.一种定位装置，其特征在于，包括：
处理单元，用于获取多个多边形表面的点云数据，所述多个多边形表面中至少两个多边形表面在不同的平面上，所述多个多边形表面是至少一个对象的表面形成的，对所述多个多边形表面的点云数据进行去噪处理；对所述多个多边形表面的点云数据进行体素滤波处理；依次将所述多个多边形表面的点云数据包含的各数据点作为基准点，从所述多个多边形表面的点云数据包含的除所述基准点外的数据点中，确定出与所述基准点满足预设条件的数据点；将所述基准点与所述满足预设条件的数据点聚类为一个集合，从而得到所述至少一个集合，所述至少一个集合内每个集合包含位于同一个平面上的多边形表面的点云数据，第一基准点是所述多个多边形表面的点云数据包含的各数据点中的任意一个数据点，所述第一基准点对应所述至少一个集合中的第一集合，第一数据点是所述第一集合中的任意一个数据点，则所述预设条件包括：所述第一基准点与所述第一数据点之间的距离大于或等于最小距离阈值，且小于或等于最大距离阈值；所述第一基准点的法向量与所述第一数据点的法向量的乘积的模大于法向量一致性阈值；根据所述至少一个集合，获取所述至少一个对象的位姿信息。
5.一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上述权利要求1-3任一项所述的方法。
6.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当其在电子设备上运行时，使得电子设备执行如权利要求1-3任一项所述的方法。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015148824A1 (en) * 2014-03-27 2015-10-01 Hrl Laboratories, Llc System for filtering, segmenting and recognizing objects in unconstrained environments
CN109166145A (zh) * 2018-08-10 2019-01-08 中国农业大学 一种基于聚类分割的果树叶片生长参数提取方法及系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015148824A1 (en) * 2014-03-27 2015-10-01 Hrl Laboratories, Llc System for filtering, segmenting and recognizing objects in unconstrained environments
CN109166145A (zh) * 2018-08-10 2019-01-08 中国农业大学 一种基于聚类分割的果树叶片生长参数提取方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Target accurate positioning based on the point cloud created by stereo vision;Mo Yuda;IEEE;全文 *
基于高斯混合模型聚类的Kinect深度数据分割;杜廷伟;刘波;;计算机应用与软件(第12期);全文 *

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