CN112233136A - 基于双目识别的集卡对位方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

基于双目识别的集卡对位方法、系统、设备及存储介质 Download PDF

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CN112233136A CN202011210699.6A CN202011210699A CN112233136A CN 112233136 A CN112233136 A CN 112233136A CN 202011210699 A CN202011210699 A CN 202011210699A CN 112233136 A CN112233136 A CN 112233136A
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Abstract

本发明提供了基于双目识别的集卡对位方法、系统、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：接收即将对位的集卡的集卡状态信息，集卡状态信息为待装箱状态或者待卸箱状态；根据双目摄像装置基于同一时刻获得的左图像和右图像计算视差矩阵，根据视差图获得左图像的每个像素点的深度值，并根据视差矩阵获得集卡的三维点云以及的空间坐标；通过平面拟合获得据对位特征点的空间坐标；通过对位特征点的当前位置与预设位置范围进行判断，获得集卡的对位指令。本发明能够实现单一设备完成场桥下集卡全工况的装卸作业，很好地满足集卡对位功能，极大地提高了集卡集装箱的装卸效率。

Description

基于双目识别的集卡对位方法、系统、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及集卡对位领域，具体地说，涉及用于起重机集装箱作业场 景下的基于双目识别的集卡对位方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
场桥及岸桥的桥吊业务是集装箱码头的核心机械作业，其中吊具从集 卡车上装卸集装箱的速度和安全直接影响整个码头的作业效率。传统方法 需要集卡车司机通过目测，前后反复移动集卡，才能完成集卡与吊具的对 位。但随着经济提升，集装箱码头面积扩大，作业量急剧增加，增加了司 机的操作疲劳和疏忽，同时难以完全避免吊具、集装箱和集卡之间的碰撞， 设备损坏，带来了诸多安全隐患。同时人为对位降低了集装箱装卸速率，极大地影响了作业效率，急需一种简单有效的不依靠人为判断的适应于全 工况作业的集卡自动对位技术。
在已有的技术中，有采用在桥吊下安装云台、激光扫描测距仪、与控 制器，利用控制器设定指定的车道，利用云台控制激光扫描仪对指定车道 进行扫描，提醒集卡司机对位的偏差；但不能对不带集装箱的集卡进行位 置判断，造成了系统功能缺失，且需要多个激光配合完成，增加了外部设 备的复杂度。
因此，本发明提供了一种基于双目识别的集卡对位方法、系统、设备 及存储介质。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供基于双目识别的集卡 对位方法、系统、设备及存储介质，克服了现有技术的困难，能够实现单 一设备完成场桥下集卡全工况的装卸作业，很好地满足集卡对位功能，极 大地提高了集卡集装箱的装卸效率。
本发明的实施例提供一种基于双目识别的集卡对位方法，采用至少一 集成了吊具定位装置和图像采集装置的集装箱识别组件，包括以下步骤：
S110、接收即将对位的集卡的集卡状态信息，所述集卡状态信息为 待装箱状态或者待卸箱状态；
S120、根据所述双目摄像装置基于同一时刻获得的左图像和右图像 计算视差矩阵，根据所述视差图获得所述左图像的每个像素点的深度值， 并根据所述视差矩阵获得所述集卡的三维点云；
S130、根据所述三维点云获得在相机坐标系中的空间坐标；
S140、根据所述集卡状态信息获得预设对位特征点以及相关的预设 范围，通过平面拟合获得据所述对位特征点在相机坐标系中的空间坐标；
S150、通过所述对位特征点的当前位置与预设位置范围进行判断， 获得所述集卡的对位指令。
优选地，所述步骤S120包括以下步骤：
S121、获得右图像的像素点基于左图像中沿左移动预设最大位移值 的轨迹范围内每个像素点的匹配代价值，根据所述匹配代价值以及位置关 系建立三维匹配矩阵；
S122、基于三维匹配矩阵沿所述通过方向分行逐列依次生成一维搜 寻矩阵，根据所述一维搜寻矩阵的位置关系建立与所述三维匹配矩阵相同 尺寸的三维搜索矩阵；
S123、以所述三维搜索矩阵每行中位于第二侧的最后一列中元素值 最小的元素作为起点，根据最小代价逐列回溯到该行中位于第一侧的第一 列，根据回溯路径经过每一列的元素的顺序获得一维路径矩阵；以及
S124、根据所有行的所述路径矩阵的位置关系获得视差矩阵。
优选地，所述步骤S120包括以下步骤：
通过以下公式获得两个元素x，y之间的匹配代价值cost(x，y)：
Figure BDA0002758743040000021
其中，meanx是以对应像素点x为中心的第一预设范围内的像素点的 像素值的平均值；
meany是以对应像素点y为中心的第一预设范围内的像素点的像素值 的平均值；
sigmax是以对应像素点x为中心的第二预设范围内的像素值的标准 差；
sigmay是以对应像素点y为中心的第二预设范围内的像素值的标准 差；
sigmaxy是以对应像素点x、y为中心的第二预设范围内的像素值的协 方差；
C1、C2为常数，C1的取值范围是[1，10]，C2的取值范围是[50， 100]。
优选地，获得所述三维搜索矩阵中每一列的每个元素的元素值的步骤 包括：
建立一维矩阵，矩阵中的每个元素为所述三维搜索矩阵的该元素所在 页数与前一列一维矩阵中每个元素所在页数之差的绝对值与前一列一维 矩阵中每个元素的元素值的和；
将所述一维矩阵中最小的元素值与所述三维匹配矩阵中对应位置的 元素的元素值的总和作为所述三维搜索矩阵中当前元素的元素值。
优选地，获得所述路径矩阵的步骤包括：以所述三维搜索矩阵每行中 位于第二侧的最后一列中元素值最小的元素作为起点，在前一列元素中寻 找到达本列中起点的匹配代价最小的元素作为新的起点，依序逐列回溯到 该行中位于第一侧的第一列形成回溯路径，根据所述回溯路径经过的每一 列的元素的顺序获得一维路径矩阵。
优选地，将所述视差矩阵(u,v,z)通过以下公式投影成三维点云(x,y,z)：
Figure BDA0002758743040000031
其中，u,v是视差矩阵中像素点的横纵坐标，z是深度，fx,fy为相机在 x,y方向上的焦距，cx,cy指位于图像中心的主要点，r11至r33是旋转矩阵 R，t1至t3是位移矩阵T，s代表使视差矩阵中的第三维变成1的值,即等 号右边的计算结果应为[us,vs,s]。
统计所述位移矩阵中各种元素的不同数值的元素值的出现次数，将出 现次数最高的元素值作为深度值d。
优选地，所述步骤S120中通过标定与矫正使得左图像和右图像上同 一行的对应的像素点处于同一水平线。
优选地，所述步骤S120中，通过以下公式组将视差矩阵并转化为三 维点云：
Za＝fba/d；
Xa＝(Za×(u-cx))/f；
Ya＝(Za×(v-cy))/f；
其中X，Y，Z为三维点云坐标，f为焦距，ba为双目的基线，d为深 度值，u，v为像素的横纵坐标，cx，cy为中心点。
优选地，所述步骤S130中包括以下步骤：
S131、使用视差图构建V-视差图像，地面相关的像素点在V-视差图 中成直线形态，通过最小二乘法获得对应直线方程，其公式为：
Figure BDA0002758743040000041
其中k为直线的斜率，xb，yb分别是深度值与图像的行数；
S132、将地面表现为行数与深度值的线性方程：yb＝kxb+b；
S133、双目摄像装置与地面之间的夹角可以通过相机参数与地面方 程计算得出，其公式为：da＝arctan((-k*cy+b)/(f*k))；
da为双目摄像装置与地面之间的夹角，k为地面斜率，b为地面截距， cy为中心点的y坐标，f是焦距。
优选地，所述步骤S140中，当所述集卡状态信息为待卸箱状态，包 括以下步骤：
S141、根据每个所述三维点云的深度值对所述三维点云的空间坐标 进行阈值分割，保留视差值大于第一预设阈值的空间坐标作为第一类参考 点；
S142、判断所述第一类参考点的总数是否大于预设第一数量阈值； 若是，则执行步骤S143，若否，则返回步骤S141；
S143、通过对所述第一类参考点进行平面拟合，获得代表集装箱顶 面的第一图形；
S144、通过将所述第一图形所包含的坐标投影为俯视图，将所述第 一图形中最靠近所述双目摄像装置的边的中心点对应的所述俯视图中的 点的坐标，作为第一对位特征点的坐标；
S145、通过所述第一对位特征点的坐标在与第一预设位置范围进行 判断，获得所述集卡的对位指令。
优选地，所述步骤S143中，设points为待拟合空间点，iter_max 为最大迭代次数，Tn为符合拟合平面包含待拟合点的最小个数，包括以 下步骤：
S1431、从points中随机选取三个点M1(x1,y1,z1)、M2(x2,y2,z2)、 M3(x3,y3,z3)，构成平面P：
Figure BDA0002758743040000051
Figure BDA0002758743040000052
P的法向量
Figure BDA0002758743040000053
利用点法式得到平面P的方程:a(x-x1)+b(y-y1)+c(z-z1)＝0；
S1432、计算剩余点至该平面P的距离，若小于阈值T，则认为是位 于平面P内；统计所有待拟合空间点中属于平面P的个数Pn；
点M0(x0,y0,z0)至平面P的距离：
Figure BDA0002758743040000054
S1433、若Pn>Tn，则停止迭代，P即为所求平面；否则一直重复步 骤S1431和S1432，直至获得包含最多待拟合点的平面图形作为第一图 形。
优选地，所述步骤S140中包括构建一个和视差图同样长宽尺寸的二 值图，并根据三维点云的像素坐标设置二值图中对应位置的值为1，其余 为0，对二值图进行区域生长得到多个连通区域，筛选出最大面积的连通 区；并对只保留最大连通区域的二值图进行操作，通过选取每行最小列的 点，得到集装箱顶面靠近车头的边缘轮廓点的像素坐标，并通过深度图索 引得到这些点的在空间坐标，将这些点中位于中心位置的空间坐标作为第 一对位特征点的坐标，通过所述第一对位特征点的坐标在与第一预设位置 范围进行判断，获得所述集卡的对位指令。
优选地，所述步骤S140中，当所述集卡状态信息为待装箱状态，包 括以下步骤：
S146、根据每个所述三维点云的深度值对所述三维点云的空间坐标 进行阈值分割，保留视差值大于第二预设阈值的空间坐标作为第二类参考 点，所述第二预设阈值小于第一预设阈值；
S147、判断所述第二类参考点的总数是否大于预设第二数量阈值； 若是，则执行步骤S148，若否，则返回步骤S146；
S148、通过对所述第二类参考点进行平面拟合，获得代表拖挂前边 缘的轮廓点集合而成的第二图形；
S149、通过将所述第二图形所包含的坐标投影为俯视图，将所述第 二图形中最靠近所述双目摄像装置的边的中心点对应的所述俯视图中的 点的坐标，作为第二对位特征点的坐标，通过所述第二对位特征点的坐标 在与第二预设位置范围进行判断，获得所述集卡的对位指令。
优选地，S160、所述集卡收到所述对位指令，并执行所述对位指令；
沿卡车行驶时方向，当所述对位特征点的当前位置未到达所述预设位 置范围，则所述对位指令为前进指令；
当所述对位特征点的当前位置未到达所述预设位置范围，则所述对位 指令为前进指令；
当所述对位特征点的当前位置位于所述预设位置范围中，则所述对位 指令为停止。
本发明的实施例还提供一种基于双目识别的集卡对位系统，用于实现 上述的基于双目识别的集卡对位方法，基于双目识别的集卡对位系统包括：
状态模块，接收即将对位的集卡的集卡状态信息，所述集卡状态信息 为待装箱状态或者待卸箱状态；
点云模块，根据所述双目摄像装置基于同一时刻获得的左图像和右图 像计算视差矩阵，根据所述视差图获得所述左图像的每个像素点的深度值， 并根据所述视差矩阵获得所述集卡的三维点云；
坐标模块，根据所述三维点云获得在相机坐标系中的空间坐标；
定位模块，根据所述集卡状态信息获得预设对位特征点以及相关的预 设范围，通过平面拟合获得据所述对位特征点在相机坐标系中的空间坐标；
指令模块，通过所述对位特征点的当前位置与预设位置范围进行判断， 获得所述集卡的对位指令。
本发明的实施例还提供一种基于双目识别的集卡对位设备，包括：
处理器；
存储器，其中存储有处理器的可执行指令；
其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述基于双目识别的 集卡对位方法的步骤。
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，程 序被执行时实现上述基于双目识别的集卡对位方法的步骤。
本发明的基于双目识别的集卡对位方法、系统、设备及存储介质，能 够实现单一设备完成场桥下集卡全工况的装卸作业，很好地满足集卡对位 功能，极大地提高了集卡集装箱的装卸效率。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的 其它特征、目的和优点将会变得更明显。
图1是本发明的基于双目识别的集卡对位方法的流程图。
图2是本发明的基于双目识别的集卡对位方法中视差图计算深度图 的原理图。
图3是本发明的基于双目识别的集卡对位方法中的相机坐标系示意 图。
图4至6是本发明的基于双目识别的集卡对位方法的第一种实施过程 示意图。
图7至9是本发明的基于双目识别的集卡对位方法的第二种实施过程 示意图。
图10是本发明的基于双目识别的集卡对位系统的结构示意图
图11是本发明的基于双目识别的集卡对位设备的结构示意图。以及
图12是本发明一实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。
附图标记
1 待卸箱的卡车
11 第一对位特征点
2 双目摄像装置
21 左摄像头
22 右摄像头
3 集装箱
4 待装箱的卡车
41 第二对位特征点
L 对位指令
W1 第一预设位置范围
W2 第二预设位置范围
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能 够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式。相反，提 供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面 地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结 构，因而将省略对它们的重复描述。
图1是本发明的基于双目识别的集卡对位方法的流程图。如图1所示， 本发明的实施例提供一种基于双目识别的集卡对位方法，采用至少一集成 了吊具定位装置和图像采集装置的集装箱识别组件，包括以下步骤：
S110、接收即将对位的集卡的集卡状态信息，集卡状态信息为待装 箱状态或者待卸箱状态。
S120、根据双目摄像装置基于同一时刻获得的左图像和右图像计算 视差矩阵，根据视差图获得左图像的每个像素点的深度值，并根据视差矩 阵获得集卡的三维点云。
S130、根据三维点云获得在相机坐标系中的空间坐标。
S140、根据集卡状态信息获得预设对位特征点以及相关的预设范围， 通过平面拟合获得据对位特征点在相机坐标系中的空间坐标。
S150、通过对位特征点的当前位置与预设位置范围进行判断，获得 集卡的对位指令。
S160、集卡收到对位指令，并执行对位指令。沿卡车行驶时方向， 当对位特征点的当前位置未到达预设位置范围，则对位指令为前进指令。 当对位特征点的当前位置未到达预设位置范围，则对位指令为前进指令。 当对位特征点的当前位置位于预设位置范围中，则对位指令为停止。
在一个优选方案中，步骤S120包括以下步骤：
S121、获得右图像的像素点基于左图像中沿左移动预设最大位移值 的轨迹范围内每个像素点的匹配代价值，根据匹配代价值以及位置关系建 立三维匹配矩阵。
S122、基于三维匹配矩阵沿通过方向分行逐列依次生成一维搜寻矩 阵，根据一维搜寻矩阵的位置关系建立与三维匹配矩阵相同尺寸的三维搜 索矩阵。
S123、以三维搜索矩阵每行中位于第二侧的最后一列中元素值最小 的元素作为起点，根据最小代价逐列回溯到该行中位于第一侧的第一列， 根据回溯路径经过每一列的元素的顺序获得一维路径矩阵。以及
S124、根据所有行的路径矩阵的位置关系获得视差矩阵。
在一个优选方案中，步骤S120包括以下步骤：
通过以下公式获得两个元素x，y之间的匹配代价值cost(x，y)：
Figure BDA0002758743040000091
其中，meanx是以对应像素点x为中心的第一预设范围内的像素点的 像素值的平均值。
meany是以对应像素点y为中心的第一预设范围内的像素点的像素值 的平均值。
sigmax是以对应像素点x为中心的第二预设范围内的像素值的标准 差。
sigmay是以对应像素点y为中心的第二预设范围内的像素值的标准 差。
sigmaxy是以对应像素点x、y为中心的第二预设范围内的像素值的协 方差。
C1、C2为常数，C1的取值范围是[1，10]，C2的取值范围是[50， 100]。
在一个优选方案中，获得三维搜索矩阵中每一列的每个元素的元素值 的步骤包括：
建立一维矩阵，矩阵中的每个元素为三维搜索矩阵的该元素所在页数 与前一列一维矩阵中每个元素所在页数之差的绝对值与前一列一维矩阵 中每个元素的元素值的和。
将一维矩阵中最小的元素值与三维匹配矩阵中对应位置的元素的元 素值的总和作为三维搜索矩阵中当前元素的元素值。
在一个优选方案中，获得路径矩阵的步骤包括：以三维搜索矩阵每行 中位于第二侧的最后一列中元素值最小的元素作为起点，在前一列元素中 寻找到达本列中起点的匹配代价最小的元素作为新的起点，依序逐列回溯 到该行中位于第一侧的第一列形成回溯路径，根据回溯路径经过的每一列 的元素的顺序获得一维路径矩阵。
在一个优选方案中，将视差矩阵(u,v,z)通过以下公式投影成三维点云 (x,y,z)：
Figure BDA0002758743040000101
其中，u,v是视差矩阵中像素点的横纵坐标，z是深度，fx,fy为相机在 x,y方向上的焦距，cx,cy指位于图像中心的主要点，r11至r33是旋转矩阵 R，t1至t3是位移矩阵T，s代表使视差矩阵中的第三维变成1的值,即等 号右边的计算结果应为[us,vs,s]，本实施例中是希望第三位数变成1, 所以提取一个乘数s使其变为s*[u,v,1]。
与传统的图像分割相比，传统的图像分割使用RGB三维信息进行分 割,而本发明在此基础上新加了一维深度层信息,辅助进行分割使分割边 缘更加准确。
统计位移矩阵中各种元素的不同数值的元素值的出现次数，将出现次 数最高的元素值作为深度值d。
在一个优选方案中，步骤S120中通过标定与矫正使得左图像和右图 像上同一行的对应的像素点处于同一水平线。
在一个优选方案中，参考图2和3，步骤S120根据视差图计算深度 图的过程如下：
图2是本发明的基于双目识别的集卡对位方法中视差图计算深度图 的原理图。如图2所示是双目相机模型，Ol,Or是左右相机的光心，以端点 为方块的两条长度为L的线段分为为左右相机的像面，左相机空间坐标系 中的任意一点P在左右相机的成像点分别为Pl,Pr，成像点到其像面左边 缘的物理距离分别为xl,xr，单位为mm。像素距离为ul,ur，单位为像素。 dx,dy分别表示每个像素在横轴x和纵轴y上的物理尺寸,单位为：毫米/ 像素。则xl＝ul*dx,xr＝ur*dy。根据三角形相似原理：
Figure BDA0002758743040000111
其中，fx是相机的内参值，单位为像素。d＝ul-ur是视差。景深Z是 指物体离摄像头的物理距离，单位为mm。由上式可知离视像头越远的点 视差越小，距离越近视差越大。
图3是本发明的基于双目识别的集卡对位方法中的相机坐标系示意 图。如图3所示，Oc～XcYcZc相机坐标系，单位为米m。Oi～xy图像坐标系， 以相机光轴与像面的交点作为原点，单位为mm；Op～uv以像面的左上角为 原点，单位为像素。假定点Oi在像素坐标系下的坐标为(u0,v0)，则图像坐 标系与像素坐标系的转换关系为：
Figure BDA0002758743040000112
公式(4)所求的景深Z就是上图中的zc，根据三角形相似性，由zc求 解xc,yc，求解过程如下：
Figure BDA0002758743040000121
其中，(u,v)为空间点P在左相机像面上的像素坐标。fx,fy,u0,v0是相 机的内部参数。
在一个优选方案中，通过视差图和双目相机的内部参数对图像上的像 素点进行由像素坐标系到相机空间坐标的转换，得到深度图Depth,Depth 是个三通道图，每个像素点的三个值代表此像素点在相机坐标系下的空间 坐标(x,y,z),本实施例中x正方向指向集卡车行驶的反方向，y正方向指向 与集卡行驶方向垂直的右下方向，z方向指向集卡高度从高到低的方向。
在一个优选方案中，步骤S120中，通过以下公式组将视差矩阵并转 化为三维点云：
Za＝fba/d。
Xa＝(Za×(u-cx))/f。
Ya＝(Za×(v-cy))/f。
其中X，Y，Z为三维点云坐标，f为焦距，ba为双目的基线，d为深 度值，u，v为像素的横纵坐标，cx，cy为中心点。
在一个优选方案中，步骤S130中包括以下步骤：
S131、使用视差图构建V-视差图像，地面相关的像素点在V-视差图 中成直线形态，通过最小二乘法获得对应直线方程，其公式为：
Figure BDA0002758743040000122
其中k为直线的斜率，xb，yb分别是深度值与图像的行数。
S132、将地面表现为行数与深度值的线性方程：yb＝kxb+b。
S133、双目摄像装置与地面之间的夹角可以通过相机参数与地面方 程计算得出，其公式为：da＝arctan((-k*cy+b)/(f*k))。
da为双目摄像装置与地面之间的夹角，k为地面斜率，b为地面截距， cy为中心点的y坐标，f是焦距。
在一个优选方案中，步骤S140中，当集卡状态信息为待卸箱状态， 包括以下步骤：
S141、根据每个三维点云的深度值对三维点云的空间坐标进行阈值 分割，保留视差值大于第一预设阈值的空间坐标作为第一类参考点。
S142、判断第一类参考点的总数是否大于预设第一数量阈值。若是， 则执行步骤S143，若否，则返回步骤S141。
S143、通过对第一类参考点进行平面拟合，获得代表集装箱顶面的 第一图形。
S144、通过将第一图形所包含的坐标投影为俯视图，将第一图形中 最靠近双目摄像装置的边的中心点对应的俯视图中的点的坐标，作为第一 对位特征点的坐标。
S145、通过第一对位特征点的坐标在与第一预设位置范围进行判断， 获得集卡的对位指令。
在一个优选方案中，步骤S143中，设points为待拟合空间点， iter_max为最大迭代次数，Tn为符合拟合平面包含待拟合点的最小个数， 包括以下步骤：
S1431、从points中随机选取三个点M1(x1,y1,z1)、M2(x2,y2,z2)、 M3(x3,y3,z3)，构成平面P：
Figure BDA0002758743040000131
Figure BDA0002758743040000132
P的法向量
Figure BDA0002758743040000133
利用点法式得到平面P的方程:a(x-x1)+b(y-y1)+c(z-z1)＝0。
S1432、计算剩余点至该平面P的距离，若小于阈值T，则认为是位 于平面P内。统计所有待拟合空间点中属于平面P的个数Pn。
点M0(x0,y0,z0)至平面P的距离：
Figure BDA0002758743040000134
S1433、若Pn>Tn，则停止迭代，P即为所求平面。否则一直重复步 骤S1431和S1432，直至获得包含最多待拟合点的平面图形作为第一图 形。
在一个优选方案中，步骤S140中包括构建一个和视差图同样长宽尺 寸的二值图，并根据三维点云的像素坐标设置二值图中对应位置的值为1， 其余为0，对二值图进行区域生长得到多个连通区域，筛选出最大面积的 连通区。并对只保留最大连通区域的二值图进行操作，通过选取每行最小 列的点，得到集装箱顶面靠近车头的边缘轮廓点的像素坐标，并通过深度 图索引得到这些点的在空间坐标，将这些点中位于中心位置的空间坐标作 为第一对位特征点的坐标，通过第一对位特征点的坐标在与第一预设位置 范围进行判断，获得集卡的对位指令。
本实施例中的区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者 子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程。对于图像感兴趣目标区 域R，z为区域R上事先发现的种子点，按照规定的生长准则逐步将与种 子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶 段的生长，这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止，从而完 成了对感兴趣区域由一个种子点生长为一个独立连通区域的过程。其中相 似性判据可以是像素灰度值、颜色、纹理特征等图像信息，可以包括以下 步骤：
(1)创建一个和disparity同样大小空白的全黑图像valid_index，所 有值为0。
(2)将步骤S1311得到点集的像素坐标，存入valid_index中，值 设为255，作为种子点。
(3)以种子点周围8邻域内像素值相同作为生长规则，按照规定的 生长准则逐步将与种子点相似的像素合并成一个种子群以备下一阶段的 生长，这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止，从而完成了 对感兴趣区域由子区域生长为一个独立连通区域的过程。
(4)选取(2)中不同的子区域中任一点作为种子点，进行步骤(3) 操作，最终得到多个独立连通区域。
在一个优选方案中，步骤S140中，当集卡状态信息为待装箱状态， 包括以下步骤：
S146、根据每个三维点云的深度值对三维点云的空间坐标进行阈值 分割，保留视差值大于第二预设阈值的空间坐标作为第二类参考点，第二 预设阈值小于第一预设阈值。
S147、判断第二类参考点的总数是否大于预设第二数量阈值。若是， 则执行步骤S148，若否，则返回步骤S146。
S148、通过对第二类参考点进行平面拟合，获得代表拖挂前边缘的 轮廓点集合而成的第二图形。
S149、通过将第二图形所包含的坐标投影为俯视图，将第二图形中 最靠近双目摄像装置的边的中心点对应的俯视图中的点的坐标，作为第二 对位特征点的坐标，通过第二对位特征点的坐标在与第二预设位置范围进 行判断，获得集卡的对位指令。
本是实施例中，可以通过对位特征点WorkingPoint在相机坐标下的 空间位置，进而得到集卡的行驶距离，并通过指示灯对集卡司机进行对位 引导，例如：
(1)对位特征点WorkingPoint.x>Xmax,系统发出前进信号，LED红 绿灯绿灯亮。
(2)对位特征点WorkingPoint.x>Xmin且WorkingPoint.x<Xmax, 系统发出停止信号，LED红绿灯黄灯亮。
(3)对位特征点WorkingPoint.x<Xmin,系统发出后退信号，LED红 绿灯红灯亮。
其中，Xmax为预设位置范围中相对于相机坐标原点的最远端位置， Xmin为预设位置范围中相对于相机坐标原点的最近端位置。
本发明通过双目感知进行视差图计算，对带箱或不带箱集卡车身上特 定点在相机坐标系下的坐标位置进行实时计算，进而得到集卡的行驶距离， 并通过指示灯对集卡司机进行对位引导，实现单一设备完成场桥下集卡全 工况的装卸作业，且红绿黄指示灯符合司机作业习惯，能够很好地满足集 卡对位功能，极大地提高了集卡集装箱的装卸效率。
图4至6是本发明的基于双目识别的集卡对位方法的第一种实施过程 示意图。图4至6显示了装载了集装箱3的待卸箱的卡车1驶向对位位 置时，执行以下过程：
S110、参见图4，双目摄像装置2接收即将对位的集卡的集卡状态 信息，集卡状态信息为待装箱状态或者待卸箱状态。双目摄像装置2包括 拍摄左图像的左摄像头21和拍摄右图像的右摄像头22。
S120、参见图5，根据双目摄像装置2基于同一时刻获得的左图像 和右图像计算视差矩阵，根据视差图获得左图像的每个像素点的深度值， 并根据视差矩阵获得集卡的三维点云，参见图3中的基于卡车得到的三维 点云。
获得右图像的像素点基于左图像中沿左移动预设最大位移值的轨迹 范围内每个像素点的匹配代价值，根据匹配代价值以及位置关系建立三维 匹配矩阵。基于三维匹配矩阵沿通过方向分行逐列依次生成一维搜寻矩阵， 根据一维搜寻矩阵的位置关系建立与三维匹配矩阵相同尺寸的三维搜索 矩阵。以三维搜索矩阵每行中位于第二侧的最后一列中元素值最小的元素 作为起点，根据最小代价逐列回溯到该行中位于第一侧的第一列，根据回 溯路径经过每一列的元素的顺序获得一维路径矩阵。根据所有行的路径矩 阵的位置关系获得视差矩阵。
其中，通过以下公式获得两个元素x，y之间的匹配代价值cost(x，y)：
Figure BDA0002758743040000161
其中，meanx是以对应像素点x为中心的第一预设范围内的像素点的 像素值的平均值。meany是以对应像素点y为中心的第一预设范围内的像 素点的像素值的平均值。sigmax是以对应像素点x为中心的第二预设范 围内的像素值的标准差。sigmay是以对应像素点y为中心的第二预设范 围内的像素值的标准差。sigmaxy是以对应像素点x、y为中心的第二预设 范围内的像素值的协方差。C1、C2为常数，C1的取值范围是[1，10]， C2的取值范围是[50，100]。
获得三维搜索矩阵中每一列的每个元素的元素值的步骤包括：建立一 维矩阵，矩阵中的每个元素为三维搜索矩阵的该元素所在页数与前一列一 维矩阵中每个元素所在页数之差的绝对值与前一列一维矩阵中每个元素 的元素值的和。将一维矩阵中最小的元素值与三维匹配矩阵中对应位置的 元素的元素值的总和作为三维搜索矩阵中当前元素的元素值。获得路径矩 阵的步骤包括：以三维搜索矩阵每行中位于第二侧的最后一列中元素值最 小的元素作为起点，在前一列元素中寻找到达本列中起点的匹配代价最小 的元素作为新的起点，依序逐列回溯到该行中位于第一侧的第一列形成回 溯路径，根据回溯路径经过的每一列的元素的顺序获得一维路径矩阵。
将视差矩阵(u,v,z)通过以下公式投影成三维点云(x,y,z)：
Figure BDA0002758743040000171
其中，u,v是视差矩阵中像素点的横纵坐标，z是深度，fx,fy为相机在 x,y方向上的焦距，cx,cy指位于图像中心的主要点，r11至r33是旋转矩阵 R，t1至t3是位移矩阵T，s代表使视差矩阵中的第三维变成1的值,即等 号右边的计算结果应为[us,vs,s]，本实施例中是希望第三位数变成1, 所以提取一个乘数s使其变为s*[u,v,1]。
统计位移矩阵中各种元素的不同数值的元素值的出现次数，将出现次 数最高的元素值作为深度值d。
可以通过标定与矫正使得左图像和右图像上同一行的对应的像素点 处于同一水平线。
通过以下公式组将视差矩阵并转化为三维点云：
Za＝fba/d。
Xa＝(Za×(u-cx))/f。
Ya＝(Za×(v-cy))/f。
其中X，Y，Z为三维点云坐标，f为焦距，ba为双目的基线，d为深 度值，u，v为像素的横纵坐标，cx，cy为中心点。
S130、根据三维点云获得在相机坐标系中的空间坐标。使用视差图 构建V-视差图像，地面相关的像素点在V-视差图中成直线形态，通过最 小二乘法获得对应直线方程，其公式为：
Figure BDA0002758743040000172
其中k为直线的斜率，xb，yb分别是深度值与图像的行数。将地面表 现为行数与深度值的线性方程：yb＝kxb+b。双目摄像装置与地面之间的夹 角可以通过相机参数与地面方程计算得出，其公式为： da＝arctan((-k*cy+b)/(f*k))。da为双目摄像装置2与地面之间的夹角，k 为地面斜率，b为地面截距，cy为中心点的y坐标，f是焦距。
S140、根据集卡状态信息获得预设对位特征点以及相关的预设范围， 通过平面拟合获得据对位特征点在相机坐标系中的空间坐标。
在步骤S140中，当集卡状态信息为待卸箱的卡车时，其获得预设对 位特征点以及相关的预设范围，通过平面拟合获得据对位特征点在相机坐 标系中的空间坐标，包括以下步骤：
S141、根据每个三维点云的深度值对三维点云的空间坐标进行阈值 分割，保留视差值大于第一预设阈值的空间坐标作为第一类参考点。
S142、判断第一类参考点的总数是否大于预设第一数量阈值。若是， 则执行步骤S143，若否，则返回步骤S141。
S143、通过对第一类参考点进行平面拟合，获得代表集装箱3顶面 的第一图形。
S144、通过将第一图形所包含的坐标投影为俯视图，将第一图形中 最靠近双目摄像装置2的边的中心点对应的俯视图中的点的坐标，作为第 一对位特征点11的坐标。
S145、通过第一对位特征点11的坐标在与第一预设位置范围W1进 行判断，获得集卡的对位指令。
在步骤S143中，设points为待拟合空间点，iter_max为最大迭代次 数，Tn为符合拟合平面包含待拟合点的最小个数，包括以下步骤：
S1431、从points中随机选取三个点M1(x1,y1,z1)、M2(x2,y2,z2)、 M3(x3,y3,z3)，构成平面P：
Figure BDA0002758743040000181
Figure BDA0002758743040000182
P的法向量
Figure BDA0002758743040000183
利用点法式得到平面P的方程:a(x-x1)+b(y-y1)+c(z-z1)＝0。
S1432、计算剩余点至该平面P的距离，若小于阈值T，则认为是位 于平面P内。统计所有待拟合空间点中属于平面P的个数Pn。
点M0(x0,y0,z0)至平面P的距离：
Figure BDA0002758743040000191
S1433、若Pn>Tn，则停止迭代，P即为所求平面。否则一直重复步 骤S1431和S1432，直至获得包含最多待拟合点的平面图形作为第一图 形。
在步骤S140中包括构建一个和视差图同样长宽尺寸的二值图，并根 据三维点云的像素坐标设置二值图中对应位置的值为1，其余为0，对二 值图进行区域生长得到多个连通区域，筛选出最大面积的连通区。并对只 保留最大连通区域的二值图进行操作，通过选取每行最小列的点，得到集 装箱3顶面靠近车头的边缘轮廓点的像素坐标，并通过深度图索引得到这 些点的在空间坐标，将这些点中位于中心位置的空间坐标作为第一对位特 征点11的坐标，通过第一对位特征点11的坐标在与第一预设位置范围 进行判断，获得集卡的对位指令。
S150、参见图6，通过对位特征点的当前位置与预设位置范围进行判 断，获得集卡的对位指令。本实施例中，第一对位特征点11还未进入第 一预设位置范围W1，所以对位指令L是指示待卸箱的卡车1继续前进。 本实施例中的第一预设位置范围W1是基于预设标准停车位置时，第一对 位特征点11(集装箱3顶面靠近车头的边缘的中央点)所处的可以被允许的位置范围。
S160、待装箱的卡车4集卡收到待装箱的卡车4对位指令L，并执 行待装箱的卡车4对位指令L。沿卡车行驶时方向，当第一对位特征点 11的当前位置未到达第一预设位置范围W1，则待装箱的卡车4对位指令 L为继续前进指令.
图7至9是本发明的基于双目识别的集卡对位方法的第二种实施过程 示意图。图7至9显示了待装箱的卡车4驶向对位位置时，大部分过程 参见图4至6的相关过程介绍，而区别在于：在步骤S140中，当集卡为 待装箱的卡车4(空载卡车)，其获得预设对位特征点以及相关的预设范 围，通过平面拟合获得据对位特征点在相机坐标系中的空间坐标，包括以下步骤：
S146、根据每个三维点云的深度值对三维点云的空间坐标进行阈值 分割，保留视差值大于第二预设阈值的空间坐标作为第二类参考点，第二 预设阈值小于第一预设阈值。
S147、判断第二类参考点的总数是否大于预设第二数量阈值。若是， 则执行步骤S148，若否，则返回步骤S146。
S148、通过对第二类参考点进行平面拟合，获得代表拖挂前边缘的 轮廓点集合而成的第二图形。
S149、通过将第二图形所包含的坐标投影为俯视图，将第二图形中 最靠近双目摄像装置2的边的中心点对应的俯视图中的点的坐标，作为第 二对位特征点41的坐标，通过第二对位特征点41的坐标在与第二预设 位置W2范围进行判断，获得集卡的对位指令。
S150、参见图9，通过对位特征点的当前位置与预设位置范围进行判 断，获得集卡的对位指令。本实施例中，第二对位特征点41还未进入第 二预设位置范围W2，所以对位指令L是指示待装箱的卡车4继续前进。 本实施例中的第二预设位置范围W2是基于预设标准停车位置时，第二对 位特征点41(拖挂前边缘的轮廓点)所处的可以被允许的位置范围。
S160、待装箱的卡车4集卡收到待装箱的卡车4对位指令L，并执 行待装箱的卡车4对位指令L。沿卡车行驶时方向，当第二对位特征点 41的当前位置位于第二预设位置范围W2中，则对位指令L为停止。
图10是本发明的基于双目识别的集卡对位系统的结构示意图。如图 10所示，本发明的实施例还提供一种基于双目识别的集卡对位系统5， 用于实现上述的基于双目识别的集卡对位方法，基于双目识别的集卡对位 系统包括：
状态模块51，接收即将对位的集卡的集卡状态信息，集卡状态信息 为待装箱状态或者待卸箱状态；
点云模块52，根据双目摄像装置基于同一时刻获得的左图像和右图 像计算视差矩阵，根据视差图获得左图像的每个像素点的深度值，并根据 视差矩阵获得集卡的三维点云；
坐标模块53，根据三维点云获得在相机坐标系中的空间坐标；
定位模块54，根据集卡状态信息获得预设对位特征点以及相关的预 设范围，通过平面拟合获得据对位特征点在相机坐标系中的空间坐标；
指令模块55，通过对位特征点的当前位置与预设位置范围进行判断， 获得集卡的对位指令。
行驶模块56，集卡收到对位指令，并执行对位指令。沿卡车行驶时 方向，当对位特征点的当前位置未到达预设位置范围，则对位指令为前进 指令；当对位特征点的当前位置未到达预设位置范围，则对位指令为前进 指令；当对位特征点的当前位置位于预设位置范围中，则对位指令为停止。
本发明的基于双目识别的集卡对位系统，能够实现单一设备完成场桥 下集卡全工况的装卸作业，很好地满足集卡对位功能，极大地提高了集卡 集装箱的装卸效率。
本发明实施例还提供一种基于双目识别的集卡对位设备，包括处理器。 存储器，其中存储有处理器的可执行指令。其中，处理器配置为经由执行 可执行指令来执行的基于双目识别的集卡对位方法的步骤。
如上，本发明的基于双目识别的集卡对位设备能够实现单一设备完成 场桥下集卡全工况的装卸作业，很好地满足集卡对位功能，极大地提高了 集卡集装箱的装卸效率。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系 统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式， 即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)， 或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平 台”。
图11是本发明的基于双目识别的集卡对位设备的结构示意图。下面 参照图11来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图11显示 的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范 围带来任何限制。
如图11所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备 600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单 元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线 630、显示单元640等。
其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执 行，使得处理单元610执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中 描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元610可 以执行如图1中所示的步骤。
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机 存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一 步包括只读存储单元(ROM)6203。
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程 序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一 个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个 或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元 总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用 多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设 备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备 600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它 计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这 种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广 域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以 通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未 示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限 于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系 统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，程序 被执行时实现的基于双目识别的集卡对位方法的步骤。在一些可能的实施 方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程 序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行 本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例 性实施方式的步骤。
如上所示，该实施例的计算机可读存储介质的程序在执行时，能够实 现单一设备完成场桥下集卡全工况的装卸作业，很好地满足集卡对位功能， 极大地提高了集卡集装箱的装卸效率。
图12是本发明的计算机可读存储介质的结构示意图。参考图12所 示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800， 其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可 以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此， 在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程 序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是 可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、 磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的 组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或 多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、 便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者 上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的 数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种 形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存 储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、 传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用 的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明 操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似 的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在 用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部 分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在 涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包 括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可 以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
综上，本发明的基于双目识别的集卡对位方法、系统、设备及存储介 质，能够实现单一设备完成场桥下集卡全工况的装卸作业，很好地满足集 卡对位功能，极大地提高了集卡集装箱的装卸效率。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说 明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术 领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若 干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (17)

1.一种基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S110、接收即将对位的集卡的集卡状态信息，所述集卡状态信息为待装箱状态或者待卸箱状态；
S120、根据所述双目摄像装置基于同一时刻获得的左图像和右图像计算视差矩阵，根据所述视差图获得所述左图像的每个像素点的深度值，并根据所述视差矩阵获得所述集卡的三维点云；
S130、根据所述三维点云获得在相机坐标系中的空间坐标；
S140、根据所述集卡状态信息获得预设对位特征点以及相关的预设范围，通过平面拟合获得据所述对位特征点在相机坐标系中的空间坐标；
S150、通过所述对位特征点的当前位置与预设位置范围进行判断，获得所述集卡的对位指令。
2.根据权利要求1所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，所述步骤S120包括以下步骤：
S121、获得右图像的像素点基于左图像中沿左移动预设最大位移值的轨迹范围内每个像素点的匹配代价值，根据所述匹配代价值以及位置关系建立三维匹配矩阵；
S122、基于三维匹配矩阵沿所述通过方向分行逐列依次生成一维搜寻矩阵，根据所述一维搜寻矩阵的位置关系建立与所述三维匹配矩阵相同尺寸的三维搜索矩阵；
S123、以所述三维搜索矩阵每行中位于第二侧的最后一列中元素值最小的元素作为起点，根据最小代价逐列回溯到该行中位于第一侧的第一列，根据回溯路径经过每一列的元素的顺序获得一维路径矩阵；以及
S124、根据所有行的所述路径矩阵的位置关系获得视差矩阵。
3.根据权利要求2所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，所述步骤S120包括以下步骤：
通过以下公式获得两个元素x，y之间的匹配代价值cost(x，y)：
Figure FDA0002758743030000011
其中，meanx是以对应像素点x为中心的第一预设范围内的像素点的像素值的平均值；
meany是以对应像素点y为中心的第一预设范围内的像素点的像素值的平均值；
sigmax是以对应像素点x为中心的第二预设范围内的像素值的标准差；
sigmay是以对应像素点y为中心的第二预设范围内的像素值的标准差；
sigmaxy是以对应像素点x、y为中心的第二预设范围内的像素值的协方差；
C1、C2为常数，C1的取值范围是[1，10]，C2的取值范围是[50，100]。
4.根据权利要求2所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，获得所述三维搜索矩阵中每一列的每个元素的元素值的步骤包括：
建立一维矩阵，矩阵中的每个元素为所述三维搜索矩阵的该元素所在页数与前一列一维矩阵中每个元素所在页数之差的绝对值与前一列一维矩阵中每个元素的元素值的和；
将所述一维矩阵中最小的元素值与所述三维匹配矩阵中对应位置的元素的元素值的总和作为所述三维搜索矩阵中当前元素的元素值。
5.根据权利要求2所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，获得所述路径矩阵的步骤包括：以所述三维搜索矩阵每行中位于第二侧的最后一列中元素值最小的元素作为起点，在前一列元素中寻找到达本列中起点的匹配代价最小的元素作为新的起点，依序逐列回溯到该行中位于第一侧的第一列形成回溯路径，根据所述回溯路径经过的每一列的元素的顺序获得一维路径矩阵。
6.根据权利要求2所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，将所述视差矩阵(u,v,z)通过以下公式投影成三维点云(x,y,z)：
Figure FDA0002758743030000031
其中，u,v是视差矩阵中像素点的横纵坐标，z是深度，fx,fy为相机在x,y方向上的焦距，cx,cy指位于图像中心的主要点，r11至r33是旋转矩阵R，t1至t3是位移矩阵T，s代表使视差矩阵中的第三维变成1的值,即等号右边的计算结果应为[us,vs,s]；
统计所述位移矩阵中各种元素的不同数值的元素值的出现次数，将出现次数最高的元素值作为深度值d。
7.根据权利要求2所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，所述步骤S120中通过标定与矫正使得左图像和右图像上同一行的对应的像素点处于同一水平线。
8.根据权利要求2所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，所述步骤S120中，通过以下公式组将视差矩阵并转化为三维点云：
Za＝fba/d；
Xa＝(Za×(u-cx))/f；
Ya＝(Za×(v-cy))/f；
其中X，Y，Z为三维点云坐标，f为焦距，ba为双目的基线，d为深度值，u，v为像素的横纵坐标，cx，cy为中心点。
9.根据权利要求1所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，所述步骤S130中包括以下步骤：
S131、使用视差图构建V-视差图像，地面相关的像素点在V-视差图中成直线形态，通过最小二乘法获得对应直线方程，其公式为：
Figure FDA0002758743030000032
其中k为直线的斜率，xb，yb分别是深度值与图像的行数；
S132、将地面表现为行数与深度值的线性方程：yb＝kxb+b；
S133、双目摄像装置与地面之间的夹角可以通过相机参数与地面方程计算得出，其公式为：da＝arctan((-k*cy+b)/(f*k))；
da为双目摄像装置与地面之间的夹角，k为地面斜率，b为地面截距，cy为中心点的y坐标，f是焦距。
10.根据权利要求1所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，所述步骤S140中，当所述集卡状态信息为待卸箱状态，包括以下步骤：
S141、根据每个所述三维点云的深度值对所述三维点云的空间坐标进行阈值分割，保留视差值大于第一预设阈值的空间坐标作为第一类参考点；
S142、判断所述第一类参考点的总数是否大于预设第一数量阈值；若是，则执行步骤S143，若否，则返回步骤S141；
S143、通过对所述第一类参考点进行平面拟合，获得代表集装箱顶面的第一图形；
S144、通过将所述第一图形所包含的坐标投影为俯视图，将所述第一图形中最靠近所述双目摄像装置的边的中心点对应的所述俯视图中的点的坐标，作为第一对位特征点的坐标；
S145、通过所述第一对位特征点的坐标在与第一预设位置范围进行判断，获得所述集卡的对位指令。
11.根据权利要求10所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，所述步骤S143中，设points为待拟合空间点，iter_max为最大迭代次数，Tn为符合拟合平面包含待拟合点的最小个数，包括以下步骤：
S1431、从points中随机选取三个点M1(x1,y1,z1)、M2(x2,y2,z2)、M3(x3,y3,z3)，构成平面P：
Figure FDA0002758743030000041
Figure FDA0002758743030000042
P的法向量
Figure FDA0002758743030000043
利用点法式得到平面P的方程:a(x-x1)+b(y-y1)+c(z-z1)＝0；
S1432、计算剩余点至该平面P的距离，若小于阈值T，则认为是位于平面P内；统计所有待拟合空间点中属于平面P的个数Pn；
点M0(x0,y0,z0)至平面P的距离：
Figure FDA0002758743030000044
S1433、若Pn>Tn，则停止迭代，P即为所求平面；否则一直重复步骤S1431和S1432，直至获得包含最多待拟合点的平面图形作为第一图形。
12.根据权利要求11所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，所述步骤S140中包括构建一个和视差图同样长宽尺寸的二值图，并根据三维点云的像素坐标设置二值图中对应位置的值为1，其余为0，对二值图进行区域生长得到多个连通区域，筛选出最大面积的连通区；并对只保留最大连通区域的二值图进行操作，通过选取每行最小列的点，得到集装箱顶面靠近车头的边缘轮廓点的像素坐标，并通过深度图索引得到这些点的在空间坐标，将这些点中位于中心位置的空间坐标作为第一对位特征点的坐标，通过所述第一对位特征点的坐标在与第一预设位置范围进行判断，获得所述集卡的对位指令。
13.根据权利要求10所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，所述步骤S140中，当所述集卡状态信息为待装箱状态，包括以下步骤：
S146、根据每个所述三维点云的深度值对所述三维点云的空间坐标进行阈值分割，保留视差值大于第二预设阈值的空间坐标作为第二类参考点，所述第二预设阈值小于第一预设阈值；
S147、判断所述第二类参考点的总数是否大于预设第二数量阈值；若是，则执行步骤S148，若否，则返回步骤S146；
S148、通过对所述第二类参考点进行平面拟合，获得代表拖挂前边缘的轮廓点集合而成的第二图形；
S149、通过将所述第二图形所包含的坐标投影为俯视图，将所述第二图形中最靠近所述双目摄像装置的边的中心点对应的所述俯视图中的点的坐标，作为第二对位特征点的坐标，通过所述第二对位特征点的坐标在与第二预设位置范围进行判断，获得所述集卡的对位指令。
14.根据权利要求1所述的基于双目识别的集卡对位方法，其特征在于，所述步骤S150之后还包括以下步骤：
S160、所述集卡收到所述对位指令，并执行所述对位指令；
沿卡车行驶时方向，当所述对位特征点的当前位置未到达所述预设位置范围，则所述对位指令为前进指令；
当所述对位特征点的当前位置未到达所述预设位置范围，则所述对位指令为前进指令；
当所述对位特征点的当前位置位于所述预设位置范围中，则所述对位指令为停止。
15.一种基于双目识别的集卡对位系统，其特征在于，用于实现如权利要求1所述的基于双目识别的集卡对位方法，包括：
状态模块，接收即将对位的集卡的集卡状态信息，所述集卡状态信息为待装箱状态或者待卸箱状态；
点云模块，根据所述双目摄像装置基于同一时刻获得的左图像和右图像计算视差矩阵，根据所述视差图获得所述左图像的每个像素点的深度值，并根据所述视差矩阵获得所述集卡的三维点云；
坐标模块，根据所述三维点云获得在相机坐标系中的空间坐标；
定位模块，根据所述集卡状态信息获得预设对位特征点以及相关的预设范围，通过平面拟合获得据所述对位特征点在相机坐标系中的空间坐标；
指令模块，通过所述对位特征点的当前位置与预设位置范围进行判断，获得所述集卡的对位指令。
16.一种基于双目识别的集卡对位设备，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，其中存储有处理器的可执行指令；
其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行权利要求1至14中任意一项所述基于双目识别的集卡对位方法的步骤。
17.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，程序被执行时实现权利要求1至14中任意一项所述基于双目识别的集卡对位方法的步骤。
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