CN112504132A - 一种货车车厢尺寸高精度测量系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种货车车厢尺寸高精度测量系统及方法,所述测量系统包括龙门架,伺服电机、三维测量设备和数据处理系统;龙门架与地面之间形成地面导轨S,用于停放待测量货车;伺服电机,用于通过旋转带动三维测量设备旋转,并向数据处理系统反馈旋转的角度值;其中,伺服电机与三维测量设备旋转面成一定夹角;三维测量设备,用于对待测量货车进行扫描测量,并向数据处理系统发送测量到的距离值;数据处理系统,用于根据伺服电机与三维测量设备旋转面之间的夹角,伺服电机反馈的旋转的角度值,以及三维测量设备测量的距离值,计算待测量货车的车厢几何尺寸。本发明实现了一种结构简单、成本低、精度高且能够快速测量的货车车厢尺寸高精度测量系统。
Description
技术领域
本发明涉及车辆测量技术领域,具体而言,涉及一种货车车厢尺寸高精度测量系统及方法。
背景技术
现有货车车厢尺寸的非接触式测量方法有两种:
第一种采用多台点激光测距仪,对机动车,特别是货车的车厢进行长宽高的测量。由于点激光测距仪的数据单一性,无法针对复杂的货车车厢场景进行全自动化,高精度,快速测量;
第二种多三维测量设备协同测量,但多三维测量设备的扫描成本高,系统复杂,安装困难,环境空间要求高,雷达间会相互干扰,导致部署困难,精度差。
发明内容
本发明旨在提供一种货车车厢尺寸高精度测量系统及方法,以解决上述现有货车车厢尺寸的非接触式测量方法存在的问题。
本发明提供的一种货车车厢尺寸高精度测量系统,包括具有机头的龙门架,安装在所述龙门架的机头上的伺服电机,通过连接件安装在所述伺服电机上的三维测量设备,以及与所述伺服电机和三维测量设备连接的数据处理系统;
所述龙门架与地面之间形成地面导轨S,用于停放待测量货车;
所述伺服电机,用于通过旋转带动三维测量设备旋转,并向数据处理系统反馈旋转的角度值;其中,所述伺服电机与三维测量设备旋转面成一定夹角;
所述三维测量设备,用于对所述待测量货车进行扫描测量,并向数据处理系统发送测量到的距离值;
所述数据处理系统,用于根据伺服电机与三维测量设备旋转面之间的夹角,所述伺服电机反馈的旋转的角度值,以及所述三维测量设备测量的距离值,计算所述待测量货车的车厢几何尺寸。
进一步的,所述伺服电机通过自带的伺服编码器向数据处理系统反馈旋转的角度值。
进一步的,所述三维测量设备为激光雷达、结构光三维测量设备、线激光三维测量设备,双目三维测量设备或多目三维测量设备。
进一步的,所述伺服电机与三维测量设备旋转面成90°夹角。
进一步的,所述连接件所述连接件包括垂直连接的第一臂和第二臂;所述伺服电机和三维测量设备分别与第一臂和第二臂连接,从而使所述伺服电机与三维测量设备旋转面成成90°夹角。
本发明还提供一种货车车厢尺寸高精度测量方法,包括:
S1,将待测量货车停放在龙门架与地面之间形成的地面导轨S上;
S2,采用伺服电机的旋转带动三维测量设备旋转,并向数据处理系统反馈旋转的角度值;其中,所述伺服电机与三维测量设备旋转面成一定夹角;
S3,采用三维测量设备对所述待测量货车进行扫描测量,并向数据处理系统发送测量到的距离值;
S4,采用数据处理系统,根据伺服电机与三维测量设备旋转面之间的夹角,所述伺服电机反馈的旋转的角度值,以及所述三维测量设备测量的距离值,计算所述待测量货车的车厢几何尺寸。
进一步的,步骤S4包括如下子步骤:
S41,根据伺服电机与三维测量设备旋转面之间的夹角,所述伺服电机反馈的旋转的角度值,以及所述三维测量设备测量的距离值,计算得到笛卡尔坐标下的三维点坐标,当扫描测量完所述待测量货车的整个车厢后,得到车厢完整的三维点云数据;
S42,对所述三维点云数据进行直通滤波、剔除利群点和下采样后,再利用点云分割提取算法,从下采样后的三维点云数据中提取出车厢的左右前后底面参数;
S43,根据步骤S42中从三维点云数据中提取出车厢的左右前后底面参数,设后面与底面提取线方程L1,左面与底面提取线方程L2,右面与底面提取线方程L3,前面与底面提取线方程L4;将提取线方程L2与提取线方程L1的交点作为左车厢特征点Z1,将提取线方程L2与提取线方程L4的交点作为左车厢特征点Z2,将提取线方程的L3与提取线方程L1的交点作为右车厢特征点Y1,将提取线方程L3与提取线方程L4的交点作为右车厢特征点Y2;则将右车厢特征点Y1和左车厢特征点Z1的距离,以及右车厢特征点Y2与左车厢特征点Z2的距离作为车厢左右宽度;左车厢特征点Z1与左车厢特征点Z2距离以及右车厢特征点Y1与右车厢特征点Y2的距离作为前后长度;
S44,再利用点云分割提取算法,从下采样前的三维点云数据中提取出车厢的左右前后底及其他六个类的面参数;
S45,定义一个三个平面相互垂直的标定板M,将其XOY平面平行于底面,将其Y方向和地面导轨S的方向平行;当伺服电机带动三维测量设备进行单次扫描后,得到标定板M的三个平面方程,根据XOY平面和ZOY平面得到直线方程L5,根据XOY平面和ZOX平面得到直线方程L6,直线方程L5和L6相交于定义的世界坐标系原点O;沿着直线方程L5定义为Y轴,在XOY平面垂直于Y轴定义为X轴,定义的X轴叉乘Y轴定义为Z轴,由此得到标定板M定义的世界坐标系在笛卡尔坐标系下的位置,从而计算出坐标转换RT1矩阵;当伺服电机带动三维测量设备沿着地面导轨S运动时,由于Y轴与地面导轨S平行,则得到RT2矩阵;
S46,将左右前后底及其他六个类的面参数,通过RT1×RT2矩阵转换到标定板M的世界坐标系,然后:(1)通过对左右前后面参数归类,得到左右前后面的置信高度,通过置信高度得到车厢高度;(2)通过其他类面参数的线面提取以及和左右前后面的高度关系计算车辆特征;
S47,将右车厢特征点Y1、右车厢特征点Y2、左车厢特征点Z1、左车厢特征点Z2通过RT1×RT2矩阵转换到标定板M的世界坐标系,然后通过Z1、Z2向量与Y轴确定左侧夹角,通过Y1、Y2向量与Y轴确定右侧夹角。
进一步的,步骤S41中计算得到笛卡尔坐标下的三维点坐标的方法为:
Z=L×sinβ;
Y=L×cosβsinα;
X=L×cosβcosα;
其中,X、Y、Z分别为笛卡尔坐标系下的三维点坐标;L为三维测量设备测量的距离值;α为伺服电机反馈的旋转的角度值;β为伺服电机与三维测量设备旋转面的夹角。
进一步的,步骤S41中参与计算的角度值α为通过每帧获取伺服电机反馈的角度值后,将该帧与上一帧的角度值按照三维测量设备点数线性插值出每一个点的α值。
进一步的,β=90°。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
本发明采用一台三维测量设备进行扫描测量,结合伺服电机的快速旋转,和数据处理系统的快速数据处理,实现了一种结构简单、成本低、精度高且能够快速测量的货车车厢尺寸高精度测量系统。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,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为本发明实施例的货车车厢尺寸高精度测量系统的结构示意图。
图2为本发明实施例的连接件的结构示意图。
图3为本发明实施例的货车车厢尺寸高精度测量方法的流程框图。
图4为本发明实施例计算待测量货车的车厢几何尺寸的流程框图。
图5为本发明实施例构建的三维测量设备+伺服电机坐标系示意图。
图6为本发明实施例标定板M示意图。
图标:1-待测量货车、2-伺服电机、3-三维测量设备、4-待测量货车、10-连接件。
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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做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。
实施例
如图1所示,本实施例提出一种货车车厢尺寸高精度测量系统,包括具有机头的龙门架1,安装在所述龙门架1的机头上的伺服电机2,通过连接件10安装在所述伺服电机2上的三维测量设备3,以及与所述伺服电机2和三维测量设备3连接的数据处理系统(未示出);
所述龙门架1与地面之间形成地面导轨S,用于停放待测量货车4;
所述伺服电机2,用于通过旋转带动三维测量设备3旋转,并向数据处理系统反馈旋转的角度值;其中,所述伺服电机2与三维测量设备3旋转面成一定夹角,优选为90°夹角。所述如图2所示,所述连接件10包括垂直连接的第一臂和第二臂;所述伺服电机2和三维测量设备3分别与第一臂和第二臂连接,从而使所述伺服电机2与三维测量设备3旋转面成成90°夹角。
所述三维测量设备3,用于对所述待测量货车4进行扫描测量,并向数据处理系统发送测量到的距离值;
所述数据处理系统,用于根据伺服电机2与三维测量设备3旋转面之间的夹角,所述伺服电机2反馈的旋转的角度值,以及所述三维测量设备3测量的距离值,计算所述待测量货车4的车厢几何尺寸。
所述测量系统的工作原理为:
(1)待测量货车4停放在地面导轨S中;
(2)三维测量设备3及伺服电机2安装在龙门架1的机头上;
(3)测量时,龙门架1不动,伺服电机2与三维测量设备3旋转面成90°夹角;
(4)伺服电机2转动的同时,三维测量设备3开始扫描测量待测量货车4;
(5)数据处理系统根据伺服电机2和三维测量设备3的数据计算待测量货车4的车厢几何尺寸。
其中,三维测量设备3通过计算发射激光与待测量货车4反射回来的激光的时间差,能够测量出待测量货车4与三维测量设备3之间的距离值。伺服电机2在带动三维测量设备3进行扫描测量时,可以实时反馈出旋转的角度值,本实施例中所述伺服电机2通过自带的伺服编码器向数据处理系统反馈旋转的角度值,同时伺服电机2与三维测量设备3旋转面具有固定的夹角,由此可以计算出三维测量设备3所处的位置,进而所述数据处理系统通过一系列数据处理能够计算出待测量货车4尺寸。其中计算过程包括伺服电机2数据与三维测量设备3数据融合、生成三维点云、点云数据处理和车厢尺寸计算等。一般地,所述数据处理系统可以采用能够运行应用程序的处理器实现,例如计算机。需要说明的是,所述三维测量设备3可以是激光雷达、结构光三维测量设备3,线激光三维测量设备3,双目三维测量设备3或多目三维测量设备3。
根据上述的货车车厢尺寸高精度测量系统,本实施例还提供一种货车车厢尺寸高精度测量方法,如图3所示,包括:
S1,将待测量货车4停放在龙门架1与地面之间形成的地面导轨S上;
S2,采用伺服电机2的旋转带动三维测量设备3旋转,并向数据处理系统反馈旋转的角度值;其中,所述伺服电机2与三维测量设备3旋转面成一定夹角;
S3,采用三维测量设备3对所述待测量货车4进行扫描测量,并向数据处理系统发送测量到的距离值;
S4,采用数据处理系统,根据伺服电机2与三维测量设备3旋转面之间的夹角,所述伺服电机2反馈的旋转的角度值,以及所述三维测量设备3测量的距离值,计算所述待测量货车4的车厢几何尺寸。
进一步说明,如图4所示,步骤S4包括如下子步骤:
S41,根据伺服电机2与三维测量设备3旋转面之间的夹角,所述伺服电机2反馈的旋转的角度值,以及所述三维测量设备3测量的距离值,计算得到笛卡尔坐标下的三维点坐标,当扫描测量完所述待测量货车4的整个车厢后,得到车厢完整的三维点云数据;
步骤S41主要通过伺服电机2数据与三维测量设备3数据融合生成三维点云数据如图5所示,假如地面与三维测量设备2+伺服电机3坐标系XOZ平面平行,三维测量设备3扫描平面为YOZ平面,伺服电机2沿着Z轴转动。假如伺服电机2不动,则我们可以利用距离L(三维测量设备3测量的距离值)和角度β(伺服电机与三维测量设备2旋转面的夹角,如90°)通过极坐标的方式获取其在YOZ平面的坐标Y=L×cosβ,Z=Lsin×β,当伺服电机2转动时,增加了α角度分量,因此所述计算得到笛卡尔坐标下的三维点坐标的方法为:
Z=L×sinβ;
Y=L×cosβsinα;
X=L×cosβcosα;
其中,X、Y、Z分别为笛卡尔坐标系(也即三维测量设备3+伺服电机2坐标系)下的三维点坐标;L为三维测量设备3测量的距离值;α为伺服电机2反馈的旋转的角度值;β为伺服电机2与三维测量设备3旋转面的夹角。由于,三维测量设备3是一帧一帧获取的,无法确切拿到每一个点的伺服电机2(或伺服编码器)反馈的角度值,所以步骤S41中参与计算的角度值α为通过每帧获取伺服电机2反馈的角度值后,将该帧与上一帧的角度值按照三维测量设备3点数线性插值出每一个点的α值。当α范围覆盖到车体的最大宽度时,扫描的三维覆盖区域就能覆盖所有车体,通过扫描也就能获取车体的完整三维点云。
S42,对所述三维点云数据进行直通滤波(通过直通滤波能够剪切掉非目标测量区域)、剔除利群点(也即剔除噪声干扰)和下采样(降低三维点云数据的数据密度,为后续处理降低计算复杂度,加快运算速度)后,再利用点云分割提取算法,从下采样后的三维点云数据中提取出车厢的左右前后底面参数;
S43,根据从三维点云数据中提取出车厢的左右前后底面参数,设后面与底面提取线方程L1,左面与底面提取线方程L2,右面与底面提取线方程L3,前面与底面提取线方程L4;将提取线方程L2与提取线方程L1的交点作为左车厢特征点Z1,将提取线方程L2与提取线方程L4的交点作为左车厢特征点Z2,将提取线方程的L3与提取线方程L1的交点作为右车厢特征点Y1,将提取线方程L3与提取线方程L4的交点作为右车厢特征点Y2;则将右车厢特征点Y1和左车厢特征点Z1的距离,以及右车厢特征点Y2与左车厢特征点Z2的距离作为车厢左右宽度;左车厢特征点Z1与左车厢特征点Z2距离以及右车厢特征点Y1与右车厢特征点Y2的距离作为前后长度;
S44,再利用点云分割提取算法,从下采样前的三维点云数据中提取出车厢的左右前后底及其他六个类的面参数;
S45,如图6所示,定义一个三个平面相互垂直的标定板M,将其XOY平面平行于底面,将其Y方向和地面导轨S的方向平行;当伺服电机2带动三维测量设备3进行单次扫描后,得到标定板M的三个平面方程,根据XOY平面和ZOY平面得到直线方程L5,根据XOY平面和ZOX平面得到直线方程L6,直线方程L5和L6相交于定义的世界坐标系原点O;沿着直线方程L5定义为Y轴,在XOY平面垂直于Y轴定义为X轴,定义的X轴叉乘Y轴定义为Z轴,由此得到标定板M定义的世界坐标系在笛卡尔坐标系下的位置,从而计算出坐标转换RT1矩阵;当伺服电机2带动三维测量设备3沿着地面导轨S运动时,由于Y轴与地面导轨S平行,则得到RT2矩阵;
S46,将左右前后底及其他六个类的面参数,通过RT1×RT2矩阵转换到标定板M的世界坐标系,然后:
(1)通过对左右前后面参数归类,得到左右前后面的置信高度,通过置信高度得到车厢高度;例如落在1米到1.1米的点有1万个,落在1.1米到1.2米的点有50个,而总点数为100万个,即可得到1米到1.1米的置信高度更大,而1.1米到1.2米的置信高度忽略不计,因此通过置信高度得到车厢高度在1米到1.1米。
(2)通过其他类面参数的线面提取以及和左右前后面的高度关系计算车辆特征;例如判定车辆带水箱,是否带拉筋等,若不在前后左右底面的剩余点集合中还能检测出面,并且距离前面近且平行,即为水箱;若去除面还能检测出大规模的线则是拉筋,应当理解可检测的车辆特征不仅是水箱和拉筋,而仅仅是本实施例的示例。
S47将右车厢特征点Y1、右车厢特征点Y2、左车厢特征点Z1、左车厢特征点Z2通过RT1×RT2矩阵转换到标定板M的世界坐标系,然后通过Z1、Z2向量与Y轴确定左侧夹角,通过Y1、Y2向量与Y轴确定右侧夹角,由此完成货车车辆尺寸计算。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种货车车厢尺寸高精度测量系统,其特征在于,包括具有机头的龙门架,安装在所述龙门架的机头上的伺服电机,通过连接件安装在所述伺服电机上的三维测量设备,以及与所述伺服电机和三维测量设备连接的数据处理系统;
所述龙门架与地面之间形成地面导轨S,用于停放待测量货车;
所述伺服电机,用于通过旋转带动三维测量设备旋转,并向数据处理系统反馈旋转的角度值;其中,所述伺服电机与三维测量设备旋转面成一定夹角;
所述三维测量设备,用于对所述待测量货车进行扫描测量,并向数据处理系统发送测量到的距离值;
所述数据处理系统,用于根据伺服电机与三维测量设备旋转面之间的夹角,所述伺服电机反馈的旋转的角度值,以及所述三维测量设备测量的距离值,计算所述待测量货车的车厢几何尺寸。
2.根据权利要求1所述的货车车厢尺寸高精度测量系统,其特征在于,所述伺服电机通过自带的伺服编码器向数据处理系统反馈旋转的角度值。
3.根据权利要求1所述的货车车厢尺寸高精度测量系统,其特征在于,所述三维测量设备为激光雷达、结构光三维测量设备、线激光三维测量设备,双目三维测量设备或多目三维测量设备。
4.根据权利要求1-3任一项所述的货车车厢尺寸高精度测量系统,其特征在于,所述伺服电机与三维测量设备旋转面成90°夹角。
5.根据权利要求4所述的货车车厢尺寸高精度测量系统,其特征在于,所述连接件所述连接件包括垂直连接的第一臂和第二臂;所述伺服电机和三维测量设备分别与第一臂和第二臂连接,从而使所述伺服电机与三维测量设备旋转面成成90°夹角。
6.一种货车车厢尺寸高精度测量方法,其特征在于,包括:
S1,将待测量货车停放在龙门架与地面之间形成的地面导轨S上;
S2,采用伺服电机的旋转带动三维测量设备旋转,并向数据处理系统反馈旋转的角度值;其中,所述伺服电机与三维测量设备旋转面成一定夹角;
S3,采用三维测量设备对所述待测量货车进行扫描测量,并向数据处理系统发送测量到的距离值;
S4,采用数据处理系统,根据伺服电机与三维测量设备旋转面之间的夹角,所述伺服电机反馈的旋转的角度值,以及所述三维测量设备测量的距离值,计算所述待测量货车的车厢几何尺寸。
7.根据权利要求6所述的货车车厢尺寸高精度测量方法,其特征在于,步骤S4包括如下子步骤:
S41,根据伺服电机与三维测量设备旋转面之间的夹角,所述伺服电机反馈的旋转的角度值,以及所述三维测量设备测量的距离值,计算得到笛卡尔坐标下的三维点坐标,当扫描测量完所述待测量货车的整个车厢后,得到车厢完整的三维点云数据;
S42,对所述三维点云数据进行直通滤波、剔除利群点和下采样后,再利用点云分割提取算法,从下采样后的三维点云数据中提取出车厢的左右前后底面参数;
S43,根据步骤S42中从三维点云数据中提取出车厢的左右前后底面参数,设后面与底面提取线方程L1,左面与底面提取线方程L2,右面与底面提取线方程L3,前面与底面提取线方程L4;将提取线方程L2与提取线方程L1的交点作为左车厢特征点Z1,将提取线方程L2与提取线方程L4的交点作为左车厢特征点Z2,将提取线方程的L3与提取线方程L1的交点作为右车厢特征点Y1,将提取线方程L3与提取线方程L4的交点作为右车厢特征点Y2;则将右车厢特征点Y1和左车厢特征点Z1的距离,以及右车厢特征点Y2与左车厢特征点Z2的距离作为车厢左右宽度;左车厢特征点Z1与左车厢特征点Z2距离以及右车厢特征点Y1与右车厢特征点Y2的距离作为前后长度;
S44,再利用点云分割提取算法,从下采样前的三维点云数据中提取出车厢的左右前后底及其他六个类的面参数;
S45,定义一个三个平面相互垂直的标定板M,将其XOY平面平行于底面,将其Y方向和地面导轨S的方向平行;当伺服电机带动三维测量设备进行单次扫描后,得到标定板M的三个平面方程,根据XOY平面和ZOY平面得到直线方程L5,根据XOY平面和ZOX平面得到直线方程L6,直线方程L5和L6相交于定义的世界坐标系原点O;沿着直线方程L5定义为Y轴,在XOY平面垂直于Y轴定义为X轴,定义的X轴叉乘Y轴定义为Z轴,由此得到标定板M定义的世界坐标系在笛卡尔坐标系下的位置,从而计算出坐标转换RT1矩阵;当伺服电机带动三维测量设备沿着地面导轨S运动时,由于Y轴与地面导轨S平行,则得到RT2矩阵;
S46,将左右前后底及其他六个类的面参数,通过RT1×RT2矩阵转换到标定板M的世界坐标系,然后:(1)通过对左右前后面参数归类,得到左右前后面的置信高度,通过置信高度得到车厢高度;(2)通过其他类面参数的线面提取以及和左右前后面的高度关系计算车辆特征;
S47,将右车厢特征点Y1、右车厢特征点Y2、左车厢特征点Z1、左车厢特征点Z2通过RT1×RT2矩阵转换到标定板M的世界坐标系,然后通过Z1、Z2向量与Y轴确定左侧夹角,通过Y1、Y2向量与Y轴确定右侧夹角。
8.根据权利要求7所述的货车车厢尺寸高精度测量方法,其特征在于,步骤S41中计算得到笛卡尔坐标下的三维点坐标的方法为:
Z=L×sinβ;
Y=L×cosβsinα;
X=L×cosβcosα;
其中,X、Y、Z分别为笛卡尔坐标系下的三维点坐标;L为三维测量设备测量的距离值;α为伺服电机反馈的旋转的角度值;β为伺服电机与三维测量设备旋转面的夹角。
9.根据权利要求8所述的货车车厢尺寸高精度测量方法,其特征在于,步骤S41中参与计算的角度值α为通过每帧获取伺服电机反馈的角度值后,将该帧与上一帧的角度值按照三维测量设备点数线性插值出每一个点的α值。
10.根据权利要求8或9所述的货车车厢尺寸高精度测量方法,其特征在于,β=90°。
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---|---|
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113029035A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-06-25 | 合肥中加激光技术有限公司 | 一种龙门式汽车钣金结构件三维测量方法 |
CN113280733A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-08-20 | 深圳市异方科技有限公司 | 一种基于激光雷达的货车车厢容积测量方法及系统 |
CN114061445A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-02-18 | 成都利君环际智能装备科技有限公司 | 一种基于多三维扫描设备的车厢尺寸测量系统标定方法 |
CN116594024A (zh) * | 2023-07-13 | 2023-08-15 | 安丘博阳机械制造有限公司 | 基于二维激光雷达的车厢测量与定位方法及扫描系统 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020140924A1 (en) * | 1999-01-08 | 2002-10-03 | Richard J. Wangler | Vehicle classification and axle counting sensor system and method |
CN205403716U (zh) * | 2016-03-10 | 2016-07-27 | 山东科大微机应用研究所有限公司 | 一种可移动式激光扫描车辆外轮廓尺寸测量装置 |
CN106885531A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-06-23 | 河北科技大学 | 基于二维激光雷达的车斗形容器三维扫描系统标定方法 |
CN106932784A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-07-07 | 河北科技大学 | 基于二维激光雷达的车斗形容器三维扫描系统测量方法 |
CN109085561A (zh) * | 2018-07-08 | 2018-12-25 | 河北数冶科技有限公司 | 三维激光雷达测量系统及标定方法 |
CN109932706A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-06-25 | 青岛中科慧畅信息科技有限公司 | 一种无人装卸物流装备系统激光雷达标定系统及标定方法 |
CN209279891U (zh) * | 2019-02-20 | 2019-08-20 | 四川福德机器人股份有限公司 | 一种车厢识别系统 |
CN110763152A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-02-07 | 哈尔滨工程大学 | 一种水下主动旋转结构光三维视觉测量装置及测量方法 |
CN110793477A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-14 | 中车长江车辆有限公司 | 一种车厢底架三维检测系统、在线调矫系统及方法 |
-
2020
- 2020-11-18 CN CN202011291833.XA patent/CN112504132B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020140924A1 (en) * | 1999-01-08 | 2002-10-03 | Richard J. Wangler | Vehicle classification and axle counting sensor system and method |
CN205403716U (zh) * | 2016-03-10 | 2016-07-27 | 山东科大微机应用研究所有限公司 | 一种可移动式激光扫描车辆外轮廓尺寸测量装置 |
CN106885531A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-06-23 | 河北科技大学 | 基于二维激光雷达的车斗形容器三维扫描系统标定方法 |
CN106932784A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-07-07 | 河北科技大学 | 基于二维激光雷达的车斗形容器三维扫描系统测量方法 |
CN109085561A (zh) * | 2018-07-08 | 2018-12-25 | 河北数冶科技有限公司 | 三维激光雷达测量系统及标定方法 |
CN209279891U (zh) * | 2019-02-20 | 2019-08-20 | 四川福德机器人股份有限公司 | 一种车厢识别系统 |
CN109932706A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-06-25 | 青岛中科慧畅信息科技有限公司 | 一种无人装卸物流装备系统激光雷达标定系统及标定方法 |
CN110763152A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-02-07 | 哈尔滨工程大学 | 一种水下主动旋转结构光三维视觉测量装置及测量方法 |
CN110793477A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-14 | 中车长江车辆有限公司 | 一种车厢底架三维检测系统、在线调矫系统及方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
PENG, TAO 等: "Dimension Measurement and Key Point Detection of Boxes through Laser-Triangulation and Deep Learning-Based Techniques", 《APPLIED SCIENCES-BASEL》 * |
陈皓 等: "基于数据融合的动车外廓尺寸检测系统的设计", 《机械设计与制造工程》 * |
黄风山等: "旋转二维激光雷达测量系统及其标定方法", 《光电子激光》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113029035A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-06-25 | 合肥中加激光技术有限公司 | 一种龙门式汽车钣金结构件三维测量方法 |
CN113280733A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-08-20 | 深圳市异方科技有限公司 | 一种基于激光雷达的货车车厢容积测量方法及系统 |
CN114061445A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-02-18 | 成都利君环际智能装备科技有限公司 | 一种基于多三维扫描设备的车厢尺寸测量系统标定方法 |
CN114061445B (zh) * | 2021-10-20 | 2024-05-03 | 成都利君环际智能装备科技有限公司 | 一种基于多三维扫描设备的车厢尺寸测量系统标定方法 |
CN116594024A (zh) * | 2023-07-13 | 2023-08-15 | 安丘博阳机械制造有限公司 | 基于二维激光雷达的车厢测量与定位方法及扫描系统 |
CN116594024B (zh) * | 2023-07-13 | 2023-10-20 | 安丘博阳机械制造有限公司 | 基于二维激光雷达的车厢测量与定位方法及扫描系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN112504132B (zh) | 2022-04-22 |
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