CN112629415A - 一种粮仓粮食体积测量系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种粮仓粮食体积测量系统，包括：第一激光雷达设备、第二激光雷达设备、计算终端，所述第一激光雷达设备、第二激光雷达设备安装在粮仓内部上方两端对角线位置处，所述第一激光雷达设备、第二激光雷达设备、计算终端处于同一个局域网内，且计算终端与第一激光雷达设备、第二激光雷达设备通信连接；由于本发明在测量和计算过程中使用了第一IMU数据、第二IMU数据，在计算第一旋转矩阵、第二旋转矩阵后，将第一点云数据、第二点云数据中的任意点，由第一旋转矩阵、第二旋转矩转换为粮仓整体坐标系，相对于一维线性扫描精度更高，误差更小，能更准确的计算出粮仓体积。

Description

一种粮仓粮食体积测量系统

技术领域

本发明涉及激光雷达技术领域，尤其涉及一种粮仓粮食体积测量系统。

背景技术

激光雷达英文全称为Light Detection And Ranging，简称LiDAR，即光探测与测量，是一种集激光、全球定位系统(GPS)和IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)三种技术于一身的系统，用于获得数据并生成精确的DEM(数字高程模型)。这三种技术的结合，可以高度准确地定位激光束打在物体上的光斑，测距精度可达厘米级。基于此优点，激光雷达广泛使用在三维重建，车路协同等应用场景。

目前粮仓已经广泛使用了物联网技术，例如使用多层网格部署的温度传感器实时监控粮仓温度，使用高清摄像头监控粮仓画面。目前也存在使用摄像头或者红外线检测粮仓粮食体积的方法，但是这些方法都是通过采集粮仓边缘数个点高度，近似粮仓为平整状态，精度较低，且需要在粮仓内安装导轨，安装流程复杂。

又如申请号为“CN201210224186.X”的发明专利公开了一种基于动态三维激光扫描的大型不规则散粮堆体积测量方法，其具体步骤如下：首先在粮仓顶部中间位置，沿宽度方向布置导轨；导轨上设有步进电机控制的滑块，激光雷达扫描仪安装在滑块上；滑块从粮仓顶部一端匀速移动至另一端，滑块带动激光雷达扫描仪完成整个散粮堆表面的扫描；激光雷达装置为一维扫描装置，实现线扫描并返回坐标数据；主控制电脑用于给步进电机发射脉冲，对信号进行处理；主控制电脑得到散粮堆表面的点云数据，根据用户对粮堆测量所允许的误差值，确定用以计算体积的被扫描点的分布密度，根据用户提供粮食密度，计算散粮堆重量。该专利方案较为复杂，需要用到导轨，同时计算精度较差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有粮仓体积测量精度较差的问题。

本发明通过以下技术手段实现解决上述技术问题的：

一种粮仓粮食体积测量系统，包括：

第一激光雷达设备、第二激光雷达设备、计算终端，所述第一激光雷达设备、第二激光雷达设备安装在粮仓内部上方两端对角线位置处，所述第一激光雷达设备、第二激光雷达设备、计算终端处于同一个局域网内，且计算终端与第一激光雷达设备、第二激光雷达设备通信连接；

第一激光雷达设备采集第一IMU数据、第一位置数据、第一点云数据，第二激光雷达设备采集第二IMU数据、第二位置数据、第二点云数据；

计算终端接收第一IMU数据、第二IMU数据，并分别计算第一IMU数据、第二IMU数据得到对应的第一旋转矩阵、第二旋转矩阵。

计算终端获取第一激光雷达设备、第二激光雷达设备分别采集的第一位置数据与第一点云数据、第二位置数据与第二点云数据，并通过第一旋转矩阵、第一位置数据、第一点云数据获取相对于粮仓的第一坐标P1’，通过第二旋转矩阵、第二位置数据与第二点云数据获取相对于粮仓的第二坐标P2’；

计算终端判断第一坐标P1’、第二坐标P2’是否位于粮仓内，将处于粮仓外的坐标排除，并将第一点云数据、第二点云数据中的噪点数据删除，剩余的第一坐标P1’、第二坐标P2’合并配准生成粮食模拟图；

计算终端将粮食模拟图划分成若干个网格，对所有网格体积求和，得到粮仓所有粮食的体积。

由于本发明在测量和计算过程中使用了第一IMU数据、第二IMU数据，在计算第一旋转矩阵、第二旋转矩阵后，并通过第一旋转矩阵、第一位置数据、第一点云数据获取相对于粮仓的第一坐标P1’，通过第二旋转矩阵、第二位置数据与第二点云数据获取相对于粮仓的第二坐标P2’(即将点由粮食相对于雷达的坐标系转换为粮食相对于粮仓的整体坐标系)，根据第一坐标P1’、第二坐标P2’合并配准生成粮食模拟图得到粮食体积，相对于一维线性扫描精度更高，误差更小，能更准确的计算出粮仓体积。

作为本发明进一步的方案：所述第一IMU数据、第二IMU数据分别由安装于粮仓内部的第一激光雷达设备、第二激光雷达设备采集。

作为本发明进一步的方案：

将第一IMU数据或者第二IMU数据利用Madgwick算法计算出一个四元数q＝[q0，q1，q2、q3]；该四元数用于三轴陀螺仪或者三轴加速度计或者三轴磁力计旋转后的位置；

所述第一IMU数据或者第二IMU数据为N1x、N1y、N1z，N2x、N2y、N2z…Nnx、Nny、Nnz，n为任意正整数；

将基于第一IMU数据或者第二IMU数据计算得到对应的四元数分别代入公式(1)，通过公式(1)获取第一旋转矩阵R1或者第二旋转矩阵R2；

通过公式(2)将R1、R2得到为R₁'、R₂'；公式(2)为：

作为本发明进一步的方案：通过第一旋转矩阵与第一点云数据获取相对于粮仓的第一坐标P1’包括：所述第一点云数据、第二点云数据中包括若干个点，对于任意一点的坐标为P＝(x，y，z)，则第一激光雷达设备在粮仓内的坐标相对于粮仓的第一坐标P1’＝P*R₁'–第一位置数据；

作为本发明进一步的方案：通过第二旋转矩阵与第二点云数据获取相对于粮仓的第二坐标P2’包括：第二点云数据中包括若干个点，对于任意一点的坐标为P1＝(x1，y1，z1)，第二激光雷达设备在粮仓内的坐标相对于粮仓的第二坐标P2’＝P1*R₂'–第二位置数据。

作为本发明进一步的方案：所述将粮食模拟图划分成若干个网格包括：将粮食模拟图按照x*y划分网格。

作为本发明进一步的方案：对所有网格体积求和包括：计算终端统计每个网格的粮食相对于粮仓高度h，计算出每个网格粮食体积x*y*h后求和。

作为本发明进一步的方案：所述计算终端为个人电脑、膝上型便携计算机或者台式计算机。

作为本发明进一步的方案：所述第一激光雷达设备、第二激光雷达设备中心指向粮仓中心，且水平方向调平。

作为本发明进一步的方案：所述计算终端部署于粮仓园区办公区域。

作为本发明进一步的方案：所述第一激光雷达设备、第二激光雷达设备、计算终端处于同一个局域网内。

本发明的优点在于：

1、在测量和计算过程中使用了第一IMU数据、第二IMU数据，在计算第一旋转矩阵、第二旋转矩阵后，并通过第一旋转矩阵、第一位置数据、第一点云数据获取相对于粮仓的第一坐标P1’，通过第二旋转矩阵、第二位置数据与第二点云数据获取相对于粮仓的第二坐标P2’(即将点由粮食相对于雷达的坐标系转换为粮食相对于粮仓的整体坐标系)，根据第一坐标P1’、第二坐标P2’合并配准生成粮食模拟图得到粮食体积，能更准确的计算出粮仓体积。

2、本发明在测量和计算过程中使用了第一IMU数据、第二IMU数据，在计算第一旋转矩阵、第二旋转矩阵后，将第一点云数据、第二点云数据中的任意点，由第一旋转矩阵、第二旋转矩转换为粮仓整体坐标系(即将点由雷达坐标系转换为粮仓整体坐标系)，相对于一维线性扫描精度更高，误差更小，能更准确的计算出粮仓体积。

3、相对于现有的测量方法，由于所使用的激光雷达厘米级别的定位精度，本方法测量精度更高。

4、.相对于现有的测量方法，本方法将第一激光雷达、第二激光雷达安装在粮仓的对角位置，通过合成多个雷达的点云数据形成粮仓的整体点云图，进行粮仓的体积计算，从而无需安装导轨，无需要粮仓内开灯环境，部署更简单，成本更低。

5、相对于现有的测量方法，本方法在最后对体积进行计算时采用了对点云数据进行网格划分的方法，化整为零，由每个单独的网格体积数据叠加求出最终整体粮仓的体积。同时运用了线性插值的方法来平滑网格内的点云数据，使得每个网格的体积计算更加精确，相对于传统的直接计算整体数据的方法精度更高，误差也更小。

附图说明

图1为本发明实施例1提供的粮仓仓容测量系统的流程示意图。

图2为本发明实施例1提供的粮仓仓容测量系统的部署示意图。

附图说明：

1、第一激光雷达设备；2、第二激光雷达设备；3、计算终端。

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，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。

在本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如10、11等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

需要强调的是，本公开实施例中的计算终端3，可以为个人电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等；

第一激光雷达设备1、第二激光雷达设备2可以为激光雷达扫描仪等设备。

实施例1

参阅图1及图2，图1为本发明实施例1提供的粮仓仓容测量系统的流程示意图，图2为本发明实施例1提供的粮仓仓容测量系统的部署示意图，，一种粮仓仓容测量系统，包括：第一激光雷达设备1、第二激光雷达设备2、计算终端3，所述第一激光雷达设备1、第二激光雷达设备2分别螺栓或者螺钉等方式安装在粮仓内部上方两端对角线位置处，所述第一激光雷达设备1、第二激光雷达设备2中心指向粮仓中心，且水平方向调平，.在粮仓园区办公区域部署一台计算终端3，第一激光雷达设备1、第二激光雷达设备2、计算终端3处于同一个局域网内，且计算终端3与第一激光雷达设备1、第二激光雷达设备2通信连接。

S10、第一激光雷达设备1采集第一IMU数据、第一位置数据上传至计算终端3，由计算终端3对第一IMU数据计算得到第一旋转矩阵，第二激光雷达设备2第一激光雷达设备1采集第二IMU数据、第二位置数据上传至计算终端3，由计算终端3计算第二IMU数据得到第二旋转矩阵。

其中，第一位置数据为粮食相对于第一雷达设备1的坐标(px1,py1,pz1)，第二位置数据为粮食相对于第二激光雷达设备的坐标(px2,py2,pz2)。

S11、第一激光雷达设备1扫描若干分钟得到第一点云数据，第二激光雷达设备2扫描若干分钟得到第二点云数据，第一激光雷达设备1、第二激光雷达设备2分别将第一云数据、第二云数据发送至计算终端3，计算终端3通过第一激光雷达设备1的第一旋转矩阵、第一位置数据与第一点云数据获取粮食相对于粮仓的第一坐标P1’；

通过第二激光雷达设备2的第二旋转矩阵、第二位置数据与第二点云数据获取粮食相对于粮仓的第二坐标P2’；

S12、计算终端3判断第一坐标P1’、第二坐标P2’是否位于粮仓内，将处于粮仓外的坐标排除，并将第一点云数据、第二点云数据中的噪点数据删除，剩余的第一坐标P1’、第二坐标P2’合并配准生成粮食模拟图；

S13、计算终端3将粮食模拟图划分成若干个网格，对所有网格体积求和，即可得到粮仓所有粮食的体积。

在步骤S10中，对第一IMU数据、第二IMU数据的计算过程是相同的，下面以第一IMU数据(或者第二IMU数据)计算过程为例：

第一IMU数据(或者第二数据)为N1x、N1y、N1z，N2x、N2y、N2z…Nnx、Nny、Nnz，n为任意正整数。

一般来说，第一激光雷达设备中的IMU传感器主要包括三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴磁力计，所以n可以为1或者2或者3。

将N1x、N1y、N1z，N2x、N2y、N2z…Nnx、Nny、Nnz代入Madgwick算法计算出一个四元数q＝[q0，q1，q2、q3]，该四元数用于三轴陀螺仪或者三轴加速度计或者三轴磁力计旋转后的位置。

其中，Madgwick算法为现有的算法，此处不再对该算法进行详细描述。

具体的，当N为1的时候，此时以N1x、N1y、N1z代表三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴磁力计三者中任意一个在x，y，z三个方向上的输出数据(即运动时相应的三个方向的角加速度)。

其中，当N为2的时候，此时以N1x、N1y、N1z，N2x、N2y、N2z代表了三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴磁力计中任意两个在x，y，z三个方向上的输出数据。

其中，当N为3的时候，此时以N1x、N1y、N1z，N2x、N2y、N2z，N3x、N3y、N3z分别代表了三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴磁力计在x，y，z三个方向上的输出数据；(其中具体N1x、N1y、N1z，N2x、N2y、N2z，N3x、N3y、N3z与三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴磁力计对应关系可以更改的)。

将四元数代入公式(1)，通过公式(1)获取第一激光雷达设备1的第一旋转矩阵R1(或者第二激光雷达设备2的第二旋转矩阵R2)；

通过公式(2)将R1转化为R1’，公式(2)如下：

得到

其中，R1’中的R1、R2…R3分别对应了第一旋转矩阵R中的数据。

优选的，作为本公开实施例的方案中，第一IMU数据或者第二IMU数据为6个一组，分别为N1x、N1y、N1z，N2x、N2y、N2z，代表三轴陀螺仪和三轴加速度计在x，y，z三个方向上的输出数据，使用这6个值和Madgwick算法计算出一个四元数q＝[q0，q1，q2，q3]；通过四元数q计算出具体的旋转矩阵R；

其中，陀螺仪、加速度计、三轴磁力计为激光雷达里面的组件，而所以此处不再进行详细说明其位置关系。

同样，第二激光雷达设备2的第二旋转矩阵R2也通过相同方法即可获得，将第二旋转矩阵R2转换为R₂'：

在步骤S11中，第一点云数据、第二点云数据中包括若干个点，对于第一点云数据中任意一点的坐标为P1＝(x1，y1，z1)、第二点云数据中任意一点P2＝(x2，y2，z2)，则第一激光雷达设备1在粮仓内的坐标相对于粮仓的第一坐标P1’＝P1*R₁'-第一位置数据；

第二激光雷达设备2在粮仓内的坐标相对于粮仓的第二坐标P2’＝P2*R₂'-第二位置数据，得到公式(3)和公式(4)：P1’＝(x*R₁+y*R₄+z*R₇-px1，x*R₂+y*R₅+z*R₈-py1，x*R₃+y*R₆+z*R₉-pz1)(3)P2’＝(x2*R₂₁+y2*R₂₄+z2*R₂₇-px1，x2*R₂₂+y2*R₂₅+z2*R₂₈-py1，x2*R₂₃+y2*R₃₆+z2*R₂₉-pz1)(4)；

通过公式(3)、公式(4)，将雷达的第一坐标P1、第二坐标P2转换成了相对于粮仓的第一坐标P1’、第二坐标P2’。

在步骤S12中；云离群点去除算法为现有的算法，而云离群点去除算法为：基于输入数据集(即第一点云数据、第二点云数据)中点到它的邻居距离的分布。对于点云中的每个点，计算出它到所有相邻点的平均距离，通过假设结果分布是具有均值和标准差的高斯分布，可以将其平均距离在由全局距离均值和标准差定义的区间之外的所有点视为离群点并从数据集中进行删除，最后将去噪后的第一IMU数据、第二IMU数据合并配准生成粮食模拟图。

在步骤S13中，本公开实施例的方案中，将粮食模拟图按照x*y划分网格，计算终端可统计每个网格的粮食高度h，计算出每个网格粮食体积x*y*h后求和，得到粮仓中所有粮食的体积。

其中，对于任意一点的坐标P1＝(x1，y1，z1)就是一个x1，y1，z1数据，其中z1为粮食相对于第一激光雷达的坐标高度，再与第一激光雷达的旋转矩阵相乘并扣除第一位置数据后，得到粮食相对应粮仓高度h(公式(3)中的x*R₃+y*R₆+z*R₉-pz1)，也就是说，h＝x*R₃+y*R₆+z*R₉-pz1。

将粮食模拟图按0.1米*0.1米划分网格，基于合并后的粮食模拟图统计每个网格的粮食高度。如果网格内没有第一点云数据、第二点云数据使用插值算法基于附近点云进行插值处理；并按0.1*0.1*高度计算每个网格粮食体积，再对所有网格体积求和，计算出粮仓所有粮食体积。

其中，所述插值算法主要用于求平均值，可以根据实际情况选择插值算法，插值算法为本领域常规技术手段，此处不再对插值算法的具体过程进行说明。

以上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精神和范围。

Claims (10)

1.一种粮仓粮食体积测量系统，其特征在于，包括：

第一激光雷达设备、第二激光雷达设备、计算终端，所述第一激光雷达设备、第二激光雷达设备安装在粮仓内部上方两端对角线位置处，所述第一激光雷达设备、第二激光雷达设备、计算终端处于同一个局域网内，且计算终端与第一激光雷达设备、第二激光雷达设备通信连接；

第一激光雷达设备采集第一IMU数据、第一位置数据、第一点云数据，第二激光雷达设备采集第二IMU数据、第二位置数据、第二点云数据；

其中，第一位置数据为(px1,py1,pz1)，第二位置数据为(px2,py2,pz2)；

计算终端接收第一IMU数据、第二IMU数据，并分别计算第一IMU数据、第二IMU数据得到对应的第一旋转矩阵、第二旋转矩阵；

计算终端获取第一位置数据与第一点云数据、第二位置数据与第二点云数据，并通过第一旋转矩阵、第一位置数据与第一点云数据获取相对于粮仓的第一坐标P1’，通过第二旋转矩阵、第二位置数据与第二点云数据获取相对于粮仓的第二坐标P2’；

计算终端判断第一坐标P1’、第二坐标P2’是否位于粮仓内，将处于粮仓外的坐标排除，并将第一点云数据、第二点云数据中的噪点数据删除，剩余的第一坐标P1’、第二坐标P2’合并配准生成粮食模拟图；

计算终端将粮食模拟图划分成若干个网格，对所有网格体积求和，得到粮仓所有粮食的体积。

2.根据权利要求2所述的粮仓粮食体积测量系统，其特征在于，

将第一IMU数据或者第二IMU数据利用Madgwick算法计算出一个四元数q＝[q0，q1，q2、q3]；

第一IMU数据或者第二IMU数据为N1x、N1y、N1z，N2x、N2y、N2z…Nnx、Nny、Nnz，n为任意正整数；

将基于第一IMU数据或者第二IMU数据计算得到对应的四元数分别代入公式(1)，通过公式(1)获取R1或者第二旋转矩阵R2；

通过公式(2)将R1、R2得到为R₁'、R₂'；公式(2)为：

3.根据权利要求3所述的粮仓粮食体积测量系统，其特征在于，通过第一旋转矩阵与第一点云数据获取相对于粮仓的第一坐标P1’包括：所述第一点云数据、第二点云数据中包括若干个点，对于任意一点的坐标为P＝(x1，y1，z1)，则第一激光雷达设备在粮仓内的坐标相对于粮仓的第一坐标P1’＝P1*R₁'-第一位置数据。

4.根据权利要求4所述的粮仓粮食体积测量系统，其特征在于，通过第二旋转矩阵与第二点云数据获取相对于粮仓的第二坐标P2’包括：

第二点云数据中包括若干个点，对于任意一点的坐标为P2＝(x2，y2，z2)，第二激光雷达设备在粮仓内的坐标相对于粮仓的第二坐标P2’＝P2*R₂'-第二位置数据。

5.根据权利要求4所述的粮仓粮食体积测量系统，其特征在于，所述将粮食模拟图划分成若干个网格包括：将粮食模拟图按照x*y划分网格，x、y为任意大于0的整数。

6.根据权利要求5所述的粮仓粮食体积测量系统，其特征在于，

对所有网格体积求和包括：计算终端统计每个网格的粮食相对于粮仓高度h，计算出每个网格粮食体积x*y*h后求和。

7.根据权利要求1所述的粮仓粮食体积测量系统，其特征在于，所述计算终端为个人电脑、膝上型便携计算机或者台式计算机。

8.根据权利要求1所述的粮仓粮食体积测量系统，其特征在于，所述第一激光雷达设备、第二激光雷达设备中心指向粮仓中心，且水平方向调平。

9.根据权利要求1所述的粮仓粮食体积测量系统，其特征在于，所述计算终端部署于粮仓园区办公区域。

10.根据权利要求1所述的粮仓粮食体积测量系统，其特征在于，所述第一激光雷达设备、第二激光雷达设备、计算终端处于同一个局域网内。

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