CN114782483A - 岸桥起重机智能理货跟踪方法及系统 - Google Patents

岸桥起重机智能理货跟踪方法及系统 Download PDF

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CN114782483A CN202210683236.4A CN202210683236A CN114782483A CN 114782483 A CN114782483 A CN 114782483A CN 202210683236 A CN202210683236 A CN 202210683236A CN 114782483 A CN114782483 A CN 114782483A
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Abstract

本发明公开了一种岸桥起重机智能理货跟踪方法及系统，涉及集装箱作业智能理货技术领域，其采用随动跟踪技术，通过探测信号跟随锁定吊具位置，计算集装箱各识别面与主、辅助识别系统位置关系，以更好的控制视觉摄像组，使得对岸桥下方多车道、随机作业发生起点和横向作业都有比较好的识别效果。本申请具有改善岸桥智能理货监测能力的效果。

Description

岸桥起重机智能理货跟踪方法及系统
技术领域
本申请涉及集装箱作业智能理货技术领域，尤其是涉及一种岸桥起重机智能理货跟踪方法及系统。
背景技术
外轮理货是港口集装箱装卸作业时所必备的环节。长期以来，理货作业均由人员在作业现场进行，工作强度大的同时也伴随着很大的危险性。
随着摄像头技术的发展，特别是人工智能对图像检测方面的技术创新，现场理货员后撤和减员实现可能。
公告号为CN104683772B的专利公开了一种港口集装箱全方位图形识别理货信息监测系统及其监测方法，其包括码头岸桥，图像采集装置和后台终端设备，所述码头岸桥的联系梁设置获取集装箱箱面图像的图像采集装置，所述图像采集装置采集到的图像信号传输到后台终端设备显示；通过图像采集装置，实现对集装箱装卸作业过程中状态的自动采集，采集到的图像信息传输到后台终端设备，在后台终端设备上对集装箱状态进行监测、识别，准确有效地对集装箱的原残和工残进行鉴定。
上述内容虽然提供了一种基于图像检测的理货监测系统，但是其对岸桥下方多车道、随机作业发生起点和横向作业的监测效果相对不佳，因此本申请提出一种新的技术方案。
发明内容
为了改善基于图像的岸桥理货监测效果，本申请提供一种岸桥起重机智能理货跟踪方法及系统。
第一方面，本申请提供一种岸桥起重机智能理货跟踪方法，采用如下的技术方案：
一种岸桥起重机智能理货跟踪方法，包括：
S101、获取预布设于岸桥门座式起重机后大梁拖拎电缆通道上的定位传感器实时定位门座式起重机小车位置并反馈的数据；
配置公式一对定位传感器的探测数据P处理：
公式一：
Figure 544369DEST_PATH_IMAGE001
；其中，
Figure 258247DEST_PATH_IMAGE002
代表一个目标在空间中的坐标位置，坐标原点
Figure 569143DEST_PATH_IMAGE003
为定位传感器物理中心；
Figure 10357DEST_PATH_IMAGE004
代表定位传感器目标探测数据信息；
Figure 621467DEST_PATH_IMAGE005
，Z为数据集且为定位传感器探测中总的探测数据信息，N为整数且指对应的一帧探测数据信息；
S102、对两帧传感器探测数据进行静态配准，计算两帧静态数据的旋转矩阵R和平移矩阵 T1；
S103、配置公式二处理S102所得的两组旋转矩阵
Figure 975088DEST_PATH_IMAGE006
；
公式二：
Figure 524012DEST_PATH_IMAGE007
；
Figure 519650DEST_PATH_IMAGE008
；
其中，
Figure 985266DEST_PATH_IMAGE009
；
Figure 759056DEST_PATH_IMAGE010
为最优解；
基于α得到前后两组探测数据之间门座式起重机旋转的距离；
S104、连续多帧计算，得到门座式起重机作业过程中相对于基准帧的总体旋转角度，并用作调用门座式起重机上预设的视觉摄像组进行跟踪的基准；其中，视觉摄像组包括主识别模块和辅识别模块，所述主识别模块配置为随门座式起重机的吊臂的运动同步运动，所述辅识别模块安装于门座式起重机的陆侧门腿，不随吊臂旋转。
可选的，基于迭代最近点算法多帧探测数据匹配计算所述旋转矩阵
Figure 44544DEST_PATH_IMAGE011
和平移矩阵T1。
可选的，所述S102包括：
假设某一时刻定位传感器的一组探测数据
Figure 578294DEST_PATH_IMAGE012
，经过门座式起重机旋转和平移动作后，得到第二组探测数据
Figure 632837DEST_PATH_IMAGE013
；
通过迭代最近点算法，可以得到P、Q在三维空间中对应同一点的匹配对；
假设定位传感器的旋转矩阵R和平移向量为
Figure 610152DEST_PATH_IMAGE014
，则
Figure 648515DEST_PATH_IMAGE015
坐标系下的点转换到
Figure 454797DEST_PATH_IMAGE016
坐标系下，则公式三：
Figure 878694DEST_PATH_IMAGE017
；
定位探测的目标函数为：
Figure 10598DEST_PATH_IMAGE018
；
定义前后两组探测数据的密度核心为
Figure 536257DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 896962DEST_PATH_IMAGE020
；
设
Figure 926098DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure 494483DEST_PATH_IMAGE022
，则目标函数可以简化为：
Figure 514564DEST_PATH_IMAGE023
；
设
Figure 928228DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 77450DEST_PATH_IMAGE025
为最优解，可以将优化问题分为步一：
Figure 301889DEST_PATH_IMAGE026
；
步二：
Figure 270982DEST_PATH_IMAGE027
；
对于步一，展开得到：
Figure 488336DEST_PATH_IMAGE029
；
新设变量
Figure 492064DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 651519DEST_PATH_IMAGE031
，通过SVD分解有：
Figure 107908DEST_PATH_IMAGE032
；其中SVD分解是奇异值分解， U是m*n的矩阵，即左奇异向量矩阵；S是m*n的矩阵，矩阵的主对角线上为W奇异值；V是n*n的矩阵；
Figure 128954DEST_PATH_IMAGE033
此处为右奇异矩阵；上标 T为矩阵转置符号；m和n自然数；
对应唯一的
Figure 737921DEST_PATH_IMAGE034
组合，对应的
Figure 553430DEST_PATH_IMAGE035
；
Figure 497115DEST_PATH_IMAGE027
。
第二方面，本申请提供一种岸桥起重机智能理货跟踪系统，采用如下的技术方案：
一种岸桥起重机智能理货跟踪系统，包括视觉摄像组和控制装置，所述视觉摄像组，其包括主识别模块和辅识别模块；其中，所述主识别模块安装于门座式起重机的左右连系梁、海陆侧鞍梁和海陆侧立柱，所述辅识别模块安装于门座式起重机的陆侧门腿；
所述控制装置，其连接有定位传感器；其中，所述定位传感器安装于门座式起重机后大梁拖拎电缆通道，且用作探测小车位置；
所述控制装置，其用于加载执行实现如上述岸桥起重机智能理货跟踪方法的计算机程序。
可选的，所述主识别模块、辅助识别模块包括用于摄像的球机和/或枪机。
可选的，所述定位传感器包括激光传感系统，所述激光传感系统包括测距1D激光和激光反射板，且所述测距1D激光安装于拖拎电缆通道平台外侧的预设的激光一体化支架，所述激光反射板安装于小车架，所述测距1D激光朝向激光反射板，其中，一体化支架为：定制结构支架，使激光支架保持和小车架在同一水平线上，两者的X/Y/Z轴保持一致。
可选的，所述视觉摄像组和定位传感器均采用一体化支架固定。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1、采用随动跟踪技术，通过探测信号跟随锁定吊具位置，计算集装箱各识别面与主、辅助识别系统位置关系，以更好的控制视觉摄像组，使得对岸桥下方多车道、随机作业发生起点和横向作业都有比较好的识别效果；
2、本申请可以用作识别对应的箱号、箱型、集卡号、车牌、小箱压车位置、箱门朝向等，并结合控制装置的信息判断作业车道与装卸类型，过滤过路车；同时，按照用户的需求，拍摄五面验残照片、装卸船贝位图片等。
附图说明
图1是本申请的激光传感系统的激光反射板的安装效果图；
图2是本申请的激光传感系统的激光探测单元的安装效果图。
具体实施方式
以下结合附图1-2对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种岸桥起重机智能理货跟踪方法。
岸桥起重机智能理货跟踪方法，其实施的基础之一是：在岸桥门座式起重机后大梁拖拎电缆通道上安装的激光传感系统进行小车位置的定位；具体地：
参照图1和图2，激光传感系统的测距1D激光安装于拖拎电缆通道平台外侧的预设的激光一体支架，激光传感系统的激光反射板安装于小车架，测距1D激光朝向激光反射板（图中框出，且箭头所指区域）。
其中，一体化支架为：定制结构支架（如钢结构支架），使激光支架保持和小车架在同一水平线上，两者的X/Y/Z轴保持一致。此设计通过统一的机械支撑结构，确定统一的感知坐标体系，避免了常见的多传感器系统中，所需的联合标定过程。在确保识别精度的同时，最大限度的减少了现场标定导致的工程实施周期损失。需要注意的是，后续的视觉摄像组相同设计安装。
岸桥起重机智能理货跟踪方法，包括：
S101、获取上述激光传感系统（定位传感器）的反馈数据，配置公式一对定位传感器的探测数据P处理：
公式一：
Figure 571120DEST_PATH_IMAGE001
；其中，
Figure 283861DEST_PATH_IMAGE002
代表一个目标在空间中的坐标位置，坐标原点
Figure 270271DEST_PATH_IMAGE003
为定位传感器物理中心；
Figure 451985DEST_PATH_IMAGE004
代表定位传感器目标探测数据信息；
Figure 549254DEST_PATH_IMAGE005
，Z为数据集且为定位传感器探测中总的探测数据信息，N为整数且指对应的一帧探测数据信息。
S102、对两帧传感器探测数据进行静态配准，计算两帧静态数据的旋转矩阵R和平移矩阵T1；具体地：
基于迭代最近点算法多帧探测数据匹配计算旋转矩阵
Figure 647660DEST_PATH_IMAGE011
和平移矩阵
Figure 539393DEST_PATH_IMAGE036
1。
假设某一时刻定位传感器的一组探测数据
Figure 972517DEST_PATH_IMAGE012
，经过门座式起重机旋转和平移动作后，得到第二组探测数据
Figure 873477DEST_PATH_IMAGE013
；
通过迭代最近点方法，可以得到P、Q在三维空间中对应同一点的匹配对；
假设定位传感器的旋转矩阵
Figure 560810DEST_PATH_IMAGE037
和平移向量为
Figure 639756DEST_PATH_IMAGE014
，则
Figure 45329DEST_PATH_IMAGE015
坐标系下的点转换到
Figure 15559DEST_PATH_IMAGE016
坐标系下，则公式三：
Figure 72246DEST_PATH_IMAGE017
；
定位探测的目标函数为：
Figure 571360DEST_PATH_IMAGE018
；
定义前后两组探测数据的密度核心为
Figure 198651DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 723304DEST_PATH_IMAGE020
。
简化：
Figure 385230DEST_PATH_IMAGE038
；
Figure 570092DEST_PATH_IMAGE039
；
Figure 950258DEST_PATH_IMAGE040
；
Figure 262290DEST_PATH_IMAGE041
；
Figure 795034DEST_PATH_IMAGE042
；
由于最后一项中
Figure 167110DEST_PATH_IMAGE043
；
Figure 346156DEST_PATH_IMAGE044
；
Figure 212612DEST_PATH_IMAGE045
；
Figure 645867DEST_PATH_IMAGE046
；
设
Figure 438112DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure 792870DEST_PATH_IMAGE022
，则目标函数可以简化为：
Figure 728596DEST_PATH_IMAGE023
；
设
Figure 46DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 245082DEST_PATH_IMAGE025
为最优解，可以将优化问题分为步一：
Figure 680612DEST_PATH_IMAGE026
；
步二：
Figure 669297DEST_PATH_IMAGE027
；
Figure 827877DEST_PATH_IMAGE047
；
新设变量
Figure 758661DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 822432DEST_PATH_IMAGE048
，通过SVD分解有：
Figure 99961DEST_PATH_IMAGE032
；其中SVD分解是奇异值分解， U是m*n的矩阵，即左奇异向量矩阵；S是m*n的矩阵，矩阵的主对角线上为W奇异值；V是n*n的矩阵；
Figure 565577DEST_PATH_IMAGE033
此处为右奇异矩阵；上标 T为矩阵转置符号；m和n自然数；
对应唯一的U，V组合，对应的
Figure 136105DEST_PATH_IMAGE035
；
Figure 969063DEST_PATH_IMAGE027
。
计算出前后两组数据之间的旋转矩阵后，考虑到门座式起重机旋转时水平方向的旋转可以忽略，因此可以得到公式二：
Figure 33971DEST_PATH_IMAGE007
；
Figure 134520DEST_PATH_IMAGE008
；
其中，
Figure 626681DEST_PATH_IMAGE009
。
此时，基于α得到前后两组探测数据之间门座式起重机旋转的距离，再经过连续多帧计算，得到门座式起重机作业过程中相对于基准帧的总体旋转角度，从而帮助进行作业发生位置判定。
上述计算结果，即可用作调用门座式起重机上预设的视觉摄像组进行跟踪的基准。其中，视觉摄像组包括主识别模块和辅识别模块，主识别模块配置为随门座式起重机的吊臂的运动同步运动，如安装在左右连系梁、海陆侧鞍梁以及海陆侧立柱下方；辅识别模块安装于门座式起重机的陆侧门腿，不随吊臂旋转。
基于上述内容的识别（摄像头拍摄图像，图像识别）过程，采用了随动跟踪技术；在主识别的控制下，实现对集装箱和作业信息的跟踪识别；当主识别因为遮挡或角度不佳无法完成识别时，根据上述计算得到的角度，调用门座式起重机两个固定机位的辅识别进行跟踪扫描，实现对集装箱的精准实时随动，从而可实现通过人工智能识别技术，对箱型、箱号、作业车辆、作业车道进行精准持续识别，并同步数据到作业系统端。由于识别过程采用跟踪机制，无论集装箱装船作业还是卸船作业均可完成识别；识别窗口不限定在集装箱位于地面托架、空中运动、船舱装卸过程中，所以对岸桥下方多车道、随机作业发生起点和横向作业都有比较好的识别效果。
相对于传统OCR方式，应用本方法后，在桥吊理货、堆场轮胎吊/轨道吊、闸口管理等区域，摄像头需求少，可降低施工及维护成本；减少触发装置，可大幅减少因为无法启动触发造成的影响等；还可通过专用硬件配合人工智能识别技术，将助港区分阶段实现无人化物流运作，最终达成港口360度智能化，提升港口效能和服务水平。
本申请实施例还公开一种岸桥起重机智能理货跟踪系统。
岸桥起重机智能理货跟踪系统，包括视觉摄像组和控制装置。其中，视觉摄像组，其包括主识别模块和辅识别模块。
主识别模块安装于门座式起重机的左右连系梁、海陆侧鞍梁和海陆侧立柱，随吊具的运动同步运动，以确保识别的前向视野。
辅识别模块安装于门座式起重机的陆侧门腿。辅识别模块作为主识别模块的补充，其采用固定机位而不随吊臂旋转。
上述两模块可以是球机和/或枪机。在本实施例中，连系梁安装球机和枪机；陆侧鞍梁、立柱、铰点、海侧鞍梁、后大梁楼梯、海侧立柱安装球机。
需要注意的是，在本系统中，视觉摄像组和定位传感器，两者采用一体化支架连接，以确保观测坐标的一致性；此设计通过统一的机械支撑结构，确定统一的感知坐标体系，避免了常见的多传感器系统中，所需的联合标定过程；在确保识别精度的同时，最大限度的减少了现场标定导致的工程实施周期损失。
上述控制装置连接有定位传感器，定位传感器即上述方法中的激光传感系统。控制装置在本实施例中，可选择PLC控制柜。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种岸桥起重机智能理货跟踪方法，其特征在于，包括：
S101、获取预布设于岸桥门座式起重机后大梁拖拎电缆通道上的定位传感器实时定位门座式起重机小车位置并反馈的数据；
配置公式一对定位传感器的探测数据P处理：
公式一：
Figure 933709DEST_PATH_IMAGE001
；其中，
Figure 945832DEST_PATH_IMAGE002
代表一个目标在空间中的坐标位置，坐标原点
Figure 619258DEST_PATH_IMAGE003
为定位传感器物理中心；
Figure 910562DEST_PATH_IMAGE004
代表定位传感器目标探测数据信息；
Figure 364546DEST_PATH_IMAGE005
，Z为数据集且为定位传感器探测中总的探测数据信息，N为整数且指对应的一帧探测数据信息；
S102、对两帧传感器探测数据进行静态配准，计算两帧静态数据的旋转矩阵R和平移矩阵T1；
S103、配置公式二处理S102所得的两组旋转矩阵R；
公式二：
Figure 501130DEST_PATH_IMAGE006
；
Figure 91380DEST_PATH_IMAGE007
；
其中，
Figure 288006DEST_PATH_IMAGE008
；
Figure 229286DEST_PATH_IMAGE009
为最优解；
基于α得到前后两组探测数据之间门座式起重机旋转的距离；
S104、连续多帧计算，得到门座式起重机作业过程中相对于基准帧的总体旋转角度，并用作调用门座式起重机上预设的视觉摄像组进行跟踪的基准；其中，视觉摄像组包括主识别模块和辅识别模块，所述主识别模块配置为随门座式起重机的吊臂的运动同步运动，所述辅识别模块安装于门座式起重机的陆侧门腿，不随吊臂旋转。
2.根据权利要求1所述的岸桥起重机智能理货跟踪方法，其特征在于：基于迭代最近点算法多帧探测数据匹配计算所述旋转矩阵R和平移矩阵T1。
3.根据权利要求2所述的岸桥起重机智能理货跟踪方法，其特征在于：所述S102包括：
假设某一时刻定位传感器的一组探测数据
Figure 903981DEST_PATH_IMAGE010
，经过门座式起重机旋转和平移动作后，得到第二组探测数据
Figure 879896DEST_PATH_IMAGE011
；
通过迭代最近点算法，得到P、Q在三维空间中对应同一点的匹配对；
假设定位传感器的旋转矩阵R和平移向量为
Figure 513003DEST_PATH_IMAGE012
，则
Figure 692311DEST_PATH_IMAGE013
坐标系下的点转换到
Figure 951123DEST_PATH_IMAGE014
坐标系下，则公式三：
Figure 532277DEST_PATH_IMAGE015
；
定位探测的目标函数为：
Figure 70706DEST_PATH_IMAGE016
；
定义前后两组探测数据的密度核心为
Figure 517737DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 534234DEST_PATH_IMAGE018
；
设
Figure 484742DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 459651DEST_PATH_IMAGE020
，则目标函数简化为：
Figure 879131DEST_PATH_IMAGE021
；
设
Figure 214166DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 35492DEST_PATH_IMAGE023
为最优解，将优化问题分为步一：
Figure 181302DEST_PATH_IMAGE024
；
步二：
Figure 806187DEST_PATH_IMAGE025
；
对于步一，展开得到：
Figure 430067DEST_PATH_IMAGE027
；
新设变量
Figure 105899DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 406299DEST_PATH_IMAGE029
Figure 534792DEST_PATH_IMAGE030
,通过SVD分解有：
Figure 680471DEST_PATH_IMAGE031
；其中SVD分解是奇异值分解， U是m*n的矩阵，即左奇异向量矩阵；S是m*n的矩阵，矩阵的主对角线上为W奇异值；V是n*n的矩阵；
Figure 663340DEST_PATH_IMAGE032
此处为右奇异矩阵；上标 T为矩阵转置符号；m和n自然数；
对应唯一的
Figure 354215DEST_PATH_IMAGE033
组合，对应的
Figure 688114DEST_PATH_IMAGE034
；
Figure 106325DEST_PATH_IMAGE025
。
4.一种岸桥起重机智能理货跟踪系统，包括视觉摄像组和控制装置，其特征在于：
所述视觉摄像组，其包括主识别模块和辅识别模块；其中，所述主识别模块安装于门座式起重机的左右连系梁、海陆侧鞍梁和海陆侧立柱，所述辅识别模块安装于门座式起重机的陆侧门腿；
所述控制装置，其连接有定位传感器；其中，所述定位传感器安装于门座式起重机后大梁拖拎电缆通道，且用作探测小车位置；
所述控制装置，其用于加载执行实现如权利要求1-3任一所述的岸桥起重机智能理货跟踪方法的计算机程序。
5.根据权利要求4所述的岸桥起重机智能理货跟踪系统，其特征在于：所述主识别模块、辅助识别模块包括用于摄像的球机和/或枪机。
6.根据权利要求4所述的岸桥起重机智能理货跟踪系统，其特征在于：所述定位传感器包括激光传感系统，所述激光传感系统包括测距1D激光和激光反射板，所述测距1D激光安装于拖拎电缆通道平台外侧的预设的激光一体化支架，所述激光反射板安装于小车架，所述测距1D激光朝向激光反射板；其中，一体化支架为：定制结构支架，使激光支架保持和小车架在同一水平线上，两者的X/Y/Z轴保持一致。
7.根据权利要求4所述的岸桥起重机智能理货跟踪系统，其特征在于：所述视觉摄像组和定位传感器均采用一体化支架固定。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117550486A (zh) * 2023-12-11 2024-02-13 深圳市平方科技股份有限公司 一种岸桥集装箱智能理货方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140266875A1 (en) * 2014-02-10 2014-09-18 Trimble Navigation Limited Crane boom pointing angle determination
CN208292520U (zh) * 2018-02-05 2018-12-28 上海振华重工(集团)股份有限公司 基于机器视觉的码头岸桥吊具自动着箱装置
CN111814936A (zh) * 2020-08-27 2020-10-23 上海西井信息科技有限公司 基于空间扫描的集装箱识别方法、系统、设备及存储介质
CN112418103A (zh) * 2020-11-24 2021-02-26 中国人民解放军火箭军工程大学 一种基于动态双目视觉的桥式起重机吊装安全防撞系统及方法
CN112875529A (zh) * 2021-02-03 2021-06-01 深圳市平方科技股份有限公司 基于人工智能的门座式起重机理货系统
CN114195018A (zh) * 2021-11-12 2022-03-18 中国铁路上海局集团有限公司 一种基于北斗rtk径向定位门式起重机小车旋转角度的方法
CN114314345A (zh) * 2021-12-28 2022-04-12 百工汇智(上海)工业科技有限公司 一种桥式起重机智能感知系统及其工作方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140266875A1 (en) * 2014-02-10 2014-09-18 Trimble Navigation Limited Crane boom pointing angle determination
CN208292520U (zh) * 2018-02-05 2018-12-28 上海振华重工(集团)股份有限公司 基于机器视觉的码头岸桥吊具自动着箱装置
CN111814936A (zh) * 2020-08-27 2020-10-23 上海西井信息科技有限公司 基于空间扫描的集装箱识别方法、系统、设备及存储介质
CN112418103A (zh) * 2020-11-24 2021-02-26 中国人民解放军火箭军工程大学 一种基于动态双目视觉的桥式起重机吊装安全防撞系统及方法
CN112875529A (zh) * 2021-02-03 2021-06-01 深圳市平方科技股份有限公司 基于人工智能的门座式起重机理货系统
CN114195018A (zh) * 2021-11-12 2022-03-18 中国铁路上海局集团有限公司 一种基于北斗rtk径向定位门式起重机小车旋转角度的方法
CN114314345A (zh) * 2021-12-28 2022-04-12 百工汇智(上海)工业科技有限公司 一种桥式起重机智能感知系统及其工作方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
邝湘宁 等: "一种应用于港口起重机的无现场控制点测量系统", 《起重运输机械》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117550486A (zh) * 2023-12-11 2024-02-13 深圳市平方科技股份有限公司 一种岸桥集装箱智能理货方法

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