CN117756025A - 货物位姿的检测方法、无人叉车及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种货物位姿的检测方法、无人叉车及存储介质，其中所述方法包括：获取激光点云数据；对所述激光点云数据进行点云分离，得到至少两个反光板各自的反光点云数据；基于每个所述反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。采用本申请，能解决现有技术中存在的无法对不规则货物的位姿进行检测的问题。

Description

货物位姿的检测方法、无人叉车及存储介质

技术领域

本申请涉及无人叉车技术领域，具体涉及一种货物位姿的检测方法、无人叉车及存储介质。

背景技术

随着智能工业和智能物流的发展，仓库管理越来越趋向于无人化，货物位姿检测在仓库管理中扮演着十分重要的角色。无人叉车如何搬运杂乱放置的货物是智能仓储行业中的一个重要问题，其中最重要的是如何准确的检测出货物的位姿。

目前，货物位姿检测方案通常是采用3D激光或相机直接照射货物来获取货物的特征数据，然后根据特征数据来确定货物的位姿，然而这种方案要求货物是常规规格的规则货物，例如正方体、长方体等，因规则货物的每个接触面都是平整的，对规则货物进行照射时，3D激光或相机可以获取到包括规则货物的完整的一个或多个接触面的采集数据，通过将一个或多个接触面从采集数据中进行识别分离后，可以通过获取到的接触面在采集数据中的分布位置确定出货物相对于3D激光或相机的摆放位置，以及通过获取到的接触面在采集数据中的朝向确定出货物相对于3D激光或相机的摆放方向，从而将摆放位置和摆放方向作为该货物相对于3D激光或相机的相对位姿。但对于不规则货物，因不规则货物存在接触面不平整的情况，例如接触面中存在凹陷、凸起等，3D激光或相机在照射这部分接触面时无法获取到完整的接触面的采集数据，从而无法完整分离出属于该货物的接触面对应的采集数据，导致无法计算不规则货物相对于3D激光或相机的相对位姿，故采用3D激光或相机直接照射货物的方式无法对不规则货物的位姿进行准确检测。

发明内容

本申请实施例公开了一种货物位姿的检测方法、无人叉车及存储介质，能解决现有技术中存在的无法对不规则货物的位姿进行准确检测的问题。

第一方面，本申请提供一种货物位姿的检测方法，应用于无人叉车，所述方法包括：

获取激光点云数据，所述激光点云数据为利用激光检测装置对码垛有货物的托盘进行扫描获得的点云数据，所述托盘上安装有至少两个反光板，所述至少两个反光板分布在所述托盘的相对两侧上，且所述至少两个反光板均用于对所述激光检测装置照射到所述货物上的激光进行反射，以形成对应的点云数据；

对所述激光点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据；

基于所述至少两个反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

上述货物位姿的检测方案中，通过获取激光点云数据，再对激光点云数据进行点云分离，得到至少两个反光板各自的反光点云数据；最后基于至少两个反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到货物相对于无人叉车的相对位姿，这里的货物既可以是指规则货物，也可以是指不规则货物，本申请不做限定。相比现有技术来说，本申请在托盘的相对两侧设置至少两个反光板，进而在获得至少两个反光板各自的点云数据后，通过分别位于相对两侧上的任意两个反光板的点云数据之间的位置关系即可确定出托盘相对于激光检测装置的相对位姿，而因货物与托盘绑定，从而可以将托盘相对于激光检测装置的相对位姿作为货物相对于激光检测装置的相对位姿，从而无论货物是否为规则货物都能通过至少两个反光板的点云数据计算出货物相对于无人叉车的相对位姿，解决了现有技术中无法对不规则货物的位姿进行检测的问题。

在一些实施例中，所述至少两个反光板的每个反光板具有不同的反射率，所述对所述激光点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据包括：

对所述激光点云数据进行预处理，得到处理点云数据，所述预处理包括以下中的至少一项：点云滤波、异常剔除、数据清洗及数据变换；

基于所述至少两个反光板各自的反光强度差异，对所述处理点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据。

在一些实施例中，所述基于所述至少两个反光板各自的反光强度差异，对所述激光点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据包括：

采用预设的密度聚类算法对所述处理点云数据进行不同反光板的点云聚类，以分离获得所述至少两个反光板各自的反光点云数据。

在一些实施例中，所述至少两个反光板中的第一部分反光板分布在所述托盘的一侧上，所述至少两个反光板中除所述第一部分反光板外的剩余第二部分反光板设置在所述托盘的与所述第一部分反光板相对的另一侧上，所述基于所述至少两个反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿包括：

基于至少一对反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述至少一对反光板中每对反光板各自检测所得的所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿，所述至少一对反光板中每对反光板包括第一反光板和第二反光板，所述第一反光板为所述第一部分反光板中的任意一个，所述第二反光板为所述第二部分反光板中的任意一个；

基于所述每对反光板各自检测所得的所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿，确定最终所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

在一些实施例中，所述基于所述至少一对反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述至少一对反光板中每对反光板各自检测所得的所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿包括：

对所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行模板匹配；

在所述模板匹配成功后，基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行位姿计算，得到所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿；

对所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿进行坐标转换，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

在一些实施例中，所述基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行位姿计算，得到所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿包括：

分别基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行重心计算，得到所述第一反光板和所述第二反光板各自的重心；

基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的重心进行中心点和斜率计算，得到所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿，所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿包括所述货物相对于所述激光检测装置的摆放位置和所述货物相对于所述激光检测装置的摆放方向；

其中，将所述第一反光板和所述第二反光板各自的重心之间的中心点作为所述货物相对于所述激光检测装置的摆放位置；所述货物相对于所述激光检测装置的摆放方向根据所述第一反光板和所述第二反光板的中心点构成的目标直线相对于预设的参考线的目标斜率确定。

在一些实施例中，所述基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的重心进行中心点和斜率计算，得到所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿，包括：

获得预设的标准斜率，计算得到所述目标斜率与所述标准斜率之间的斜率差值，确定所述斜率差值对应的目标角度，将所述目标角度作为所述摆放方向，所述预设的标准斜率为所述托盘处于预设的标准摆放位置时，所述第一反光板与所述第二反光板的中心点构成的直线相对于所述参考线的斜率。

在一些实施例中，所述对所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿进行坐标转换，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿包括：

基于预先标定的外参矩阵对所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿进行旋转和平移，以实现对所述相对位姿的坐标转换，从而得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿；

其中，所述外参矩阵用于反映所述激光检测装置所处的世界坐标系到所述无人叉车所处的目标坐标系之间的变换。

第二方面，本申请提供一种无人叉车，所述无人叉车包括：

获取模块，用于获取激光点云数据，所述激光点云数据为利用激光检测装置对码垛有货物的托盘进行扫描获得的点云数据，所述托盘上安装有至少两个反光板，所述至少两个反光板分布在所述托盘的相对两侧上，且所述至少两个反光板均用于对所述激光检测装置照射到所述货物上的激光进行反射，以形成对应的点云数据；

分离模块，用于对所述激光点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据；

检测模块，用于基于所述至少两个反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

第三方面，本申请提供一种无人叉车，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行上述货物位姿的检测方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被一个或多个处理器执行实现上述货物位姿的检测方法的步骤。

应当理解的是，本申请实施例的第二～四方面与本申请实施例的第一方面的技术方案一致，各方面及对应的可行实施方式所取得的有益效果相似，不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种货物位姿检测的场景示意图。

图2是本申请实施例提供的一种无人叉车的结构示意图。

图3是本申请实施例提供的一种货物位姿的检测方法的流程示意图。

图4是本申请实施例提供的另一种货物位姿的检测方法的流程示意图。

图5是本申请实施例提供的另一种货物位姿的检测方法的流程示意图。

图6是本申请实施例提供的一种托盘的标准摆放方向的示意图。

图7A是本申请实施例提供的一种两个反光板正对设置的示意图。

图7B是本申请实施例提供的一种两个反光板不正对设置的示意图。

图8是本申请实施例提供的另一种无人叉车的结构示意图。

图9是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。

首先，介绍本申请适用的场景实施例。

请参见图1，是本申请实施例提供的一种货物位姿检测的场景示意图。如图1所示的场景中包括：无人叉车100、激光检测装置200和托盘300。其中，在智能仓储中货物码垛在托盘300上，以进一步堆叠到仓库中。该托盘300上安装有至少两个反光板，至少两个反光板分布在托盘的相对两侧上。图示以至少两个反光板包括第一反光板301和第二反光板302为例示出，但并不构成限定。关于反光板安装的实施方式不做限定，例如通过粘贴的方式在托盘300上安装上述反光板等。其中，第一反光板301和第二反光板302可以呈正对设置，也可以不正对设置，在实际应用中其也可根据系统实际需求或用户喜好确定，图1中两个反光板对称设置在托盘300的两侧仅为一种实施方式，并不构成对本申请的限定。本申请对第一反光板301和第二反光板302各自的形状并不做限定，例如图1中第一反光板301和第二反光板302均为正方形，在实际应用中其也可根据系统实际需求或用户喜好确定，本申请不做限定。

本申请对上述至少两个反光板各自的材质也不做限定，通常至少两个反光板各自的反射率不相同，以保证至少两个反光板各自反射形成的点云数据有所差异。

本申请对码垛在托盘300上的货物的数量及形状也不做限定，其都可根据实际需求确定，例如本申请涉及的货物可以是指形状规则的规则货物，也可以是指形状不规则的不规则货物等。关于货物的尺寸也不做限定，例如它们可以是规格/尺寸互不相同的不规则货物等。

激光检测装置200用于发射激光信号，并采集经由货物或反光板反射回来的激光点云数据。在实际应用中，激光检测装置200和托盘300相对设置，以确保激光检测装置200能扫描并采集到反光板(例如上述第一反光板301和第二反光板302)反射回来的激光点云数据。本申请对激光检测装置200的具体设置位置不做限定，例如激光检测装置200可以设置在托盘300的正前方约2米的位置处等。

可以理解的，本申请利用反光板来反射采集相应的激光点云数据，能为货物补光，利用反光板的反光原理能弥补货物阴暗部分的光线，特别是对于不规则货物存在的一些暗部来说，效果最为明显。从而使得原来反射强度较低的货物，也能具有较好的反射强度，从而使得采集的货物激光点云数据的精度更高。

需要说明的是，本申请的激光检测装置200可以作为无人叉车100中的一部分器件进行部署，也可以独立于无人叉车100进行部署，本申请不做限定。此外，本申请的激光检测装置200可以是激光探测器，也可以是激光相机，或者可以是其他的用于激光检测的器件，本申请不做限定。

无人叉车100用于根据实际情况对仓库中堆叠的货物进行搬运。具体例如根据货物相对于无人叉车100的相对位姿，调整自身面对托盘300或货架的方向后，再经过上升和下降等状态后完成取货动作，进而实现该货物的搬运。其中，货物相对于无人叉车100的相对位姿可基于激光检测装置200采集的激光点云数据分析获得，其具体原理在本申请下文详述。

接着，介绍本申请适用的叉车实施例。

请参见图2，是本申请实施例提供的一种可能的无人叉车100的结构示意图。如图所示，该无人叉车100可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005以及激光检测装置1006。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，激光检测装置1006可以设置在无人叉车100上，可以独立于无人叉车设置，图示以将激光检测装置1006设置在无人叉车100上为例示出，但并不构成限定。该激光检测装置可以是激光探测器，也可以是激光相机等器件，本申请也不做限定。

可选地，上述存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及货物位姿的检测方法对应的程序。

可选地，上述网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互。

需要说明的是，本申请的无人叉车中的处理器1001、存储器1005可以设置在叉车中，该无人叉车可以通过处理器1001调用存储器1005中存储的货物位姿的检测方法对应的程序，并执行本发明实施例提供的货物位姿的检测方法。激光检测装置1006的具体安装位置由本领域技术人员根据实际需要进行设置，本申请不做限制。

可以理解地，图2中示出的无人叉车结构并不构成对无人叉车的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

基于上述各实施例，下面介绍本申请涉及的方法实施例。

请参见图3，是本申请实施例提供的一种货物位姿的检测方法的流程示意图。如图3所示的方法可应用于无人叉车100中，该方法包括如下实施步骤：

S301、获取激光点云数据，所述激光点云数据为利用激光检测装置对码垛有货物的托盘进行扫描获得的点云数据，所述托盘上安装有至少两个反光板，所述至少两个反光板分布在托盘的相对两侧上，且所述至少两个反光板均用于对所述激光检测装置照射到所述货物上的激光进行反射，以形成对应的点云数据。

本申请对激光点云数据的获取实施方式并不做限定，例如可直接调用激光检测装置200采集获得；或者，通过网络从其他设备(例如服务器等)中获得等。

本申请的激光点云数据是指利用激光检测装置200对码垛有货物的托盘300进行激光扫描获得的点云数据。具体地激光检测装置200发出的激光信号，遇到码垛在托盘300上的货物后会被反射，再经过托盘300上安装的至少两个反光板(例如图1中的第一反光板301和第二反光板302)反射后，可形成相应的激光点云数据，进而采集获得上述激光点云数据。

S302、对所述激光点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据。

本申请对上述点云分离的具体实施方式不做限定，例如在一种可能的实施方式中，本申请可直接对激光点云数据进行不同反光板的点云数据分离等。

在另一种可能的实施方式中，为提高计算精度，本申请可先对激光点云数据进行预处理，得到处理点云数据；接着，再对处理点云数据进行不同反光板的点云数据分离，从而得到每对反光板各自的反光点云数据，关于点云数据分离的具体实现，将在本申请下文详述。

S303、基于所述至少两个反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

应理解，因货物相对于无人叉车的相对位姿包括货物相对于无人叉车的摆放位置和货物相对于无人叉车的摆放方向。而摆放方向反映了货物所在坐标系相对于无人叉车所在坐标系的旋转方向，其可通过位于相对位置上的任意两个反光板的点云数据之间的位置差值确定，例如，旋转方向可视为反光板1和反光板3之间的连线相对于标准参考线之间的夹角，或者，反光板2和反光板4之间的连线相对于标准参考线之间的夹角。而因至少两个反光板被安装在托盘上，且货物与托盘绑定，从而可以将根据任意两个反光板之间的位置差值计算得到的与参考线之间的夹角作为货物相对于激光检测装置的摆放方向。

而相应地，因至少两个反光板是设置在托盘的相对两侧上，故通过计算得到位于托盘相对两侧上的任意两个反光板的点云数据的均值坐标，例如反光板1的点云数据和反光板3的点云数据之间的均值坐标，即可反映出托盘的中心线相对于无人叉车的距离，从而得到货物相对于无人叉车的摆放位置。故无论货物是否为规则货物都能通过分布在相对两侧上的至少两个反光板的点云数据计算出货物相对于无人叉车的相对位姿。

通过实施本申请实施例，无人叉车能获取激光点云数据，所述激光点云数据为利用激光检测装置对码垛有货物的托盘进行扫描获得的点云数据，所述托盘上安装有至少两个反光板，所述至少两个反光板均用于对所述激光检测装置照射到所述货物上的激光进行反射，以形成对应的点云数据，这里的货物既可以是具有规则形状的规则货物，也可以是具有不规则形状的不规则货物，经过至少两个反光板对上述货物反射的激光进行再反射形成相应的点云数据；然后再对所述激光点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据；基于所述至少两个反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。可见，本申请在托盘的相对两侧设置至少两个反光板，进而在获得至少两个反光板各自的点云数据后，通过分别位于相对两侧上的任意两个反光板的点云数据之间的位置关系即可确定出托盘相对于激光检测装置的相对位姿，而因货物与托盘绑定，从而可以将托盘相对于激光检测装置的相对位姿作为货物相对于激光检测装置的相对位姿，从而无论货物是否为规则货物都能通过至少两个反光板的点云数据计算出货物相对于无人叉车的相对位姿，解决了现有技术中无法对不规则货物的位姿进行检测的问题。

请参见图4，是本申请实施例提供的另一种货物位姿的检测方法的流程示意图。如图4所示的方法可应用于无人叉车100中，该方法包括如下实施步骤：

S401、获取激光点云数据，所述激光点云数据为利用激光检测装置对码垛有货物的托盘进行扫描获得的点云数据，所述托盘上安装有至少两个反光板，所述至少两个反光板分布在所述托盘的相对两侧上，且所述至少两个反光板均用于对所述激光检测装置照射到所述货物上的激光进行反射，以形成对应的点云数据。

关于本申请对步骤S401的介绍可对应参考前述图3中步骤S301的介绍，本申请这里不再赘述。

S402、对所述激光点云数据进行预处理，得到处理点云数据，所述预处理包括以下中的至少一项：点云滤波、异常剔除、数据清洗及数据变换。

本申请对预处理的具体实施方式并不做限定，其可包括但不限于以下中的任一项或多项的组合：点云滤波、异常剔除、数据清洗、数据变换或其他自定义设置的数据处理方式等。其中，点云滤波是指采用预设的滤波算法过滤掉激光点云数据中不属于反光板反射的点云数据，具体例如基于不同反光板的反光强度差异从激光点云数据中筛选/提取出来自反光板反射的点云数据等。该滤波算法为系统自定义设置，例如其可为统计滤波等。

异常剔除是指将激光点云数据中出现的异常数据剔除掉，例如将反光板附近的孤立点云数据剔除掉、或者将激光点云数据中数据过大或过小的点云数据剔除掉等。数据清洗是指通过补齐缺失值、清除重复数据等方式，来对应将激光点云数据中出现不连续或缺失的点云数据进行补齐、或将激光点云数据中出现的重复数据清除掉等，以达到清洗数据的目的。数据变换是指通过格式转换、平滑处理等方式对激光点云数据进行变换，以处理为符合系统要求的点云数据。

S403、基于所述至少两个反光板各自的反光强度差异，对所述处理点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据。

本申请可基于不同反光板之间的反光强度差异，从处理点云数据中进行不同反光板的点云数据分离，从中获得至少两个反光板各自的反光点云数据。其中，本申请对点云数据分离的具体实施方式不做限定，例如本申请可采用预设的密度聚类算法对处理点云数据进行不同反光板的点云数据聚类处理，从而从处理点云数据中分离出至少两个反光板各自的反光点云数据。这里的密度聚类算法可为系统自定义设置的聚类算法，用于不同反光板的点云数据聚类，例如其包括但不限于基于密度的聚类算法(Density-Based SpatialClusteringof Applications，DBSCAN)等。

S404、基于至少一对反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述至少一对反光板中每对反光板各自检测所得的所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿，每对反光板包括位于托盘的相对两侧上的任意两个反光板。

此处将至少两个反光板按照位置关系分为至少一对，以将分别位于托盘的相对两侧上的任意两个反光板划分为同一组，从而实现对至少两个反光板各自的点云数据进行分组运算，节省运算步骤，进而通过每对反光板的点云数据之间的位置关系，确定出托盘相对于激光检测装置的相对位姿。

S405、基于所述每对反光板各自检测所得的所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿，确定最终所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

在一实施方式中，本申请可在将每对反光板的点云数据之后，根据每对反光板各自的点云数据，来进行相应的货物位姿检测，从而得到一个相对位姿，将至少一对反光板中每对反光板对应的相对位姿进行整合后，得到至少一个相对位姿。关于货物位姿检测的具体实施方式将在本申请上文详述，这里不再赘述。

进一步，本申请可基于上述至少一个相对位姿，确定出最终所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。例如，本申请可采用预设的位姿计算公式对至少一个相对位姿进行计算，从而得到货物相对于无人叉车的最终相对位姿。该位姿计算公式为系统预先自定义设置的，例如可以对至少一个相对位姿求平均、取众数等计算处理，从而得到相应的最终相对位姿等。

下面以至少一对反光板中的任意一对反光板为例，介绍基于一对反光板各自的反光点云数据如何计算获得货物相对于无人叉车的相对位姿的实施例，其中，第一反光板为分布在托盘的一侧上的第一部分反光板中的任意一个，第二反光板为设置在托盘的与第一部分反光板相对的另一侧上的第二部分反光板中的任意一个。如图5具体示出本申请实施例提供的另一种货物位姿的检测方法的流程示意图。如图所示的方法包括如下实施步骤：

S501、对所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行模板匹配。

本申请对上述模板匹配的具体实施方式并不做限定，例如本申请可使用预设的反光板模板(具体为该反光板模板的模板点云数据)来对上述第一反光板和第二反光板各自的反光点云数据进行一致性匹配。这里的反光板模板为系统根据实际需求预先自定义配置的，这里的一致性匹配可以是指分别计算模板点云数据与第一反光板和第二反光板各自的反光点云数据之间的相似度。如果该相似度大于预设阈值，则表示一致性匹配成功，继续执行步骤S502；反之，则表示一致性匹配失败，可结束流程。

S502、在所述模板匹配成功后，基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行位姿计算，得到所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿。

本申请在对上述第一反光板和第二反光板各自的反光点云数据都匹配成功后，可基于上述第一反光板和第二反光板的反光点云数据来计算货物相对于激光检测装置200的相对位姿。本申请对上述位姿计算的具体实施方式并不做限定，例如在一种示例中，本申请可分别基于第一反光板和第二反光板各自的反光点云数据进行重心计算，得到第一反光板和第二反光板各自的重心；再基于第一反光板和第二反光板各自的重心进行中心点和斜率的计算，得到货物相对于激光检测装置的相对位姿。其中，这里的相对位姿包括货物相对于激光检测装置的摆放位置和货物相对于激光检测装置的摆放方向。其中，上述货物相对于所述激光检测装置的摆放位置为第一反光板和第二反光板各自的重心之间的中心点；上述货物相对于所述激光检测装置的摆放方向根据第一反光板和第二反光板的中心点构成的目标直线相对于预设的参考线的目标斜率确定，第一反光板为部分反光板中的任意一个，第二反光板为其他部分反光板中的任意一个，第一反光板例如图1所示的第一反光板301，第二反光板例如图1所示的第二反光板302。

可选地，上述摆放方向的具体确定过程可以包括：获得预设的标准斜率，计算得到所述目标斜率与所述标准斜率之间的斜率差值，确定所述斜率差值对应的目标角度，将所述目标角度作为所述摆放方向，所述预设的标准斜率为所述托盘处于预设的标准摆放位置时，所述第一反光板与所述第二反光板的中心点构成的直线相对于所述参考线的斜率。

其中，预设的标准斜率由本领域技术人员在将第一反光板和第二反光板安装在托盘上后经过测量计算得到，其与第一反光板和第二反光板的相对位置相关，不同的第一反光板和第二反光板的相对位置具有不同的标准斜率，第一反光板和第二反光板的相对位置可以是正对设置，例如图1中第一反光板301和第二反光板302的相对位置关系；也可以是不正对设置，即第一反光板301和第二反光板302的连线存在非零值的斜率，本申请不做限制。一些实施例中，因第一反光板和第二反光板处于正对设置时的标准斜率为0值，此时在计算货物相对于激光检测装置的摆放方向时可以直接通过第一反光板和第二反光板对应的目标斜率确定，从而简化计算过程。

这里的标准摆放方向指的是托盘的一侧的延长线与激光检测装置的激光发射方向平行时的托盘摆放方向，如图6所示，即此时若将搬运设备放置在激光检测装置的位置处，搬运设备可以不改变行进方向地行进至摆放位置后，实现对托盘进行叉取。但凡托盘未处于标准摆放方向，即与标准摆放方向存在一定夹角，将会导致第一反光板和第二反光板的中心点构成的目标直线对应的目标斜率与标准摆放方向下的标准斜率不一致，从而判断出托盘偏离标准摆放方向。

这里的参考线的设置方向具体可以按需设计，以能计算得到目标直线对应的斜率为准，本申请不做限制，例如参考线可以是托盘处于预设的标准摆放方向时，激光检测装置和托盘各自中心点的连线，例如图6中的参考线A，也可以是垂直于激光检测装置和托盘各自中心点的连线的直线，例如图6中的参考线B。需要说明的是，在确定好某一直线为参考线后，不会再选用其他直线作为参考线，即计算目标斜率和标准斜率时的参考线为同一参考线。

示例性地，以参考线为图6中的参考线A为例，当第一反光板301A和第二反光板302A是正对设置在托盘上时，如图7A所示，因两个反光板的点云数据在一个轴上的坐标相同，故可以直接通过点云在三维坐标系的其他两个轴上的情况计算得到第一反光板301A和第二反光板302A的中心点构成的目标直线相对于参考线A的目标斜率，因此时托盘处于预设的标准摆放方向时第一反光板301A和第二反光板302A间的标准斜率为0，故可以直接根据目标斜率得到货物相对于激光检测装置的摆放方向；当第一反光板301B和第二反光板302B不是正对设置在托盘上时，如图7B所示，因两个反光板的点云数据在一个轴上的坐标不相同，故需要通过点云在三维坐标系的三个轴上的情况计算得到第一反光板301B和第二反光板302B的中心点构成的目标直线相对于参考线A的目标斜率，因此时托盘处于预设的标准摆放方向时第一反光板301B和第二反光板302B间的标准斜率为非0值，假设为C，故需要计算得到目标斜率与C之间的差值所对应的目标角度，将该目标角度作为货物相对于激光检测装置的摆放方向。

S503、对所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿进行坐标转换，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

本申请在获得上述货物相对于激光检测装置的相对位姿后，需对该相对位姿进行坐标转换，以得到上述货物相对于无人叉车的相对位姿。本申请对上述坐标转换的具体实施方式并不做限定，例如在一个示例中，本申请可采用预先标定的外参矩阵来对上述货物相对于激光检测装置的相对位姿进行旋转和平移处理，以完成上述相对位姿的坐标转换，从而得到上述货物相对于无人叉车的相对位姿。

这里的外参矩阵是系统预先对激光检测装置200和无人叉车100进行标定获得的，用于反映激光检测装置所处的世界坐标系到无人叉车所处的目标坐标系(也可称为无人搬运车(Automated Guided Vehicle，AGV)坐标系)之间的变换。该外参矩阵具体可包括旋转矩阵和平移矩阵，该旋转矩阵用于反映世界坐标系到目标坐标系之间的旋转量，该平移矩阵用于反映世界坐标系到目标坐标系之间的平移量。

具体实现中，本申请可根据外参矩阵中的旋转矩阵和平移矩阵来对应对上述货物相对于激光检测装置的相对位姿进行相应的旋转和平移处理，从而获得最终货物相对于无人叉车的相对位姿，便于后续依据该相对位置进行上述货物的搬运和码垛，本申请不做限定。

需要说明的是，关于本申请实施例中未介绍或未描述的内容可对应参考前述图1-图3所述实施例中的相关介绍，这里不再赘述。

上述货物位姿的检测方案中，通过获取激光点云数据，再对激光点云数据进行点云分离，得到至少两个反光板各自的反光点云数据；最后基于至少两个反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到货物相对于无人叉车的相对位姿，这里的货物既可以是指规则货物，也可以是指不规则货物，本申请不做限定。相比现有技术来说，本申请利用至少两个反光板对照射到货物上形成的激光点云数据进行分离和货物位姿检测，从而能便捷、准确地获得货物相对于无人叉车的相对位姿，既能实现规则货物的位姿检测，又能实现不规则货物的位姿检测；同时利用反光板来对激光检测装置发射的激光进行反射，避免对光照环境的依赖较大，也就解决了现有技术中无法对不规则货物的位姿进行检测、且对光照环境的依赖较大的问题。

应该理解的是，虽然图3～图5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图3～图5中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于前述的实施例，本申请实施例提供一种无人叉车，该无人叉车包括所包括的各模块、以及各模块所包括的各单元，可以通过处理器来实现；当然也可通过具体的逻辑电路实现；在实施的过程中，处理器可以为中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA)等。

图8是本申请实施例提供的一种无人叉车的结构示意图，如图所示，所述无人叉车100包括：获取模块601、分离模块602和检测模块603，其中：

所述获取模块601，用于获取激光点云数据，所述激光点云数据为利用激光检测装置对码垛有货物的托盘进行扫描获得的点云数据，所述托盘上安装有至少两个反光板，所述至少两个反光板分布在所述托盘的相对两侧上，且所述至少两个反光板均用于对所述激光检测装置照射到所述货物上的激光进行反射，以形成对应的点云数据；

所述分离模块602，用于对所述激光点云数据进行点云分离，得到每对所述反光板各自的反光点云数据；

所述检测模块603，用于基于所述至少两个反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

在一些实施例中，所述至少两个反光板的每个反光板具有不同的反射率，所述分离模块602具体用于：

对所述激光点云数据进行预处理，得到处理点云数据，所述预处理包括以下中的至少一项：点云滤波、异常剔除、数据清洗及数据变换；

基于所述至少两个反光板各自的反光强度差异，对所述处理点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据。

在一些实施例中，所述分离模块602具体用于：

采用预设的密度聚类算法对所述处理点云数据进行不同反光板的点云聚类，以分离获得所述至少两个反光板各自的反光点云数据。

在一些实施例中，所述至少两个反光板中的第一部分反光板分布在所述托盘的一侧上，所述至少两个反光板中除所述第一部分反光板外的剩余第二部分反光板设置在所述托盘的与所述第一部分反光板相对的另一侧上，所述检测模块603具体用于：

基于至少一对反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述至少一对反光板中每对反光板各自检测所得的所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿，所述至少一对反光板中每对反光板包括第一反光板和第二反光板，所述第一反光板为所述第一部分反光板中的任意一个，所述第二反光板为所述第二部分反光板中的任意一个；

基于所述每对反光板各自检测所得的所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿，确定最终所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

在一些实施例中，所述检测模块603具体用于：

对所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行模板匹配；

在所述模板匹配成功后，基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行位姿计算，得到所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿；

对所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿进行坐标转换，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

在一些实施例中，所述检测模块603具体用于：

采用预设的模板点云数据对所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行一致性匹配。

在一些实施例中，所述检测模块603具体用于：

分别基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行重心计算，得到所述第一反光板和所述第二反光板各自的重心坐标；

基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的重心坐标进行中心点和斜率计算，得到所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿，所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿包括所述货物相对于所述激光检测装置的摆放位置和所述货物相对于所述激光检测装置的摆放方向；

其中，将所述第一反光板和所述第二反光板各自的重心之间的中心点作为所述货物相对于所述激光检测装置的摆放位置；所述货物相对于所述激光检测装置的摆放方向根据所述第一反光板和所述第二反光板的中心点构成的目标直线相对于预设的参考线的目标斜率确定。

在一些实施例中，所述检测模块603具体用于：

获得预设的标准斜率，计算得到所述目标斜率与所述标准斜率之间的斜率差值，确定所述斜率差值对应的目标角度，将所述目标角度作为所述摆放方向，所述预设的标准斜率为所述托盘处于预设的标准摆放方向时，所述第一反光板与所述第二反光板的中心点构成的直线相对于所述参考线的斜率。

在一些实施例中，所述检测模块603具体用于：

基于预先标定的外参矩阵对所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿进行旋转和平移，以实现对所述相对位姿的坐标转换，从而得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿；

其中，所述外参矩阵用于反映所述激光检测装置所处的世界坐标系到所述无人叉车所处的目标坐标系之间的变换。

以上装置实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请装置实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。

需要说明的是，本申请实施例中图8所示的无人叉车对模块的划分是示意性的，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。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。也可以采用软件和硬件结合的形式实现。

需要说明的是，本申请实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的方法，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得电子设备执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。

本申请实施例提供一种计算机设备，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备可以是无人叉车，也可以是个人计算机、笔记本电脑、掌上电脑、服务器或其他具备信息处理能力的设备；还可以是移动设备，该移动设备包括但不限于例如手机、可穿戴设备、车载电脑、平板电脑或投影仪等。

该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种货物位姿的检测方法。

本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中提供的方法中的步骤。

本申请实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例提供的方法中的步骤。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，本申请提供的无人叉车可以实现一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图9所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该采样装置的各个程序模块，比如，图8所示的获取模块、分离模块和检测模块。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的货物位姿的检测方法中的步骤。

通过实施本申请实施例，计算机设备通过获取激光点云数据，再对激光点云数据进行点云分离，得到至少两个反光板各自的反光点云数据；最后基于至少两个反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到货物相对于无人叉车的相对位姿，这里的货物既可以是指规则货物，也可以是指不规则货物，本申请不做限定。相比现有技术来说，本申请利用至少两个反光板对照射到货物上形成的激光点云数据进行分离和货物位姿检测，从而能便捷、准确地获得货物相对于无人叉车的相对位姿，既能实现规则货物的位姿检测，又能实现不规则货物的位姿检测；同时利用反光板来对激光检测装置发射的激光进行反射，避免对光照环境的依赖较大，也就解决了现有技术中无法对不规则货物的位姿进行检测、且对光照环境的依赖较大的问题。

这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请存储介质、存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”或“一些实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”或“在一些实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。

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，例如对象A和/或对象B，可以表示：单独存在对象A，同时存在对象A和对象B，单独存在对象B这三种情况。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的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，如：多个模块或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的模块可以是、或也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是、或也可以不是物理模块；既可以位于一个地方，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全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各实施例中的各功能模块可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各模块分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中；上述集成的模块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。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述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计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得电子设备执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本申请所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。

本申请所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。

本申请所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。

以上所述，仅为本申请的实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种货物位姿的检测方法，其特征在于，应用于无人叉车，所述方法包括：

获取激光点云数据，所述激光点云数据为利用激光检测装置对码垛有货物的托盘进行扫描获得的点云数据，所述托盘上安装有至少两个反光板，所述至少两个反光板分布在所述托盘的相对两侧上，且所述至少两个反光板均用于对所述激光检测装置照射到所述货物上的激光进行反射，以形成对应的点云数据；

对所述激光点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据；

基于所述至少两个反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两个反光板的每个反光板具有不同的反射率，所述对所述激光点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据包括：

对所述激光点云数据进行预处理，得到处理点云数据，所述预处理包括以下中的至少一项：点云滤波、异常剔除、数据清洗及数据变换；

基于所述至少两个反光板各自的反光强度差异，对所述处理点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少两个反光板各自的反光强度差异，对所述激光点云数据进行点云分离，得到所述至少两个反光板各自的反光点云数据包括：

采用预设的密度聚类算法对所述处理点云数据进行不同反光板的点云聚类，以分离获得所述至少两个反光板各自的反光点云数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两个反光板中的第一部分反光板分布在所述托盘的一侧上，所述至少两个反光板中除所述第一部分反光板外的剩余第二部分反光板设置在所述托盘的与所述第一部分反光板相对的另一侧上，所述基于所述至少两个反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿包括：

基于至少一对反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述至少一对反光板中每对反光板各自检测所得的所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿，所述至少一对反光板中每对反光板包括第一反光板和第二反光板，所述第一反光板为所述第一部分反光板中的任意一个，所述第二反光板为所述第二部分反光板中的任意一个；

基于所述每对反光板各自检测所得的所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿，确定最终所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一对反光板各自的反光点云数据进行货物位姿检测，得到所述至少一对反光板中每对反光板各自检测所得的所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿包括：

对所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行模板匹配；

在所述模板匹配成功后，基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行位姿计算，得到所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿；

对所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿进行坐标转换，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行位姿计算，得到所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿包括：

分别基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的反光点云数据进行重心计算，得到所述第一反光板和所述第二反光板各自的重心；

基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的重心进行中心点和斜率计算，得到所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿，所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿包括所述货物相对于所述激光检测装置的摆放位置和所述货物相对于所述激光检测装置的摆放方向；

其中，将所述第一反光板和所述第二反光板各自的重心之间的中心点作为所述货物相对于所述激光检测装置的摆放位置；所述货物相对于所述激光检测装置的摆放方向根据所述第一反光板和所述第二反光板的中心点构成的目标直线相对于预设的参考线的目标斜率确定。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一反光板和所述第二反光板各自的重心进行中心点和斜率计算，得到所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿，包括：

获得预设的标准斜率，计算得到所述目标斜率与所述标准斜率之间的斜率差值，确定所述斜率差值对应的目标角度，将所述目标角度作为所述摆放方向，所述预设的标准斜率为所述托盘处于预设的标准摆放方向时，所述第一反光板与所述第二反光板的中心点构成的直线相对于所述参考线的斜率。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿进行坐标转换，得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿包括：

基于预先标定的外参矩阵对所述货物相对于所述激光检测装置的相对位姿进行旋转和平移，以实现对所述相对位姿的坐标转换，从而得到所述货物相对于所述无人叉车的相对位姿；

其中，所述外参矩阵用于反映所述激光检测装置所处的世界坐标系到所述无人叉车所处的目标坐标系之间的变换。

9.一种无人叉车，其特征在于，包括：

存储器；

以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如权利要求1-8任一所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该指令被一个或多个处理器执行实现权利要求1-8任一所述的方法的步骤。