CN117907999A - 一种货车车厢检测方法、检测系统及处理设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种货车车厢检测方法、检测检测系统及处理设备，该方法用于货车车厢检测系统，包括：检测架体及雷达检测装置；雷达检测装置设置在检测架体上，用于对置于检测架体底部的待检测货车的车厢进行雷达检测；货车车厢检测系统用于装载机，装载机用于对待检测货车执行货物的装卸；该方法包括：获取待检测货车的雷达数据；对雷达数据进行运算处理，得到待检测货车的车厢参数，车厢参数用于表示待检测货车上装卸货物时的有效货物放置区域。该方法准确性高，成本低，避免了通过人工检测的过程中耗费的大量人力资源，以及较低的生产效率，也避免了因人为因素产生检测误差和安全隐患，极大的提高了货物装卸效率，降低了货物装卸成本。

Description

一种货车车厢检测方法、检测系统及处理设备

技术领域

本发明涉及货物装卸技术领域，具体而言，涉及一种货车车厢检测方法、检测系统及处理设备。

背景技术

自动装载机是用于货车装卸货物的自动化起重装置，常用于工矿、食品、化工、医药、船舶等行业的仓储机构，能够代替人工操作进行货物的全天候不间断取放货任务，相比于传统手动操作的起重装置，自动装载机能够大大提高货物装卸的工作效率和人员安全性。自动装载机有诸多样式，如龙门式装载机，是一种适用范围广泛的装载机，实现货物在不同仓库位点或仓库与货车之间转运工作。

相关技术中，由于需要人工驾驶货车停放至货车位，该环节存在诸多不可控因素及误差，同时，货车尺寸并不标准，故每次货车停放后需要人工对货车停放位置、货车规格等参数进行人工测量，然后将相关参数输入至自动装载机后，自动装载机才能进行货物的自动装卸工作。在人工测量的过程中会耗费大量人力资源、降低生产效率，同时，极易因人为因素产生测量误差和安全隐患。

发明内容

本发明解决的问题是如何高效准确实现货车的车厢参数的精确检测。

为解决上述问题，第一方面，本发明提供了一种货车车厢检测方法，所述方法用于货车车厢检测系统，所述货车车厢检测系统包括：

检测架体及雷达检测装置；所述雷达检测装置设置在所述检测架体上，用于对置于所述检测架体底部的待检测货车的车厢进行雷达检测；

所述货车检测系统用于装载机，所述装载机用于对所述待检测货车执行货物的装卸；

所述货车车厢检测方法包括：

获取所述待检测货车的雷达数据，所述雷达数据通过雷达检测装置采集；

对所述雷达数据进行运算处理，得到所述待检测货车的车厢参数，所述车厢参数用于表示所述待检测货车上装卸货物时的有效货物放置区域。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测方法，所述车厢参数包括车厢尺寸、车厢位置及车厢类型。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测方法，所述对所述雷达数据进行运算处理，得到所述待检测货车的车厢参数包括：

根据所述雷达数据，确定所述待检测货车的车厢边界点云；

根据所述车厢边界点云，确定所述待检测货车的车厢的轮廓。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测方法，所述根据所述雷达数据，确定所述待检测货车的车厢边界点云包括：

根据所述雷达数据，提取所述待检测货车的单帧车厢点云；

基于提取的所述单帧车厢点云，提取所述待检测货车的单帧车厢边界点云。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测方法，所述基于提取的所述车厢点云，提取所述待检测货车的车厢边界点云包括：

以雷达视野中心点为参考点，对单帧车厢点云进行划分，得到多组点云；

选取每组点云中距离所述参考点最远的点，作为所述车厢边界点；

将得到的所有单帧车厢边界点进行拼接，得到所述完整车厢边界点云。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测方法，所述根据所述车厢边界点云，确定所述待检测检测的车厢的轮廓包括：

确定所述待检测货车的车厢类型；

当所述车厢类型为平板车厢时，利用RANSAC算法对车厢边界点云进行多条直线检测，得到所述待检测货车的车厢轮廓；

当所述车厢类型为高低板车厢时，根据所述车厢边界点云，得到一组复制车厢边界点云与一组高度归一化的车厢边界点云；

利用RANSAC算法对所述高度归一化的车厢边界点云进行多条直线检测，得到检测直线及所述检测直线的索引值；

根据所述索引值，基于所述复制车厢边界点云，确定所述待检测货车的车厢轮廓。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢货车检测方法，所述车厢参数还包括障碍物数据，所述货车检测方法还包括：

根据所述雷达数据，确定所述障碍物数据。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测方法，所述方法还包括：

对所述雷达检测装置进行位姿标定。

第二方面，本发明提供了一种用于实现如第一方面所述的货车车厢检测方法的货车车厢检测系统，所述货车车厢检测系统包括：

检测架体及雷达检测装置；

所述检测架体包括支柱、横梁及滑轨，两个所述滑轨分别固定在对应的支柱上，且两个所述滑轨平行设置；

所述横梁设置在所述滑轨上，且与两个所述滑轨垂直；

所述雷达检测装置设置在所述横梁上，以对置于所述检测架体底部，且在所述雷达检测装置的覆盖区域内待检测检测进行雷达检测。

第三方面，本发明提供一种处理设备，所述处理设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的货车车厢检测方法。

本发明提供的货车车厢检测方法、检测系统及处理设备，在自动装载机对货车执行货物的装卸时，可以通过配置在检测架体上的雷达检测装置，对停放在检测架体内，处于雷达检测区域内的待检测货车的车厢进行雷达扫描，以获取该检测货车的雷达数据，进而对雷达数据进行运算处理，得到该待检测货车的车厢参数，以表示该待检测货车当前的有效货物放置区域，最终可以利用车厢参数及待装卸获取的货物规格信息进行货物装载位置及方式的辅助计算。该检测方法准确性高，成本低，避免了通过人工检测的过程中耗费的大量人力资源，以及较低的生产效率，也避免了因人为因素产生检测误差和安全隐患，极大的提高了货物装卸效率，降低了货物装卸成本。

附图说明

图1为本发明一些实施例的货车车厢检测系统的结构示意图；

图2为本发明一些实施例的货车车厢检测方法的流程示意图；

图3为本发明再一些实施例的货车车厢检测方法的流程示意图；

图4为本发明一些实施例的单帧车厢点云的结构示意图；

图5为本发明一些实施例的单帧车厢边界点确定的原理示意图；

图6为本发明一些实施例的单帧车厢边界点云判定的原理示意图；

图7为本发明一些实施例的整车边界点云的结构示意图；

图8为本发明一些实施例的货车车厢检测方法的流程示意图；

图9为本发明实施例提供的处理设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

可以理解，对于自动装载机，如龙门自动装载机，其具体可以包括龙门支架、导轨、钩爪以及多轴驱动系统。

实际中，通过机械钩爪抓取货物，龙门携带货物移动，钩爪放置货物等步骤实现货物在不同仓库位点或仓库与货车之间转运工作。

还可以理解，为实现装载机自动化进行货物取放任务，可以规定一个包含龙门、货车、仓库等必要事物的三维坐标系(x，y，z)，其中，x，y，z为三维笛卡尔坐标系的轴向。自动装载机通过抓取预设坐标点的货物，然后将货物移动到指定坐标点实现货物装卸。

本发明实施例中，为了克服相关技术中货车的具体位置及尺寸的高成本，以及低准确度的检测问题，通过提出一种用于自动装载机的货车三维检测方法与系统。该方法及系统，能够在货车，如货车停放完成后，通过搭载雷达检测装置移动对货车进行快速扫描，随后向自动装载机输出货车车厢的有效货物放置区域，最后可以通过预设的货物规格信息进行货物装载位置及方式的辅助计算，提高货车的车厢相关参数的检测精度及效率，降低成本，提升装货卸货效率。

为了更好的理解本发明实施例提供的货车车厢检测方法及系统，下面通过附图详细阐述。

可以理解，该方法用于装载机对货车车厢进行装卸货物的过程。

如图1所示，货车车厢检测系统结构示意图，该系统中配置有检测架体及雷达检测装置。该检测架体用于定位货车停放，以及安装雷达检测装置。

如图1，该检测架体可以包括支柱、滑轨及横梁。如龙门支柱、龙门滑轨及龙门横梁，即该系统可以基于龙门式自动装载机搭建。

四根支柱分两组，以将两滑轨支撑在两侧，可以形成平行结构。进而将横梁架设在两滑轨上，以与滑轨垂直。该横梁上设置雷达检测装置，以对待检测的货车相关参数进行检测。

该雷达装置，可以为雷达检测装置，即一种三维多线雷达检测装置，可以以点云的形式表示一定视角内未被遮挡的物体的三维轮廓。

如图1所示，雷达检测装置的安装位置在龙门横梁上，货车停放至装车位后，由龙门横梁携带雷达检测装置沿着X轴移动，实现雷达检测装置对货车的扫描。

另外，该系统中还可以设置处理设备，以对采集到的雷达数据进行运算处理。该处理设备与该雷达检测装置电连接，以实现雷达检测装置的采集数据的接收。

该处理设备可以为计算机设备，如电脑等具有数据处理能力的硬件设备。

在实际中，可以将待检测货车停放至装车位后，即停放至两滑轨之间，使得雷达检测装置能够将货车前面扫描到即可。进而由龙门横梁携带雷达检测装置沿着滑轨，即X轴移动，实现雷达检测装置对货车的扫描待检测，即启动检测，使得横梁在滑轨上移动，以利用雷达装置采集待检测货车的雷达数据，实现待检测货车的相关参数的确定。

即对于如图1所示的系统结构，如图2所示，首先可以进行雷达检测装置的安装与标定，在龙门或雷达检测装置物理结构及位置不发生变化的情况下只需标定一次。然后，在启动雷达检测装置后获取一帧雷达检测装置点云数据和龙门里程信息，分别用于单帧车厢边界点的计算以及判断车厢平板中是否存在障碍物，如果存在障碍物则出发障碍物警报；同时，将单帧车厢边界点累积起来，至检测结束后进行车厢数学轮廓的计算，得到目标数据。

图3所示为本发明实施例提供的货车车厢检测方法的流程示意图。

该方法用于对自动装载机，该自动装载机用于待检测货车上的货物装卸。

如图3所示，该方法具体包括：

S110，获取待检测货车的雷达数据，该雷达数据通过雷达检测装置采集。

S120，对该雷达数据进行运算处理，得到该待检测货车的车厢参数，该车厢参数用于表示该待检测货车上装卸货物时的有效货物放置区域。

具体地，本发明实施例中，在利用自动装载机进行仓库的货物向货车车厢内装载，或者货车上的货物向仓库内卸载时，首先可以启动预先配置好的检测装置，以使得其上的雷达检测装置采集该待检货车，即货车的雷达数据。

该雷达数据具体可以为采集的待检测货车的点云图。如图4所示。该点云图可以表示该检测货车的车厢情况，即包括待检测货车车厢中有效货物放置区域。

可以理解，该有效货物放置区域具体可以包括可以放置货物，或者已经放置货物的区域；还可以包括无法放置货物或非货物放置区域的障碍物信息。

进一步，在获取到待检测货车的雷达数据后，可以对获取的雷达数据进行运算处理，最终确定表示待检测货车上装卸货物时的有效货物放置区的车厢参数。

该车厢参数可以包括待检测货车的车厢尺寸、货车类型、车厢边界位置、障碍物尺寸及障碍物位置等数据。

可以理解，该车厢参数可以与货物规格信息结合，进行货物装载位置及方式的辅助计算。

本发明实施例提供的自动装载机的货车检测方法，在自动装载机对货车执行货物的装卸时，可以通过配置在检测架体上的雷达检测装置，对停放在检测架体内，且处于雷达检测区域内的待检测货车进行雷达扫描，以获取该检测货车的雷达数据，进而对雷达数据进行运算处理，得到该待检测货车的车厢参数，以表示该待检测货车当前的有效货物放置区域，最终利用车厢参数及待装卸获取的货物规格信息进行货物装载位置及方式的辅助计算。该检测方法准确性高，成本低，避免了通过人工检测的过程中耗费的大量人力资源，以及较低的生产效率，也避免了因人为因素产生检测误差和安全隐患，极大的提高了货物装卸效率，降低了货物装卸成本。

可选地，本发明的一些实施例中，在利用上述雷达检测装置，进行待检测货车的参数检测之前，还可以对检测系统进行标定，即首先需要进行雷达检测装置的安装与标定。

即该方法还包括：

S101，根据转换矩阵，对雷达检测装置进行标定。

具体地，如图1所示，在龙门上首次安装雷达检测装置后，可以对该雷达检测装置进行标定。

可以理解，在雷达检测装置安装时，应保证在雷达检测装置扫描过程中，货车车厢可以无遮挡的出现在雷达检测装置的扫描视野中

其中，可以明确雷达检测装置在世界坐标系下x轴、y轴、z轴，相对于龙门横梁的精确安装位置，同时龙门横梁的x轴数据应能够实时准确上报至处理设备，以满足保证处理设备可以实时获取雷达检测装置的粗坐标L₀(x₀,y₀,z₀)，即处理设备可以实时获取到雷达检测装置在雷达坐标系中的位置。

由于雷达检测装置的安装过程中存在位置和方向的误差，所以需要确定一个变换矩阵M，以将雷达坐标系中的坐标值转换至世界坐标系。

其中，

其中R为旋转矩阵，T为平移矩阵。

实际中，雷达检测装置采集到的点云P₀位于雷达检测装置坐标系中，通过坐标变换P＝P₀×M得到位于世界坐标系中的点云P。

变换矩阵M＝M₀×M₁，M₀＝[R₀,T₀]。

其中R₀为雷达安装时手工量取的粗旋转矩阵，T₀为随着龙门移动而变化的雷达检测装置世界坐标系下的坐标，M₁则需要通过手动标定获取。

可选地，在一些实施例中，具体的标定方法为：

首先，可以在装载车位放置N个20cm*20cm的反光板，反光板的反射光强应在80％以上，以保证准确分离地面与反光板点云。

进一步，人工量取每块反光板中心在世界坐标系下的坐标l_i(x_i,y_i,z_i)，得到一组点集L_N，然后再用雷达检测装置分别量取对应的反光板中心在雷达坐标系下的坐标l_i′(x_i′,y_i′,z_i′)得到另一组点集L′_N，则有L_N＝L′_N×M₀×M₁，利用最小二乘法进行点集配准，最终计算出M₁矩阵。

最后，每次雷达检测装置采集到的点集，经过变换矩阵M变换后得到的就是世界坐标系下的准确对应点集。

可以理解，本发明实施例中，进行雷达检测装置的安装与标定后，在龙门或雷达检测装置物理结构及位置不发生变化的情况下只需标定一次。

进一步，在一些实施例中，对获取的雷达数据进行运算处理，确定待检测货车的车厢参数时，具体可以通过如下步骤：

S121，根据该雷达数据，确定该待检测的车厢边界点云。

S122，根据该车厢边界点云，确定该待检测的车厢的轮廓。

具体地，由于雷达检测装置视角较小，无法直接对货车轮廓进行扫描，故可以对待检测货车的车厢以10Hz的频率进行局部扫描，扫描过程中，随着在滑轨上移动完成全车的扫描。然后将所有局部扫描的车厢边界点按照该帧的位置进行数据拼接，最后进行目标点线的计算。货车车厢的检测工作主要包括：单帧车厢边界点检测、边界拼接、边界轮廓直线拟合及车厢角点计算过程。

即在S121中，根据获取的雷达数据确定货车边界点，具体可以通过如下方法实现：

首先，提取车厢点云。如图4所示，首先可以根据获取的雷达数据，来提取车厢点云，即货车的单帧车厢点云。进而基于提取的车厢点云，提取该待检测货车的车厢边界点云。

即雷达检测装置自上而下进行扫描，采集到的一帧点云如图4所示，由于地面同样在雷达检测装置视野内，故需利用车厢点云与地面点云的Z轴高度差特征，滤除地面得到包含车厢和干扰的粗点云P_ng，然后对点云P_ng进行DBSCAN聚类，取聚类结果中最大的一簇作为代表车厢物理轮廓的点云P_v，车厢点云的俯视图同样如图4所示。

进一步，车厢边界提取。车厢边界提取。

即基于提取的车厢点云，提取待检测货车的车厢边界点云，具体包括：

S11，以雷达视野中心点为参考点，对单帧车厢点云进行划分，得到多组点云；

S12，选取每组点云中距离该参考点最远的点，作为该单帧车厢边界点；

S13，将得到的所有单帧车厢边界点进行拼接，得到该完整车厢边界点云。

具体地，如图5所示选取雷达检测装置视野中心点O作为参考点，将围绕于O点的车厢点云P_v每隔5度划分为一组点云，选取每组点云中距离O点最远的点为车厢边界点，则可得到车厢点云的边界点云Pb。

可以理解，在点云Pb中，部分点云是由于车厢边界产生的真实车厢边界点云，还有一部分是由于雷达检测装置Y轴视角边界产生的假边界点云，故需要滤除点云Pb中由于雷达检测装置Y轴视角边界产生的点，具体方法如图6所示，在雷达检测装置Y轴视角上下边界向内选取固定的阈值，在点云Pb中，这个阈值内的点均会被滤除，剩余的点即为车厢边界点云Pb′。

进一步，对于在通过上述步骤，确定了车厢的边界点后，可以对确定的边界点进行拼接，得到该车厢边界点云。

即首先可以启动检测后，接收一帧点云数据，进行车厢边界点检测Pb′_i,同时获取龙门实时位置lp_i，将边界点Pb′_i与实时位置lp_i存放于容器V{(Pb′₁,lp₁),(Pb′₂,lp₂),…,(Pb′_n,lp_n)}中，直至全车扫描完成。

进一步，在边界点云拼接。便利容器V，将所有局部边界点云做位姿变换后拼接到整车边界点云PB，其中：

式中，T_i＝lp_i ^T＝[x_i,y_i,z_i,]^T。

可以理解，经上述步骤得到的整车边界点云PB如图5所示，由众多无序离散点构成。

最后，如图8所示，在确定货车的边界点云后，可以利用确定的边界点云，进行货车的车厢边界轮廓直线拟合，以及车厢角点计算。

具体地，利用整车边界点云PB计算货车车厢数学轮廓的计算方法如图8所示，首先对车厢类型进行判断，如果是平板车厢，则直接利用RANSAC算法对车厢边界点云进行多条直线检测，得到4条直线Line_i＝1,…,4＝(x_i,y_i,z_i,a_i,b_i,c_i)。如图7所示。

如果是高低板车厢形式的货车，需要对复制一份边界点云PB′，将PB中点的Z轴置零，然后利用RANSAC算法对车厢边界点云进行多条直线检测，得到5条直线和代表这些直线的点的索引值，由于PB′与PB具有相同的结构，故可以用该索引值得到PB′中分别代表这5条直线Line_i＝1,…,5的点。如图7所示。

可选地，本发明的另一些实施例中，在获取到雷达数据后，还可以利用雷达数据来检测货车的车厢中是否存在障碍物。

即该方法还包括：

S02，障碍物点云提取；

S03，障碍物点云判断。

具体地，首先可以基于获取的雷达数据，进行障碍物点云提取。使用代表车厢物理轮廓的点云P_v作为障碍物检测的数据源，若车厢存在障碍物，则点云P_v中会包含车厢平面点云及障碍物点云。首先对点云P_v进行RANSAC平面拟合，分离车厢平面点云P_vp与包含障碍物与杂散点的点云P_va，然后对点云P_va进行欧式聚类，将障碍物与杂散点分别归类为不同的点云簇集合

最后对点云簇集合V_O中各个点云簇进行计数，判定点数大于50的点云簇为障碍物点云，点数小于50的为杂散点。

进一步，可以进行障碍物点云判定。在点云P_v的计算以及后续障碍物点的提取过程中，可能会出现偶发异常，为避免偶发异常现象，障碍物点云的判定规则定义为：步骤一中计算得到的障碍物点云簇需稳定存在0.5秒以上才可被判定为障碍物存在；不存在障碍物点云簇持续0.5秒以上则会被判定为当前车厢区域不存在障碍物。

另一方面，本发明实施例提供一种用于装载机的货车车厢检测装置，该装置包括：

获取模块，用于获取所述待检测货车的雷达数据，所述雷达数据通过雷达检测装置采集；

第一确定模块，用于对所述雷达数据进行运算处理，确定所述待检测货车的车厢参数，所述车厢参数用于表示所述待检测货车上装卸货物时的有效货物放置区域。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测装置，所述车厢参数包括车厢尺寸、车厢位置及车厢类型。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测装置，第一确定模块具体用于：

根据所述雷达数据，确定所述待检测检测的车厢边界点云；

根据所述车厢边界点云，确定所述待检测检测的车厢的轮廓。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测装置，该第一确定模块具体用于：

根据所述雷达数据，提取所述待检测货车的单帧车厢点云；

基于提取的所述单帧车厢点云，提取所述待检测货车的车厢边界点云。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测装置，第一确定模块具体用于包括：

以雷达视野中心点为参考点，将车厢点云进行划分，得到多组点云；

选取每组点云中距离所述参考点最远的点，作为所述单帧车厢边界点；

将得到的所有单帧车厢边界点进行拼接，得到所述整体车厢边界点云。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测装置，第一确定模块具体用于：

确定所述待检测货车的车厢类型；

当所述车厢类型为平板车厢时，利用RANSAC算法对车厢边界点云进行多条直线检测，得到所述待检测货车的车厢轮廓；

当所述车厢类型为高低板车厢时，根据所述车厢边界点云，得到一组复制车厢边界点云与一组高度归一化的车厢边界点云；

利用RANSAC算法对所述高度归一化的车厢边界点云进行多条直线检测，得到检测直线及所述检测直线的索引值；

根据所述索引值，基于所述复制车厢边界点云，确定所述待检测货车的车厢轮廓。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测装置，还包括：

第二确定模块，用于根据所述雷达数据，确定所述障碍物数据。

可选地，本发明实施例提供的货车车厢检测装置，还包括：

标定模块，用于对所述雷达检测装置进行位姿标定。

另一方面，本发明实施例提供的计算机设备，该计算机设备还包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行该程序时实现如上所述的货车车厢检测方法。

下面参考图9，图9为本发明实施例的处理设备的结构示意图。

如图9所示，处理设备包括中央处理单元(CPU)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储部分308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。CPU 301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。在一些实施例中，以下部件连接至I/O接口305：包括键盘、鼠标等的输入部分306；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分307；包括硬盘等的存储部分308；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分309。通信部分309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器310也根据需要连接至I/O接口305。可拆卸介质311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分308。特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在机器可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分309从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质311被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)301执行时，执行本发明的电子设备中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的电子设备、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机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电子设备、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行电子设备、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读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、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的电子设备、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每张方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，前述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每张方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的电子设备来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器，包括：获取模块、第一确定模块及第二确定模块。其中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定，例如，第一确定模块还可以被描述为“用于对所述雷达数据进行运算处理，得到所述待检测货车的车厢参数，所述车厢参数用于表示所述待检测货车上装卸货物时的有效货物放置区域”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中的。上述计算机可读存储介质存储有一个或者多个计算机程序，当上述计算机程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本发明的货车车厢检测方法：

获取所述待检测货车的雷达数据，所述雷达数据通过雷达检测装置采集；

对所述雷达数据进行运算处理，得到所述待检测货车的车厢参数，所述车厢参数用于表示所述待检测货车上装卸货物时的有效货物放置区域。

综上所述，本发明提供的货车车厢检测方法、检测系统及处理设备，在自动装载机对货车执行货物的装卸时，可以通过配置在检测架体上的雷达检测装置，对停放在检测架体内，处于雷达检测区域内的待检测货车的车厢进行雷达扫描，以获取该检测货车的雷达数据，进而对雷达数据进行运算处理，得到该待检测货车的车厢参数，以表示该待检测货车当前的有效货物放置区域，最终可以利用车厢参数及待装卸获取的货物规格信息进行货物装载位置及方式的辅助计算。该检测方法准确性高，成本低，避免了通过人工检测的过程中耗费的大量人力资源，以及较低的生产效率，也避免了因人为因素产生检测误差和安全隐患，极大的提高了货物装卸效率，降低了货物装卸成本。

以上描述仅为本发明的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本发明中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本发明中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种货车车厢检测方法，其特征在于，所述方法用于货车车厢检测系统，所述货车车厢检测系统包括：

检测架体及雷达检测装置；所述雷达检测装置设置在所述检测架体上，用于对置于所述检测架体底部的待检测货车的车厢进行雷达检测；

所述货车检测系统用于装载机，所述装载机用于对所述待检测执行货物的装卸；

所述货车车厢检测方法包括：

获取所述待检测货车的雷达数据，所述雷达数据通过所述雷达检测装置采集；

对所述雷达数据进行运算处理，得到所述待检测货车的车厢参数，所述车厢参数用于表示所述待检测货车上装卸货物时的有效货物放置区域。

2.根据权利要求1所述的货车车厢检测方法，其特征在于，所述车厢参数包括车厢尺寸、车厢位置及车厢类型。

3.根据权利要求2所述的货车车厢检测方法，其特征在于，所述对所述雷达数据进行运算处理，得到所述待检测货车的车厢参数包括：

根据所述雷达数据，确定所述待检测货车的车厢边界点云；

根据所述车厢边界点云，确定所述待检测货车的车厢的轮廓。

4.根据权利要求3所述的货车车厢检测方法，其特征在于，所述根据所述雷达数据，确定所述待检测货车的车厢边界点云包括：

根据所述雷达数据，提取所述待检测货车的单帧车厢点云；

基于提取的所述单帧车厢点云，提取所述待检测货车的单帧车厢边界点云。

5.根据权利要求4所述的货车车厢检测方法，其特征在于，所述基于提取的所述车厢点云，提取所述待检测货车的车厢边界点云包括：

以雷达视野中心点为参考点，对单帧车厢点云进行划分，得到多组点云；

选取每组点云中距离所述参考点最远的点，作为所述单帧车厢边界点；

将得到的所有单帧车厢边界点进行拼接，得到所述完整车厢边界点云。

6.根据权利要求5所述的货车车厢检测方法，其特征在于，所述根据所述车厢边界点云，确定所述待检测货车的车厢的轮廓包括：

确定所述待检测货车的车厢类型；

当所述车厢类型为平板车厢时，利用RANSAC算法对车厢边界点云进行多条直线检测，得到所述待检测货车的车厢轮廓；

当所述车厢类型为高低板车厢时，根据所述车厢边界点云，得到一组复制车厢边界点云与一组高度归一化的车厢边界点云；

利用RANSAC算法对所述高度归一化的车厢边界点云进行多条直线检测，得到检测直线及所述检测直线的索引值；

根据所述索引值，基于所述复制车厢边界点云，确定所述待检测货车的车厢轮廓。

7.根据权利要求1-6任一项所述的货车车厢检测方法，其特征在于，所述车厢参数还包括障碍物数据，所述货车检测方法还包括：

根据所述雷达数据，确定所述障碍物数据。

8.根据权利要求1-6任一项所述的货车车厢检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据转换矩阵，对所述雷达检测装置进行位姿标定。

9.一种用于实现如权利要求1-8任一项所述的货车车厢检测方法的货车车厢检测系统，其特征在于，所述货车车厢检测系统包括：

检测架体及雷达检测装置；

所述检测架体包括支柱、横梁及滑轨，两个所述滑轨分别固定在对应的支柱上，且两个所述滑轨平行设置；

所述横梁设置在所述滑轨上，且与两个所述滑轨垂直；

所述雷达检测装置设置在所述横梁上，以对置于所述检测架体底部，且在所述雷达检测装置的覆盖区域内待检测检测进行雷达检测。

10.一种处理设备，所述处理设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8中任一项所述的货车车厢检测方法。