基于激光雷达的料堆特征提取方法优化

对料堆表面和形态进行特征提取是实现仓储自动化、智能化的前提与基础,为货料的自动存、取控制提供判断依据。为了提取料堆的形态与覆盖面特征,首先,采用激光雷达对料堆进行扫描,获取三维点云后使用融合算法进行预处理;其次,基于表面法向量的差异和空间距离差异对点云进行超体素聚类;最后,利用曲面凹凸判断方法对聚类后的三维点云曲面提取出凸面,从而实现了料堆表面形态的判断。实验结果表明,该方法可较好地识别料堆表面特征,识别误差小于3.11%,且不需要针对场景进行训练,可直接应用于不同料堆场景。