基于北斗导航卫星系统和视觉视觉的目标托盘的高精度定位和旋转角度估计
Deqiang Meng1, Yufei Ren1, Xinli Yu1
1Qilu Aerospace Information Research Institute, Jinan 250100, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 29, 2024
概括
本研究引入了一种使用北斗导航卫星系统 (BDS) 和视觉来精确定位户外托盘的新方法,克服无人叉车的照明挑战. 该系统实现了高精度,确保可靠的自动化操作.
科学领域:
- 机器人和自动化 机器人和自动化
- 计算机视觉 计算机视觉
- 地理空间导航的导航
背景情况:
- 户外无人叉车操作面临着由于可变的照明和托盘安排,托盘检测和定位的挑战.
- 准确的定位对于高效和安全的自动卸货流程至关重要.
研究的目的:
- 提出一种可靠的方法,用于在户外无人叉车场景中高精度定位和旋转角度估计目标托盘.
- 为了解决现有系统中照明条件和托盘堆叠的局限性.
主要方法:
- 使用深度双分辨率网络 (DDRNets) 来从深度和RGB图像进行托盘细分.
- 集成的关键点提取,3D点云数据和北斗导航卫星系统 (BDS) 定位.
- 实现了坐标转换和基于卸载方向进行目标识别的托盘优先级.
主要成果:
- 实现了小于20毫米的托盘定位误差.
- 实现了小于0.37°的旋转角度估计误差.
- 证明了对照明变化和准确的目标托盘识别的稳定性.
结论:
- 拟议的BDS和基于视觉的方法显著提高了自动叉车的托盘定位精度.
- 该系统满足自动卸载操作的严格准确性要求,提高了效率和安全性.
