隨著現代物流技術的不斷發(fā)展,以自動叉車為代表的倉儲機器人在智能倉儲中發(fā)揮著越來越重要的作用。倉儲托盤檢測是指從復雜場景中檢測出倉儲托盤并測量其位置和姿態(tài),是自動叉車實現全自動、柔性化工作的關鍵環(huán)節(jié)�，F有的倉儲托盤檢測研究主要采用基于激光雷達、基于視覺或兩者結合的檢測方法,但是激光雷達數據稀疏且價格昂貴;視覺傳感器成本低廉、特征豐富,更適合實際應用,但相關算法光照魯棒性差、易受目標位姿影響,需要進行改進。更重要地,現有研究大多僅適用于搬運場景,應用范圍相當有限。綜上所述,本文針對不同場景下的倉儲托盤,提出魯棒、精準、低成本的視覺檢測方法,主要工作包括:1.分析不同場景下的倉儲托盤檢測需求,根據倉儲托盤與自動叉車之間的相對距離,將應用場景分為對光照魯棒性、檢測范圍需求較高的遠距離場景和對測量誤差要求嚴格的近距離場景兩類。2.針對遠距離場景,提出基于ToF（Time-of-Flight）相機的托盤檢測算法,該算法使用ToF相機采集三維點云,經濾波、分割等預處理后,分別使用三維全局特征和局部特征進行粗檢測和精檢測。實驗表明該方法檢測精準、光照魯棒性好、受目標位姿影響小,但算法性能低、測量誤差較... 

【文章來源】：上海交通大學上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：84 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

型倉儲托盤

上海交通大學碩士學位論文步具備了自動駕駛、精準定位、優(yōu)化路徑、安全避障等功能及特點，在提升企業(yè)生產效率、降低生產成本、將人從重復性的機械勞動中解放出來等方面起到了無可替代的作用。根據工業(yè)車輛分會公布的最新數據[3]顯示，截止 2017 年 6 月 30日，機動工業(yè)車輛上半年總銷售量為 242907 臺，相比去年同期的 180971 臺，增長 34.22%；國內市場銷售 184279 臺，相比去年同期的 131268 臺，增長 40.38%;出口 58628 臺，相比去年同期的 49703 臺，增長 17.96%�？梢�，中國倉儲物流行業(yè)正進入蓬勃發(fā)展期，也反映了倉儲物流行業(yè)對于技術自動化升級的迫切需求。

無軌導航AGV

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2922025