公开(公告)号：CN115471542A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202210479182.X

申请日：2022-05-05

Applicant: 济南大学

Inventor： 艾长胜 ,  张传斌

IPC: G06T7/70 ,  G06T7/80

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO v5的包装物双目识别定位方法，本发明主要包含以下步骤：A.双目相机标定；B.图像采集并立体校正；C.利用YOLO v5进行包装物识别与定位；D.立体匹配；F.获取包装物的三维坐标，本发明提出的一种基于YOLO v5的包装物双目识别定位方法，首先使用标定后的双目相机采集图像，将获取的左右图像进行立体校正，将图像校正成理想成像下的双目图像，然后输入到目标检测模型中，对识别出的目标包装通过立体匹配算法对左右图像进行匹配，根据左右图像的视差值计算目标包装物的距离值，最后把包装物的三维坐标发送给机器人，可用于引导机器人对包装袋或包装盒等包装物抓取分拣的自动化场景。

公开(公告)号：CN116430352A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310412444.5

申请日：2023-04-18

Applicant: 济南大学

Inventor： 艾长胜 ,  张传斌

IPC: G01S7/48 ,  G01S17/06 ,  G01S17/88 ,  G06V20/64 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的集装箱位置和姿态检测方法，用于集装箱中智能装卸机器人对集装箱的位置和姿态检测，并以集装箱的位置和姿态确定装卸机器人作业的行驶路径，为装卸机器人提供了精确的导航信息。本文首先将激光雷达安装在机器人的支架上，避免周围杂乱的环境影响激光点云的处理；随后通过处理一帧激光点云数据，将激光点云的极坐标转换为笛卡尔坐标，并使用聚类算法找到类似集装箱的矩形包围框，也就获得了集装箱的轮廓点云；然后对集装箱的轮廓点云第二次聚类，将集装箱的轮廓点云分为三部分，并使用最小二乘法拟合三部分的点云数据，将斜率相近的两条直线视为集装箱的左右两侧箱壁，由两条斜率相近的直线方程进而推算出集装箱的中心线方程，将中心线方程作为装卸机器人的导航路径；最后导航路径的直线方程的斜率即为集装箱在激光雷达坐标系下的姿态，通过计算集装箱的左右两侧箱壁的直线方程的起始点，计算得出集装箱在激光雷达坐标系下的中心点坐标。通过以上步骤我们可以通过激光雷达来检测集装箱的位置和姿态以及确定货物装卸机器人的工作路径。

公开(公告)号：CN115147493A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210483047.2

申请日：2022-05-06

Applicant: 济南大学

Inventor： 艾长胜 ,  张传斌 ,  冯志全

IPC: G06T7/80 ,  G06T7/00 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的双目相机障碍物检测方法，用于AGV对障碍物的检测。本发明首先使用双目相机作为传感器获取两张左右图像，根据相机标定参数对左右图像做畸变校正处理，然后对图像预处理消除环境噪声，使用立体匹配获得图像的视差图，最后计算视差图像中最大视差值，根据视差求出当前图像帧中最小的深度距离，将该距离与预先设定的安全距离比较，判断是否存在障碍物。