本发明涉及托盘识别定位，具体涉及一种基于深度相机的托盘识别定位方法。
背景技术：
1、托盘识别是agv作业流程中的重要步骤，是一种通过车载传感器感知周围环境，从而识别以及定位托盘的关键技术。针对复杂的仓储环境，急需一种精准高效的托盘识别定位算法。
2、经检索公开号为cn115761210a的中国专利公开了一种基于深度相机的托盘识别定位方法，涉及托盘识别定位技术领域，s1：深度相机感知环境，形成深度点云；s2：接收深度点云，得到托盘的关键信息；s3：点云进行边缘提取，轮廓点云与模板点云匹配，得分最高判定为托盘；s4：计算左右侧平行线的中点以及托盘上边缘线的法平面，得到第一帧先验位姿；s5：利用第一帧先验位姿，分割处理后续九帧数据，得到十帧结果进行平均处理，得到稳定托盘位姿；s6：结合机器人定位导航完成托盘插取。深度相机感知环境，形成深度点云，点云进行边缘提取，提取之后的轮廓点云与模板点云匹配，大大减少计算量，降低处理器运算负担，可以在嵌入式设备上实施。
3、但是在托盘上添加人工特征，比如二维码来进行二次定位，解决了部分问题，但是也增加了施工成本、提高了前期部署难度。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于深度相机的托盘识别定位方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于深度相机的托盘识别定位方法，包括以下步骤：
3、步骤一：对托盘进行扫描并获取托盘的原始点云数据；
4、步骤二：对原始点云数据进行特征提取；
5、步骤三，提取感兴趣区域；
6、步骤四，使用感兴趣区域坐标；
7、步骤五：对提取出来的点云块进行pca分析；
8、步骤六：根据上一步的投影方向，将提取出来的点云快投影到垂直主向量方向；
9、步骤七：使用opencv对上一步的图像进行一系列形态学变换，得到平滑均匀的图像；
10、步骤八：提取托盘孔洞，并对孔洞进行尺度约束，得到托盘的真实孔洞；
11、步骤九：将2d孔洞反投影到3d空间，确定托盘的3d位置。
12、本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤二还包括，由于托盘从相机方向观测，存在多个立柱，使用三维卷积对点云中的立柱进行提取，从而提取出所有立柱的点云，然后使用聚类算法，对尺寸不在正常范围内的立柱进行剔除，得到多个满需要求的立柱。
13、采用上述技术方案，该方案这样设置可以方便快捷的得到多个满足需求的立柱，从而方便后续算法。
14、本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤三还包括，对步骤二中的立柱进行排列组合，筛选满足几何约束的立柱组合，并将满足要求的立柱组合作为感兴趣区域。
15、采用上述技术方案，该方案这样设置可以得到托盘端面的初步位置。
16、本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤三还包括，通过对原始点云进行重新采样，提取得到感兴趣点云块。
17、采用上述技术方案，该方案这样设置可以得到托盘端面的所有点云。
18、本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤五还包括，通过pca分析获得点云的主成分向量。
19、采用上述技术方案，该方案这样设置可以得到统计学上更加精确的端面坐标和方向。
20、本发明技术方案的进一步改进在于：所述步骤六还包括，根据步骤五的投影方向，将提取出来的点云快投影到垂直主向量方向获得2d图像。
21、采用上述技术方案，该方案这样设置可以得到一个托盘端面的图像。
22、由于采用了上述技术方案，本发明相对现有技术来说，取得的技术进步是：
23、1、本发明提供一种基于深度相机的托盘识别定位方法，可以对托盘进行二次定位，降低托盘摆放位置要求。
24、2、本发明提供一种基于深度相机的托盘识别定位方法，可以对托盘进行识别，解决托盘位空缺问题。
25、3、本发明提供一种基于深度相机的托盘识别定位方法，不需要添加人工特征，适用于多种标准托盘。
1.一种基于深度相机的托盘识别定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的托盘识别定位方法，其特征在于：所述步骤二还包括，由于托盘从相机方向观测，存在多个立柱，使用三维卷积对点云中的立柱进行提取，从而提取出所有立柱的点云，然后使用聚类算法，对尺寸不在正常范围内的立柱进行剔除，得到多个满需要求的立柱。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的托盘识别定位方法，其特征在于：所述步骤三还包括，对步骤二中的立柱进行排列组合，筛选满足几何约束的立柱组合，并将满足要求的立柱组合作为感兴趣区域。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的托盘识别定位方法，其特征在于：所述步骤四还包括，通过对原始点云进行重新采样，提取得到感兴趣点云块。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的托盘识别定位方法，其特征在于：所述步骤五还包括，通过pca分析获得点云的主成分向量。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的托盘识别定位方法，其特征在于：所述步骤六还包括，根据步骤五的投影方向，将提取出来的点云快投影到垂直主向量方向获得2d图像。
