一种基于轮廓匹配的仓储机器人托盘检测方法

对托盘的检测是仓储机器人进行货物搬运的关键步骤.针对当前检测方法光照鲁棒性不强、受托盘与传感器之间相对位姿的约束等问题,提出一种基于点云平面轮廓匹配的检测方法.该方法使用ToF(Time-of-Flight)相机采集点云;点云经预处理后,使用以法线为约束的区域生长算法进行平面分割,并沿其主法线方向投影生成栅格图,解决受相对位姿约束的问题;最后在对栅格图进行轮廓提取后,利用融合Hu不变矩和尺度比例特征的轮廓特征进行目标与模板的匹配,实现对托盘的检测.实验结果表明,该方法在光照不同、托盘位姿不定等场景下均具有高识别率和强鲁棒性.