基于自适应颜色快速点特征直方图的托盘识别方法

詹燕; 陈志慧; 朱宝昌; 朱婷婷; 邵益平; 鲁建厦

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基于自适应颜色快速点特征直方图的托盘识别方法

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摘要

托盘识别是无人驾驶工业车辆进行货物搬运的关键技术之一.针对现有托盘识别方法低效耗时、鲁棒性差、参数选择随意的缺点,提出了一种基于自适应颜色快速点特征直方图的托盘识别方法.该方法使用Kinect V2传感器采集包含托盘的场景点云数据,点云经离群点剔除后,基于邻域特征熵函数最小准则获取每个点的最优邻域半径.提取点云关键点,计算关键点的颜色特征和自适应邻域快速点特征直方图,融合成自适应颜色快速点特征直方图,进行特征匹配与误匹配点对剔除,从而实现托盘识别.与固定邻域半径为0.012 m的快速点特征直方图对比,实验结果表明:基于自适应颜色快速点特征直方图的托盘识别精度提高了83.74%,特征提取用时减少了35.55%,验证了方法的优越性.

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来源
《上海交通大学学报》 |2023年第3期|297-308|共12页
作者
詹燕; 陈志慧; 朱宝昌; 朱婷婷; 邵益平; 鲁建厦;
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作者单位

浙江工业大学机械工程学院;

诺力智能装备股份有限公司;

浙江省智能物流装备工程技术研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机集成制造;
关键词
快速点特征直方图; 特征提取; 自适应最优邻域; 托盘识别;

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