本文是一篇机械论文，本文提出的车体位姿识别测量系统与方法，能够准确地测量出车斗长宽和车帮高度，并对车斗位置进行准确定位，为智能装车系统提供了装车所需的车体信息。实验表明，该车体位置尺寸测量方法能够满足装车系统对车斗定位精度的要求，为装车作业实现自动化、提高装车效率、减轻工人劳动强度提供了前期理论依据和技术方法支持。
第 1 章 绪论
1.1 课题提出的背景和意义
1.1.1 课题提出的背景
近年来，在水泥、面粉等袋装产品行业，基本实现了自动生产、包装和码垛[1]，但其装车任务还未完全实现自动化，仍然需要一定量的人工参与来完成[2]-[3]。我国袋装物料产量巨大，近年来，中国的水泥产量稳居世界第一，占世界水泥总产量超过50%。我国的水泥产量在 2017 年达到 23.16 亿吨，其中袋装水泥的产量约占水泥总产量的一半。面粉产量在 2017 年为 1.38 亿吨，化肥自 2012 年之后产量稳定在 0.7亿吨左右，面粉和化肥基本上也都是采用袋装。通过对河北省某水泥厂的调研得出，如果将现有袋装物料人工装车改为自动装车，平均每吨可节约人工装车费用约为 3元，根据对近几年得到的数据保守估计，在我国，仅袋装水泥、面粉、化肥行业，每年可节约装车费约 40.98 亿元。
此外，通过调查走访发现，在各行业中从事装车作业的主体一一装车工人，基本都属于“60 后”和“70 后”人员，而年轻一代的“80 后”和“90 后”基本没有人愿意从事装车方面的体力劳动工作。也就是说，从事装车一类工作的后续人员非常匮乏[4]。而且，很大一部分行业在装车物流方面存在环境恶劣，工作量过大，工作场所粉尘含量超标等情况，工人长期处在这种环境中工作，极易出现职业病[5]。例如长期搬运云母和水泥，会使工人得矽肺（硅肺、尘肺）；长期搬运苯胺等化工产品，会造成皮肤黏膜的损伤和腐蚀，散发出的刺鼻气味或粉尘会还会引起咽炎、肺炎、甚至是心脏停搏。
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1.2 国内外研究现状
在装车物流领域，料袋的全自动化装车是物流运输中不可或缺的关键一环，目前国内仍处于起步阶段，国际上也仅限于部分行业针对其相应的产品开发出部分相关的自动化装车机构。总的来讲，袋装物料智能装车机器人系统的研究目前仍处于起步阶段，多数技术方案停留在现有生产线和机器人的简单组合，对于机器人构型设计与优选的研究工作成果很少，并且均没有涉及对车体位姿的识别，车厢测量方面只探讨了尺寸测量方法，多数系统方案还停留在人工输入车厢参数阶段，或限定少数尺寸和形状特定的车辆。本项目正是从实现袋装物料智能在线装车任务的整体出发，针对待装车辆车体位姿识别问题进行研究。
1.2.1 装车机构的研究现状
目前，国内外在装车物流领域，袋装物料的装车方式都经历了从主要依靠人工装车到逐渐减少人工参与的过程。整个发展过程可大致分为三个阶段：
第一阶段是通过大量的装车工人加简单的装车器具来完成物料的装车。在这一阶段，工人主要利用小推车、叉车等工具将货物运送至货车附近，然后由人工将货物搬运至车斗并完成货物在车斗内的码放工作，或直接由叉车搬运至车斗上。此种装车方式通用性强、机动灵活，现在很多微小型企业仍大量采用该种装车方式。但其装车效率低、人工成本高、装车工人长期处于高污染高粉尘的环境中，工人的身体健康难以保证。
第二阶段是用专用的装车机构加少量的装车工人来完成袋装物料的装车作业。通过可伸缩及可升降的传送装置将袋装货物运送至车斗上方，然后由人工卸下。相较于上一阶段的装车方式，这种装车方式不仅效率高而且装车的人工成本低。但是，仍需没有摆脱装车过程中的人工的参与，仍然需要一定的一线人工来配合完成装车，装车过程存在一定的安全隐患，工人的身体健康仍难以保证。或者采用机械臂抓取袋装物料将货物直接或间接的装运至车斗上。这种装车方式虽然大大提高了自动化程度，但其对车型和停车位置的要求较高，装车效率低，不适用于大型车辆以及快速装车。
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第 2 章 智能装车原理及系统构成
2.1 智能装车系统的设计
经过课题组对智能装车系统各个环节的讨论研究得出，本文涉及的智能装车系统应具备以下模块及功能：
1）为了取代人工接料以及码垛装车，应设计装车码垛机构，将生产线上传送过来的物料袋自动码放到车斗上。同时考虑到载货车辆一般都较大，因此装车码垛执行子系统能适用的装车码垛范围要大；
2）装车码垛机构在车斗内码垛之前首先要知道车体的位置以及大小，此处不能通过人工测量，要实现自动测量。因此要引入机器视觉测量系统，即车体位姿测量子系统，通过车体位姿测量子系统来自动获取载货车辆的车体位姿信息；
3）应有上位机通讯控制子系统，一方面控制车斗位姿测量子系统进行车斗位姿信息提取，另一方面要控制机器人码垛子系统进行装车码垛；
4）整体智能装车系统设计完成后，还需要有袋装产品传送子系统。袋装产品传送子系统负责将物料运送给装车机器人系统，进而完成装车码放。
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2.2 各子系统功能介绍
为了使读者更加清晰地了解整个智能装车系统，本文对各子系统的结构和功能进行详细介绍。
2.2.1 上位机通讯控制子系统
上位机通讯控制子系统是整个智能装车系统的“神经中枢”，其主要由计算机以及数据传输线构成。计算机发送指令通过数据传输线传送到其它子系统，使得其它子系统完成相应动作。同时子系统完成相应动作后反馈信号通过数据传输线反馈回计算机。通过上位机通讯控制子系统对其他子系统的整体控制，实现各个子系统之间的协调配合并顺利完成装车。它控制车体位姿测量子系统中二维激光雷达和旋转平台的协调配合，向雷达发送指令完成车体扫描，通过数据处理提取出车体位姿；通过控制装车码垛执行子系统完成袋装物料的装车动作。
2.2.2 车体位姿测量子系统
车斗位姿测量子系统的硬件组成主要为： 1）二维激光雷达； 2）旋转工作台； 3）连接板； 4）导电滑环； 5）吊架； 6）多功能控制卡。
车体位姿测量子系统是整个装车系统的核心部分，只有首先测得待装车辆车体的位姿信息，才能控制装车码垛子系统进行装车。可以说准确地获取待装车辆车体位姿是实现袋装物料智能装车的前提与关键。考虑到装车现场可能处于高粉尘的环境，甚至装车现场可能为露天环境，因此引入激光雷达视觉测量系统。由旋转工作台带动二维激光雷达旋转扫描，实现对载货车辆的三维扫描。然后根据扫描得到的点云数据提取车斗尺寸及位姿信息。该子系统主要功能就是获得准确的车斗尺寸和位置，并提供给装车码垛执行子系统。其中该子系统的搭建、主要硬件设施的选型及与上位机建立通讯等具体内容在第三章详细介绍。
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第 3 章 车体位姿测量子系统 ························· 17
3.1 车体位姿测量子系统概述 .................................. 17
3.1.1 车斗扫描测量子系统的工作原理 ........................ 17
3.1.2 车体位姿测量子系统的构成 .................... 19
第 4 章 车体位姿信息提取算法及流程 ······················· 33
4.1 车体位姿测量子系统的搭建 ............................ 33
4.2 车斗模型点云数据获取 ............................. 34
第 5 章 数据处理与实验 ························· 49
5.1 车体位姿测量子系统控制软件的开发 ........................... 49
5.2 模拟车体测量实验 ...................... 51
第 5 章 数据处理与实验
5.1 车体位姿测量子系统控制软件的开发
为了更好的将本课题所研究的车体位姿测量系统应用到智能装车领域，开发了智能装车机器人车体位姿测量系统控制软件。本软件的操作界面主要包括：登陆界面、车体位姿测量界面以及帮助界面。
（1）登陆界面
登陆界面如图 5-1 所示，输入账号“河北科技大学”和密码“2018”，即可进入车体位姿测量主界面。如果输入正确的账号和密码弹出登陆成功提示窗口，如图 5-2a)所示，如果账号密码输入错误或者未输入账号密码，系统会弹出相应的错误提示窗口，如图 5-2b)、5-2c)所示。
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结论
本文针对我国袋装物料半自动化装车模式装车效率低、工人劳动强度大的现状，对袋装物料智能装车系统进行了深入研究，设计研发了一套袋装物料智能装车系统并重点研究了该系统中车体位姿识别测量模块。通过对袋装物料智能装车系统的设计与研究，对本文所做的工作及研究成果总结如下：
1）通过分析介绍本课题的研究背景及国内外研究现状，指出现阶段我国袋装物料装车模式存在的问题，其主要问题是人工参与度高，装车效率低，不能实现自动化装车。其根本原因是在现有装车系统中缺乏车体位姿识别装置，只能靠人工引导来进行装车；
2）针对上述分析得到的结论，本文重点设计了袋装物料智能装车系统中载货车辆车体位姿识别测量模块。融入了机器视觉技术，采用激光雷达来代替人眼识别的功能，实现载货车辆车斗位姿的智能测量。开发基于二维激光雷达的三维测量系统，设计专用雷达吊架，实现对货车车体的非接触测量，获取车斗点云数据；
3）在实验室环境下搭建车体测量系统并采用泡沫板搭建了模拟车斗模型，通过对模拟车斗模型进行扫描测量获取模型的三维点云数据。通过观察车斗模型的点云数据，开发了一整套车体位姿识别测量算法。在实验室经过多次测量实验，并将测量结果与真实值进行对比，结果表明本测量系统的测量误差在激光雷达允许的误差范围（±30mm）内。在户外进行真实车体测量试验，试验结果表明车体测量精度仍然满足激光雷达允许的误差范围，因此证明了该扫描系统正确可靠；
4）在 MATLAB 编程环境下，设计开发了袋装物料智能装车机器人车体位姿测量系统的控制软件。该软件主要包括车斗测量、点云显示、点云数据处理、车体位姿显示等模块组成。该软件的设计方便了用户对车体位姿的测量，使得工人可以在远离装车现场的地方进行装车操控，进而实现袋装物料的智能装车。
参考文献（略）
第 1 章 绪论
1.1 课题提出的背景和意义
1.1.1 课题提出的背景
近年来，在水泥、面粉等袋装产品行业，基本实现了自动生产、包装和码垛[1]，但其装车任务还未完全实现自动化，仍然需要一定量的人工参与来完成[2]-[3]。我国袋装物料产量巨大，近年来，中国的水泥产量稳居世界第一，占世界水泥总产量超过50%。我国的水泥产量在 2017 年达到 23.16 亿吨，其中袋装水泥的产量约占水泥总产量的一半。面粉产量在 2017 年为 1.38 亿吨，化肥自 2012 年之后产量稳定在 0.7亿吨左右，面粉和化肥基本上也都是采用袋装。通过对河北省某水泥厂的调研得出，如果将现有袋装物料人工装车改为自动装车，平均每吨可节约人工装车费用约为 3元，根据对近几年得到的数据保守估计，在我国，仅袋装水泥、面粉、化肥行业，每年可节约装车费约 40.98 亿元。
此外，通过调查走访发现，在各行业中从事装车作业的主体一一装车工人，基本都属于“60 后”和“70 后”人员，而年轻一代的“80 后”和“90 后”基本没有人愿意从事装车方面的体力劳动工作。也就是说，从事装车一类工作的后续人员非常匮乏[4]。而且，很大一部分行业在装车物流方面存在环境恶劣，工作量过大，工作场所粉尘含量超标等情况，工人长期处在这种环境中工作，极易出现职业病[5]。例如长期搬运云母和水泥，会使工人得矽肺（硅肺、尘肺）；长期搬运苯胺等化工产品，会造成皮肤黏膜的损伤和腐蚀，散发出的刺鼻气味或粉尘会还会引起咽炎、肺炎、甚至是心脏停搏。
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1.2 国内外研究现状
在装车物流领域，料袋的全自动化装车是物流运输中不可或缺的关键一环，目前国内仍处于起步阶段，国际上也仅限于部分行业针对其相应的产品开发出部分相关的自动化装车机构。总的来讲，袋装物料智能装车机器人系统的研究目前仍处于起步阶段，多数技术方案停留在现有生产线和机器人的简单组合，对于机器人构型设计与优选的研究工作成果很少，并且均没有涉及对车体位姿的识别，车厢测量方面只探讨了尺寸测量方法，多数系统方案还停留在人工输入车厢参数阶段，或限定少数尺寸和形状特定的车辆。本项目正是从实现袋装物料智能在线装车任务的整体出发，针对待装车辆车体位姿识别问题进行研究。
1.2.1 装车机构的研究现状
目前，国内外在装车物流领域，袋装物料的装车方式都经历了从主要依靠人工装车到逐渐减少人工参与的过程。整个发展过程可大致分为三个阶段：
第一阶段是通过大量的装车工人加简单的装车器具来完成物料的装车。在这一阶段，工人主要利用小推车、叉车等工具将货物运送至货车附近，然后由人工将货物搬运至车斗并完成货物在车斗内的码放工作，或直接由叉车搬运至车斗上。此种装车方式通用性强、机动灵活，现在很多微小型企业仍大量采用该种装车方式。但其装车效率低、人工成本高、装车工人长期处于高污染高粉尘的环境中，工人的身体健康难以保证。
第二阶段是用专用的装车机构加少量的装车工人来完成袋装物料的装车作业。通过可伸缩及可升降的传送装置将袋装货物运送至车斗上方，然后由人工卸下。相较于上一阶段的装车方式，这种装车方式不仅效率高而且装车的人工成本低。但是，仍需没有摆脱装车过程中的人工的参与，仍然需要一定的一线人工来配合完成装车，装车过程存在一定的安全隐患，工人的身体健康仍难以保证。或者采用机械臂抓取袋装物料将货物直接或间接的装运至车斗上。这种装车方式虽然大大提高了自动化程度，但其对车型和停车位置的要求较高，装车效率低，不适用于大型车辆以及快速装车。
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第 2 章 智能装车原理及系统构成
2.1 智能装车系统的设计
经过课题组对智能装车系统各个环节的讨论研究得出，本文涉及的智能装车系统应具备以下模块及功能：
1）为了取代人工接料以及码垛装车，应设计装车码垛机构，将生产线上传送过来的物料袋自动码放到车斗上。同时考虑到载货车辆一般都较大，因此装车码垛执行子系统能适用的装车码垛范围要大；
2）装车码垛机构在车斗内码垛之前首先要知道车体的位置以及大小，此处不能通过人工测量，要实现自动测量。因此要引入机器视觉测量系统，即车体位姿测量子系统，通过车体位姿测量子系统来自动获取载货车辆的车体位姿信息；
3）应有上位机通讯控制子系统，一方面控制车斗位姿测量子系统进行车斗位姿信息提取，另一方面要控制机器人码垛子系统进行装车码垛；
4）整体智能装车系统设计完成后，还需要有袋装产品传送子系统。袋装产品传送子系统负责将物料运送给装车机器人系统，进而完成装车码放。
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2.2 各子系统功能介绍
为了使读者更加清晰地了解整个智能装车系统，本文对各子系统的结构和功能进行详细介绍。
2.2.1 上位机通讯控制子系统
上位机通讯控制子系统是整个智能装车系统的“神经中枢”，其主要由计算机以及数据传输线构成。计算机发送指令通过数据传输线传送到其它子系统，使得其它子系统完成相应动作。同时子系统完成相应动作后反馈信号通过数据传输线反馈回计算机。通过上位机通讯控制子系统对其他子系统的整体控制，实现各个子系统之间的协调配合并顺利完成装车。它控制车体位姿测量子系统中二维激光雷达和旋转平台的协调配合，向雷达发送指令完成车体扫描，通过数据处理提取出车体位姿；通过控制装车码垛执行子系统完成袋装物料的装车动作。
2.2.2 车体位姿测量子系统
车斗位姿测量子系统的硬件组成主要为： 1）二维激光雷达； 2）旋转工作台； 3）连接板； 4）导电滑环； 5）吊架； 6）多功能控制卡。
车体位姿测量子系统是整个装车系统的核心部分，只有首先测得待装车辆车体的位姿信息，才能控制装车码垛子系统进行装车。可以说准确地获取待装车辆车体位姿是实现袋装物料智能装车的前提与关键。考虑到装车现场可能处于高粉尘的环境，甚至装车现场可能为露天环境，因此引入激光雷达视觉测量系统。由旋转工作台带动二维激光雷达旋转扫描，实现对载货车辆的三维扫描。然后根据扫描得到的点云数据提取车斗尺寸及位姿信息。该子系统主要功能就是获得准确的车斗尺寸和位置，并提供给装车码垛执行子系统。其中该子系统的搭建、主要硬件设施的选型及与上位机建立通讯等具体内容在第三章详细介绍。
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第 3 章 车体位姿测量子系统 ························· 17
3.1 车体位姿测量子系统概述 .................................. 17
3.1.1 车斗扫描测量子系统的工作原理 ........................ 17
3.1.2 车体位姿测量子系统的构成 .................... 19
第 4 章 车体位姿信息提取算法及流程 ······················· 33
4.1 车体位姿测量子系统的搭建 ............................ 33
4.2 车斗模型点云数据获取 ............................. 34
第 5 章 数据处理与实验 ························· 49
5.1 车体位姿测量子系统控制软件的开发 ........................... 49
5.2 模拟车体测量实验 ...................... 51
第 5 章 数据处理与实验
5.1 车体位姿测量子系统控制软件的开发
为了更好的将本课题所研究的车体位姿测量系统应用到智能装车领域，开发了智能装车机器人车体位姿测量系统控制软件。本软件的操作界面主要包括：登陆界面、车体位姿测量界面以及帮助界面。
（1）登陆界面
登陆界面如图 5-1 所示，输入账号“河北科技大学”和密码“2018”，即可进入车体位姿测量主界面。如果输入正确的账号和密码弹出登陆成功提示窗口，如图 5-2a)所示，如果账号密码输入错误或者未输入账号密码，系统会弹出相应的错误提示窗口，如图 5-2b)、5-2c)所示。
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结论
本文针对我国袋装物料半自动化装车模式装车效率低、工人劳动强度大的现状，对袋装物料智能装车系统进行了深入研究，设计研发了一套袋装物料智能装车系统并重点研究了该系统中车体位姿识别测量模块。通过对袋装物料智能装车系统的设计与研究，对本文所做的工作及研究成果总结如下：
1）通过分析介绍本课题的研究背景及国内外研究现状，指出现阶段我国袋装物料装车模式存在的问题，其主要问题是人工参与度高，装车效率低，不能实现自动化装车。其根本原因是在现有装车系统中缺乏车体位姿识别装置，只能靠人工引导来进行装车；
2）针对上述分析得到的结论，本文重点设计了袋装物料智能装车系统中载货车辆车体位姿识别测量模块。融入了机器视觉技术，采用激光雷达来代替人眼识别的功能，实现载货车辆车斗位姿的智能测量。开发基于二维激光雷达的三维测量系统，设计专用雷达吊架，实现对货车车体的非接触测量，获取车斗点云数据；
3）在实验室环境下搭建车体测量系统并采用泡沫板搭建了模拟车斗模型，通过对模拟车斗模型进行扫描测量获取模型的三维点云数据。通过观察车斗模型的点云数据，开发了一整套车体位姿识别测量算法。在实验室经过多次测量实验，并将测量结果与真实值进行对比，结果表明本测量系统的测量误差在激光雷达允许的误差范围（±30mm）内。在户外进行真实车体测量试验，试验结果表明车体测量精度仍然满足激光雷达允许的误差范围，因此证明了该扫描系统正确可靠；
4）在 MATLAB 编程环境下，设计开发了袋装物料智能装车机器人车体位姿测量系统的控制软件。该软件主要包括车斗测量、点云显示、点云数据处理、车体位姿显示等模块组成。该软件的设计方便了用户对车体位姿的测量，使得工人可以在远离装车现场的地方进行装车操控，进而实现袋装物料的智能装车。
参考文献（略）
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