【摘 要】
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最近,随着医院对于药品以及医疗器械需求的不断增加,对医疗仓储物流带来了压力,因此搬运机器人在医疗物流领域的应用得到了广泛的关注。随着新型冠状病毒在世界各地的蔓延,通过无人驾驶叉车或自动导引车（AGV）实现医疗物流托盘装卸的自动化已成为迫切的需求。目前识别和定位仓储托盘的方法主要是采用基于激光雷达、基于视觉或者两者相结合的方法,但是激光雷达的价格比较昂贵并且获取的点云较为复杂,处理起来耗费时间较多。
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最近,随着医院对于药品以及医疗器械需求的不断增加,对医疗仓储物流带来了压力,因此搬运机器人在医疗物流领域的应用得到了广泛的关注。随着新型冠状病毒在世界各地的蔓延,通过无人驾驶叉车或自动导引车（AGV）实现医疗物流托盘装卸的自动化已成为迫切的需求。目前识别和定位仓储托盘的方法主要是采用基于激光雷达、基于视觉或者两者相结合的方法,但是激光雷达的价格比较昂贵并且获取的点云较为复杂,处理起来耗费时间较多。仅仅依靠视觉传感器缺乏三维信息又不能准确地定位托盘位置并获得托盘的位姿,鲁棒性较差。本文提出了一种基于RGB图像和深度数据的托盘识别和定位算法的新方法。算法使用了低成本的RGB-D相机来获取RGB和深度数据。首先应用深度神经网络来识别RGB图像中的托盘目标,并通过几何映射关系将托盘目标的RGB信息与深度数据信息相关联。再将深度数据转换成三维点云处理,经滤波、分割等预处理后,提取托盘的正面平面,获得托盘的精确方向角度。基于托盘几何特征提取垂直和水平的线段,在托盘中心形成“T形”,并准确找到托盘中柱的中心点。在实验中,托盘未经过任何人工标记和处理。实验结果表明,距离为3 m以内时,托盘空间定位精度误差小于1 cm,角度精度误差小于0.4°,算法的端到端整体运行时间小于700 ms。综上所述,本文提出的医疗物流托盘识别及定位算法定位准确、光照鲁棒性好、不需要人工标记,并且可以扩展多种托盘使用。本文提出的托盘识别和定位算法为自动托盘装卸设备和AGV设备的应用提供了有效的解决方案。
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