[發明專利]一種獲取車輛三維輪廓的方法、裝置及系統有效
| 申請號: | 201110414028.6 | 申請日: | 2011-12-12 |
| 公開(公告)號: | CN103162639A | 公開(公告)日: | 2013-06-19 |
| 發明(設計)人: | 邵長東;余志軍;何風行;呂政;馬潤澤;高彥;潘強;沈杰;劉海濤 | 申請(專利權)人: | 無錫物聯網產業研究院;感知物聯網集團(無錫)有限公司 |
| 主分類號: | G01B11/24 | 分類號: | G01B11/24;G01S17/89 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 獲取 車輛 三維 輪廓 方法 裝置 系統 | ||
技術領域
本發明涉及測量領域,尤其是涉及一種獲取車輛三維輪廓的方法、裝置及系統。
背景技術
在道路運輸行業中,經常出現車輛非法改裝如超長、超寬、超高等現象,車輛的這種超限運輸往往直接導致超載,從而易帶來道路交通事故和道路設施的早期損壞等問題。當前國家也有相應的法律法規明確規定車輛的結構不得任意改造,嚴禁超限,載物的長、寬、高尺寸不得違反裝載要求,因此車輛的整車尺寸/三維輪廓數據等參數成為汽車通過性參數及運行安全檢測的重要內容。
目前我國汽車檢測機構普遍采用的測量器有卷尺、角度尺、外徑卡規、標桿,以及光學式和電磁式檢測儀等。在對車輛三維輪廓進行測量時,大多數方法仍是在車輛處于靜止狀態下,通過人工借助卷尺、角度尺、標桿等方法進行的干預測量。這些測量方式效率低,人為誤差大,可重復性差,不能滿足現代化檢測的要求。而工業上使用的全站儀、三坐標測量機、輪廓儀等結構復雜,對測量條件要求苛刻,測量時間長,價格昂貴,不利于在汽車檢測領域進行推廣。
現有技術中的一種方案是通過圖像處理技術檢測車輛位置、姿態和三維輪廓,如基于雙目立體視覺的雙目攝像重建方法。雙目立體視覺作為計算機視覺的重要分支,是一種由不同位置的2臺或者1臺攝像機經過移動或旋轉拍攝同一幅場景,通過計算空間點在兩幅圖像中的視差來獲得該點的三維坐標的方法。這種方法可以實現自動、快速、非接觸測量。
發明人在實現本發明的過程中,發現該方案至少存在以下缺點:需要攝像機在不同的方位拍攝圖像再由拍攝到的2張2D圖像重建3D物體,對光照條件要求苛刻,測量精度低,可靠性、穩定性差。
現有技術中的另一種技術方案是由激光位移傳感器生成通過物體的三維輪廓,該方法通過多道激光光束組成幕簾式的激光光幕來獲取通過物體的輪廓尺寸,可非接觸實時監測被測物輪廓變化數據,是一種將激光光源、光電檢測和計算機工業控制技術相結合的光、機、電一體化輪廓檢測系統,可廣泛用于生產線上對各種規格的輪廓實時測量上。
發明人在實現本發明的過程中,發現該方案雖然解決了對光照條件要求苛刻、測量精度低、可靠性穩定性差的問題,有著非接觸、實時性強、抗干擾能力強、精度高等優點,但也存在以下缺點:該方案中使用的各類激光幕簾均是專用于測量小尺寸工件的,測量范圍小,對于車輛這樣尺寸較大的物體就不適用了,無法得到車輛的三維輪廓數據。
發明內容
本發明要解決的技術問題是:獲得車輛的三維輪廓數據。
本發明實施例提供了一種獲取車輛三維輪廓的方法,用于包括第一組激光雷達及第二組激光雷達的系統,其中
所述第一組激光雷達和所述第二組激光雷達均為二維激光雷達,且
所述第一組激光雷達的掃描面與車輛的運動方向垂直,所述第二組激光雷達的掃描面與所述車輛的運動方向平行;
所述方法包括以下步驟:
在所述車輛通過時,驅動所述第一組激光雷達和第二組激光雷達進行多次測量;
在每次測量時,獲取來自所述第一組激光雷達的當前最新一幀的第一圖像數據,利用所述第一圖像數據獲得所述車輛一橫截面的輪廓點的二維坐標信息,
獲取來自所述第二組激光雷達的當前最新一幀的第二圖像數據,利用所述第二圖像數據獲得所述橫截面在所述車輛運動方向上的坐標信息,
根據所述橫截面的輪廓點的二維坐標信息及所述橫截面在所述車輛運動方向上的坐標信息,獲得所述橫截面的輪廓點的三維坐標信息;
對所述多次測量獲得的多個橫截面的輪廓點的三維坐標信息進行插值處理,獲得所述車輛的三維輪廓。
優選的,所述第一組激光雷達具體包括兩臺激光雷達,所述兩臺激光雷達同高并位于同一與所述車輛運動方向垂直的平面內,且分別位于所述車輛的運動方向的兩側。
優選的,獲取來自所述第一組激光雷達的當前最新一幀的第一圖像數據,利用所述第一圖像數據獲得所述車輛一橫截面的輪廓點的二維坐標信息的步驟,具體包括:
獲取來自所述第一組激光雷達中每臺激光雷達的當前最新一幀圖像數據,
根據所述每臺激光雷達的當前最新一幀圖像數據,獲取所述車輛一橫截面各部分輪廓點的二維坐標信息;
將所述橫截面各部分輪廓點的二維坐標信息進行坐標平移及合并處理,獲得所述橫截面全部輪廓點的二維坐標信息。
優選的,利用所述第二圖像數據獲得所述橫截面在所述車輛運動方向上的坐標信息的步驟,具體包括:
利用所述第二圖像數據獲取所述車輛在本次測量與上次測量之間的位移;
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