स्वचालित फोर्कलिफ्ट के लिए RGB छवि और पॉइंट क्लाउड डेटा पर आधारित पैलेट पहचान और स्थान निर्धारण

पैलेट पहचान और स्थान निर्धारण लॉजिस्टिक्स स्वचालन की प्रक्रिया में एक मौलिक कार्य है। पैलेट के कोण का सटीक अनुमान प्रभावशीलता और सुरक्षा में सुधार करता है। यह पेपर वस्तु पहचान मॉडल YOLOv5s और पॉइंट क्लाउड प्रसंस्करण के आधार पर पैलेट पहचान और स्थान निर्धारण की एक विधि प्रस्तुत करता है। प्रस्तावित विधि तीन चरणों में विभाजित है: 1) गहराई दिशा में पॉइंट क्लाउड मात्रा वितरण के आधार पर पॉइंट क्लाउड क्रॉपिंग और RGB छवि पर वस्तु पहचान मॉडल द्वारा उत्पन्न पैलेट बाउंडिंग बॉक्स का उपयोग करके गणनात्मक डेटा मात्रा को कम करना; 2) पैलेट के विक्षेपण कोण को हल करने के लिए गतिशील पैरामीटर पुनरावृत्ति MSAC एल्गोरिदम का उपयोग करके पैलेट के अग्र भाग का अनुकूलन; और 3) छवि प्रसंस्करण के आधार पर पैलेट प्रवेश छिद्रों का स्थानीयकरण और पैलेट केंद्र बिंदु की गणना। प्रस्तावित विधि को एक संरचित-रोशनी 3डी कैमरे द्वारा कैप्चर किए गए डेटा के साथ शेल्फ पर स्थित पैलेट के RGB-छवियों और पॉइंट क्लाउड डेटा का उपयोग करके परीक्षण किया गया। पैलेट के कोण को विभिन्न विक्षेपण कोणों और विभिन्न दूरियों के साथ दो समूहों में सेट किया गया है। परिणामों से संकेत मिलता है कि कोण के संदर्भ में विधि का गणनात्मक त्रुटि 0.4 डिग्री के भीतर है, और दूरी में त्रुटि 1 सेंटीमीटर के भीतर नियंत्रित है, जो एक निश्चित डिग्री की सटीकता और स्थिरता है।