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申请/专利权人：福龙马城服机器人科技有限公司

摘要：本发明公开了无人清扫车回仓位垃圾箱检测与激光脏污识别方法及系统，其中方法包括：S1：获取数据；S2：通过车辆底盘状态数据判别车辆状态；S3：根据获取的数据计算得到ROI点云数据，将其分类为回仓位内点云数据与非回仓位的可行驶区域点云数据；S4：利用单线激光判别位于回仓位内的障碍物是否为专用垃圾箱与单线激光雷达是否存在脏污情况；利用聚类算法判断距离无人清扫车距离最近的障碍物；S5：对专用垃圾箱与障碍物进行包围盒构建，得到专用垃圾箱与障碍物的长宽属性信息。本发明能够自动识别无人清扫车回仓位的专用垃圾箱，同时具备单线激光传感器表面脏污检测能力，有助于无人清扫车的自动化作业，提高工作效率。

主权项：1.无人清扫车回仓位垃圾箱检测与激光脏污识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取单线激光点云数据、导航地图数据、车辆底盘状态数据及定位数据；S2：通过车辆底盘状态数据判别车辆状态，若处于倒档或空档状态，且无人清扫车接受回仓的导航指令，代表无人清扫车倒车入库进入专用垃圾箱倾倒位；S3：根据单线激光点云数据、导航地图数据与定位数据获取无人清扫车的ROI点云数据，所述ROI点云数据为无人清扫车的可行驶区域点云数据，筛选ROI点云数据，将其分类为回仓位内点云数据与非回仓位的可行驶区域点云数据；S4：利用单线激光对回仓位内点云数据进行检测，判别位于回仓位内的障碍物是否为专用垃圾箱与单线激光雷达是否存在脏污情况；利用聚类算法对非回仓位的可行驶区域点云数据进行障碍物点云数据聚类，判断距离无人清扫车最近的障碍物；S5：对回仓位内的专用垃圾箱与非回仓位的可行驶区域中距离无人清扫车最近的障碍物进行包围盒构建，得到专用垃圾箱与障碍物的长宽属性信息；所述步骤S4中利用单线激光对回仓位内点云数据进行检测，判别位于回仓位内的障碍物是否为专用垃圾箱具体为：单线激光扫描专用垃圾箱前表面得到的点云数据呈现为一条直线，故对回仓位内点云数据进行直线检测；对检测出的直线，计算两个特征：直线长度、该直线与回仓位底边的夹角；利用设定的专用垃圾箱前表面实际长度阈值与设定的夹角阈值，判别此障碍物是否为专用垃圾箱：若得到的直线长度特征在设定的专用垃圾箱前表面实际长度阈值范围内且得到的夹角特征小于设定的夹角阈值，则判别此障碍物为专用垃圾箱，否则视为普通障碍物。

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