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龙图腾网恭喜武汉港迪智能技术有限公司申请的专利一种基于3D激光雷达的散货门机船舱及舱内物料建模方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114581606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210166061.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于3D激光雷达的散货门机船舱及舱内物料建模方法是由石先城;陈波;孙凯朋;曹志俊;张涛设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于3D激光雷达的散货门机船舱及舱内物料建模方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于3D激光雷达的散货门机船舱及舱内物料建模方法，将第一雷达安装在门机回转体上，将带自稳定装置的第二雷达安装在门机臂架象鼻梁头部；建立多个坐标系，包括门机基座坐标系、门机回转体坐标系、第一雷达坐标系和第二雷达坐标系；确定两雷达在门机回转体坐标系下的坐标变换矩阵，从而得到两雷达在回转体上的位置；两雷达根据作业指令进行扫描，获得第一初始点云和第二初始点云并配准，得到变换矩阵T12，再对第二初始点云进行校正，将第一初始点云和校正后的第二初始点云合并，得到最终点云。本发明使用了扫描效果更好的3D激光雷达，改进了点云配准方法，实现了使用简单扫描装置难以高效精确地进行扫描建模。

本发明授权一种基于3D激光雷达的散货门机船舱及舱内物料建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于3D激光雷达的散货门机船舱及舱内物料建模方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，将第一雷达安装在门机回转体上，将带自稳定装置的第二雷达安装在门机臂架象鼻梁头部，所述第二雷达受重力作用，在门机作业过程中，第二雷达的扫描方向始终保持垂直向下；第一雷达和第二雷达均为3D激光雷达；S2，建立多个坐标系，包括门机基座坐标系、门机回转体坐标系、第一雷达坐标系和第二雷达坐标系；确定第一雷达和第二雷达在门机回转体坐标系下的坐标变换矩阵，得到第一雷达在回转体上的精确位置和第二雷达在回转体上的估计位置，完成第一雷达和第二雷达的初步标定；S3，根据作业指令，所述第一雷达和第二雷达同时对作业区域进行扫描，获得第一初始点云和第二初始点云；S4，对所述第一初始点云和第二初始点云进行配准，得到变换矩阵T12，再对第二初始点云进行校正，将第一初始点云和校正后的第二初始点云合并，得到最终点云；所述步骤S2具体包括：S2-1，建立多个坐标系，包括门机基座坐标系、门机回转体坐标系、第一雷达坐标系和第二雷达坐标系；所述门机基座坐标系以门机回转中心为原点，垂直于水平面向上为Z轴，垂直于码头岸线指向水侧为Y轴，按照右手定则确定X轴方向；所述门机回转体坐标系原点、Z轴和基座坐标系重合，Y轴始终指向臂架方向，按照右手定则确定X轴方向；S2-2，所述门机回转体坐标系和门机基座之间仅相差一个旋转角度θ，该旋转角度θ的值通过安装在回转体上的包括绝对值编码器的传感器获取，记该旋转角度θ的值的变换矩阵为TWR；S2-3，所述第一雷达坐标系和第二雷达坐标系在产品内部已经明确定义，通过对第一雷达和第二雷达进行初步标定，获得确定第一雷达和第二雷达在门机回转体坐标系下的坐标变换矩阵从而得到第一雷达和第二雷达在回转体上的精确位置和第二雷达在回转体上的估计位置；所述步骤S2-3具体包括：S2-3-1，利用码头上固有的对象对第一雷达的外参进行标定，确定第一雷达相对于门机回转体坐标系的坐标变换矩阵TRL1＝[Rt]；S2-3-2，根据门机上包括绝对值编码器的传感器粗略确定第二雷达和门机回转体坐标系的坐标变换矩阵TRL2；所述步骤S2-3-1具体包括：第一雷达对码头场景进行3D扫描，获得标定点云，从所述标定点云中提取特征进行标定；在标定点云中提取相互垂直的地面和门机下部电气房平面，确定三个旋转自由度，得到坐标变换矩阵TRL1的旋转部分，记为R；根据门机机械尺寸，在标定点云中选取门机结构上多个坐标已知的点，根据其在标定点云中和实际场景中的相对关系，对选取的多个点求取平均值P1，通过旋转和平移变换得到P1在实际场景中的对应点P2，利用均值点求取平移自由度t：P2＝R*P1+t得到坐标变换矩阵的平移部分t；确定第一雷达相对于门机回转体坐标系的坐标变换矩阵TRL1＝[Rt]；所述步骤S3具体包括：所述第一雷达和第二雷达同时对作业区域进行扫描，分别获得一个点云，并根据第一雷达和第二雷达的坐标变换矩阵链，将两个点云转换到门机基座坐标系下；设两个点云中的任一坐标分别为PL1、PL2，其在门机基座坐标系下的坐标分别为PW1、PW2，则有：PW1＝TWR*TRL1*PL1PW2＝TWR*TRL2*PL2称门机基座坐标系下的两个点云PW1和PW2分别为第一初始点云、第二初始点云；所述步骤S4具体包括：S4-1，对所述第一初始点云和第二初始点云进行预处理，所述预处理包括对于第一初始点云和第二初始点云通过直通滤波方式去除无关点云，以及进行半径滤波，去除噪点，得到对应的两个滤波点云；继续执行步骤S4-2；S4-2，通过体素滤波，对两个滤波点云进行降采样处理，得到对应的点云规模合适的第一稀疏点云和第二稀疏点云；继续执行步骤S4-3；S4-3，对所述第一稀疏点云和第二稀疏点云进行粗配准；所述粗配准包括根据PCL库提供的配准算法模块，以第一稀疏点云为目标点云，第二稀疏点云为源点云，计算两点云的FPFH特征，设置参数，对两点云进行配准计算，得到第二稀疏点云到第一稀疏点云的坐标变换矩阵T1；并根据T1对第二稀疏点云进行坐标变换，得到更新后的第二初始点云；继续执行步骤S4-4；S4-4，对第一稀疏点云和更新后的第二初始点云再次进行直通滤波和半径滤波处理，在进行直通滤波时修改参数，减小X方向范围，并取消阈值的放松；继续执行步骤S4-5；S4-5，对两点云进行降采样处理，滤波边长设置为lfin；继续执行步骤S4-6；S4-6，对两点云进行ICP精配准；所述粗配准包括以第一稀疏点云为目标点云，更新后的第二初始点云为源点云，设置参数，进行ICP配准计算，得到坐标变换矩阵T2；并根据T2对更新后的第二初始点云进行坐标变换，得到最终门机基座坐标系下的第二初始点云；继续执行步骤S4-7；S4-7，根据坐标变换矩阵T1和T2得到变换矩阵T12＝T1*T2，再对门机基座坐标系下的第二初始点云进行校正：PW1＝T12*PW2，得到校正后的第二初始点云；将第一初始点云和校正后的第二初始点云合并，得到最终点云。

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