随着智能制造与无人化技术的发展,传统原料仓储与上料方式已难以满足高效、安全、智能化生产需求。无人天车自动上料系统应运而生,旨在通过激光雷达+点云技术实现对原料堆场的自动识别、空间建模与智能抓料,大幅提升生产效率、减少人力成本、降低安全风险。
仓库空间三维重建与物料分布可视化
智能路径规划与自动抓料控制
实时监测与动态调整
支持无人值守、远程控制
系统核心由两部分组成:
C++ 点云处理模块:基于 PCL(Point Cloud Library)实现海量点云数据的高效处理、滤波、边界提取等计算密集型任务,确保运行速度和精度。
Python 控制与建模模块:完成仓库空间建模、路径规划、设备控制指令下发与Web端数据可视化,实现快速开发与灵活部署。
点云数据获取与预处理(C++)
激光雷达扫描原料库并生成 .pcd 格式的三维点云数据;
使用 C++ 开发的高性能模块对点云进行噪声滤波、离群点剔除、体素网格简化、边界提取,提升处理速度与精度;
利用 C++ 实现点云切片、物料堆体积计算,为后续抓取策略提供数据支持。
2. 空间建模与控制逻辑(Python)
Python 调用 C++ 点云处理结果,构建完整的三维仓库模型;
结合物料分布和实时库存,实现动态路径规划与抓取点选取;
基于 Flask 实现 Web 控制台,支持物料堆场状态可视化、任务状态监控、远程指令控制。
3. 自动化抓料与系统联动
Python 控制模块生成的路径与动作指令,通过工业通信协议(如 Modbus/TCP)实时下发至天车控制系统;
抓料完成后自动反馈结果并动态调整下一步动作,实现闭环控制。