业务和功能介绍
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。
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。
项目实现
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。
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。
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