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本发明公开了一种面向无人叉车的托盘识别定位方法，包括如下步骤：S1，集成单目相机与单线激光雷达，对对其进行标定，得到相机的内参矩阵和外参矩阵；S2，选取并完成神经网络系统的训练及部署；S3，通过神经网络获取托盘识别框顶点的二维坐标和内参矩阵，得到托盘左右两侧与相机光心的连线，与相机光轴的夹角；S4，根据单线激光雷达测距信息和外参矩阵，将点云投影到相机坐标系下，根据夹角，对相机坐标系下的点云进行滤波，保留托盘对应的点云；S5，将托盘对应的点云，利用霍夫变换进行直线检测，拟合出托盘前表面及托盘前表面中心点的二维坐标及托盘前表面在相机坐标系中的倾角。

本发明在实际工作场景中能够提高无人叉车的自主作业能力和环境适应能力，降低了计算资源的消耗，以便在移动端算力有限的情况下保证托盘识别定位的实时性，同时具有较好的托盘识别效果与定位效果，识别准确度高、识别范围广，定位精度高、定位范围广，保障了无人叉车在非结构化环境中的自主作业能力，此方法可以降低传感器元件的要求，提高结构紧凑，提高集成度，降低成本，从而可降低此方法的使用门槛，有利于此托盘识别定位方法的推广与应用普及。

浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。