， ，霄远，

(上海交通大学机械与动力工程学院机械系统与振动国家重点实验室， 上海 200240)

0 引言

在移动机器人抓取搬运作业中，识别待操作目标物体的宽度和摆放方位是成功的关键。文献[1]采用二维图像进行物体检测和定位。随着深度传感器的发展，基于三维点云的物体参数识别方法越来越多，相比于基于二维图像的方法，其更适合于识别物体的几何参数。基于三维点云识别物体几何参数，首先需要构建整体环境的三维点云结构，然后从包含地面和周边环境信息的数据中分离出物体，最后识别其宽度和摆放方位。

文献[2]采用旋转的二维激光雷达生成三维点云构建三维环境地图；文献[3]采用三维激光雷达实时建立高精度三维点云地图，但是需要借助相机传感器。文献[2-3]主要研究定位建图技术，并没有识别物体几何参数。在物体与环境信息分离方法方面，文献[4-6]提取环境中的平面，实现物体与地面、墙面或桌面的分割。文献[7]首先将物体三维点云投影到二维平面，然后采用连通成分分析进行物体分割。在物体几何参数识别方面，文献[8]先建立汽车点云的包围盒, 然后估计包围盒的方位和尺寸参数。文献[9]提出建立边缘点凸包，然后通过最小化凸包顶点与包围盒各个边的平均距离确定出包围盒。文献[10]采用迭代端点算法拟合出边缘折线，以最长边缘折线的2个端点作为包围盒的相对顶点，然后以距离两者连线的最远点作为第3个顶点来最终确定包围盒，进而估计物体尺寸参数。……