背景与功能介绍 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。 该系统具备以下主要功能： 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。 二、项目实现 1. 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。 三、我的开发工作（技术亮点与贡献） 点云处理核心开发（C++） 使用 PCL 完成点云滤波、边界提取、体积计算算法设计与优化； 针对实时性需求，采用多线程与高效内存管理，提升 C++ 模块处理速度30%以上； 通过 pybind11 封装为 Python 可调用模块，实现语言间高效对接。 仓库空间建模与控制（Python） 设计并实现仓库空间三维建模算法； 编写路径规划与自动抓料逻辑，实现动态任务调度； 开发可视化控制界面，实现仓库状态实时查看与任务发布。 系统集成与部署 负责 C++ 与 Python 跨语言集成、接口定义； 完成系统联调、性能测试、BUG修复及优化； 撰写技术文档与部署说明，支持现场实施与维护。