毕业论文 ｜ 基于激光雷达的超市物品建模与货架物品识别系统（附完整matlab代码）

文章目录摘要Abstract第1章 绪论1.1 研究背景与意义1.2 国内外研究现状1.2.1 激光雷达感知技术研究现状1.2.2 零售场景智能化应用研究现状1.3 论文主要研究内容1.4 论文结构安排第2章 系统总体设计2.1 系统需求分析2.2 系统总体架构2.3 硬件平台与软件环境2.3.1 激光雷达选型2.3.2 数据处理平台2.3.3 软件开发环境2.4 本章小结第3章 激光雷达数据采集与预处理3.1 激光雷达工作原理3.1.1 脉冲测距原理3.1.2 二维激光雷达到三维点云的转换3.2 点云数据格式与读取3.3 点云滤波与去噪3.3.1 统计离群点滤波3.3.2 直通滤波3.4 点云下采样3.4.1 体素网格下采样3.4.2 随机下采样3.5 预处理算法MATLAB实现第4章 超市场景三维建模4.1 三维重建方法概述4.2 货架结构建模4.2.1 平面分割与提取4.2.2 货架层板识别4.3 商品区域分割4.3.1 欧氏聚类分割4.3.2 区域生长分割4.4 建模算法MATLAB实现4.5 本章小结第5章 基于点云的物品识别5.1 目标识别方法概述5.2 三维特征提取5.2.1 点特征直方图（PFH）5.2.2 视点特征直方图（VFH）5.2.3 形状分布特征（ESF）5.3 基于模板匹配的识别5.3.1 模板库构建5.3.2 相似度度量5.4 基于机器学习的识别5.4.1 特征降维5.4.2 分类器设计5.5 识别算法MATLAB实现5.6 本章小结第6章 系统仿真与结果分析6.1 仿真场景设计6.2 建模结果分析6.3 识别结果分析6.4 性能评估6.5 本章小结第7章 总结与展望7.1 论文工作总结7.2 未来研究方向参考文献附录A 完整MATLAB源代码（主程序与完整系统集成）代码说明：摘要随着零售行业智能化转型的不断深入，超市货架商品库存的自动化管理成为提升运营效率的关键需求。传统人工巡检方式存在效率低、易疏漏、实时性差等问题，难以满足现代零售业对精准库存管控的要求。激光雷达作为一种主动式三维感知传感器，能够快速获取环境的高精度三维空间信息，且不受光照条件影响，在室内结构化环境感知中具有独特优势。本文围绕超市货架场景，设计并实现了一套基于激光雷达的超市物品建模与识别系统。该系统采用消费级二维激光雷达配合旋转云台实现三维点云数据采集，通过统计滤波与直通滤波对原始点云进行预处理，利用欧氏聚类算法实现货架商品区域的分割，并提取VFH（视点特征直方图）与ESF（形状分布集合）等多维度三维特征，基于模板匹配与机器学习相结合的方法完成商品类别的识别。在此基础上，通过RANSAC平面拟合与体素占用分析实现商品数量统计，进而提供缺货预警功能。本文基于MATLAB平台完成了上述算法的实现与仿真验证，系统能够有效识别不同类别的商品并准确统计货架库存状态，为零售场景下的智能化库存管理提供了可行的技术方案。关键词：激光雷达；点云处理；三维建模；目标识别；超市库存管理；MATLABAbstractWith the continuous advancement of intelligent transformation in the retail industry, automated management of supermarket shelf inventory has become a critical requirement for improving operational efficie