让AGV具备料筐、托盘等精确对接的能力是移动机器人视觉领域的刚性需求，不仅能提升移动机器人的作业效率，还能通过移动机器人在不同工作站的准确对接，实现柔性制造。目前实现AGV叉车料筐堆垛功能仍面临着一系列技术挑战：

难点一：高精度要求

上下料笼堆叠的容差较小，不允许物料和容器之间出现摩擦。随着堆叠层数增加，确保安全需要实现高精度的定位和复核工作。

难点二：多样化的料笼和货物

对于3D视觉定位系统，需要适应不同类型的料笼和货物，根据实际应用需求进行精准适配和自适应调整，以满足各种应用场景的需求。

难点三：复杂多变的工业和物流场景

不同工业场景的光照和工作环境可能对对接工作产生干扰，因此需要应对复杂多变的环境条件。

解决方案概述

迈尔微视料筐堆垛解决方案基于3D视觉技术，专为智能叉车设计，通过高精度的3D相机智能识别叉车上的料筐及库位中料筐的位姿信息，计算相对位姿差，引导叉车完成精准、柔性的堆垛操作，该方案有效提高了堆垛作业的自动化水平与操作效率，适用于智能仓储和物流配送等场景。

核心优势

高精度识别：根据相机识别出的偏差值，叉车能够灵活调整堆垛姿态，定位精度达±5mm，角度精度最高0.1°，料笼偏移识别范围±15°；

智能识别料笼：自研AI算法，直接输出上下料笼实时相对位置信息，实时调整叉车姿态；

实时数据处理：系统每帧数据处理时间低于100毫秒，确保叉车作业的高效运行；

多层堆叠：支持1-4层堆垛，2*2堆叠方式

通信方案

系统采用TCP/IP协议，用于叉车与3D相机之间的数据传输：

请求信息：发送请求，获取料筐的X、Y坐标和角度（θ）。

返回信息：X、Y坐标：单位为毫米，32位浮点型。

Theta角度：范围为-90°至90°，精确识别偏差。

Error Code：识别状态（0：成功，-1：相机异常，-2：定位失败，-3：算法错误）。

具体工作流程

取货流程：

定位：叉车移动到距料筐前沿2.4-2.6米处。

相机识别：叉臂抬升到设定位置，触发3D相机识别料筐姿态。

调整位置：叉车根据相机输出的偏差信息，调整角度与位置。

取货操作：当叉车确认料筐位置正确后，叉臂执行取货操作。

堆垛流程：

预定位：叉车移动至需堆垛料筐前方约80cm处，叉臂升至距料筐上表面50cm位置。

相机识别：系统通过3D相机输出偏差值，进行左右与角度的微调。

精确对齐：确认角度和位置满足阈值后，叉车通过微调完成对齐。

完成堆垛：确认无误后，叉臂下降，完成堆垛操作。