随着我国城乡一体化进程的加快,我国墙材产业发展势头迅猛,卸垛是墙材生产过程中不可或缺的一项工序。目前,墙材卸垛仍以人工卸垛为主,人工卸垛劳动强度大、效率低,而且劳动力成本高,采用机器人自动化卸垛代替人工卸垛能够大幅提高工作效率,因此研究墙材自动卸垛机器人具有非常重要的研究意义。本文围绕墙材卸垛机器的作业过程,针对砖垛目标识别定位技术展开了研究。基于墙材生产领域充满烟尘的工作环境,选用激光雷达作为目标识别的视觉传感器对砖垛进行数据采集。然后根据砖垛码垛的直线、角点特征,对目标识别定位进行研究。主要内容如下:（1）根据砖垛的堆垛位姿,设计了一种将激光雷达置于砖垛侧面,对砖垛由上而下进行逐层扫描的数据采集方案,可以快速准确的得出每层砖垛的点云数据。（2）针对设计的数据采集方案,设计了用于搭载数据采集系统的运动控制系统,通过运动控制器控制伺服电机带动激光雷达在垂直移动导轨上实现上下点位定长运动,以实现激光雷达对砖垛的逐层扫描。（3）考虑到在数据采集过程中会受到不可避免的随机干扰影响,对激光雷达采集到的点云数据信息进行解析、预处理等。首先将采集到的数据进行数据解析,转换为直角坐标系下的点云数据。然后根据现有的LOF算法在异常点剔除过程中容易产生误判,采用了融合改进后的LOF算法,在避免了异常点误判的情况能剔除数据中的异常点,并采用中值滤波算法对数据进行平滑处理。（4）针对砖垛包含大量直线与角点特征的特点,提出了数据分割、角点特征提取的算法。针对现有的道格拉斯-普克算法在数据分割过程中的过度分割现象,引入了角点特征判定方法,可以将过度分割得到多余疑似角点去除,得到砖垛实际的角点特征,并得出其角点坐标,实现对砖垛的目标识别定位。（5）根据实际卸垛流程,搭建了仿真实验环境,对砖垛进行了逐层扫描采集数据,并对单层砖垛进行逐块砖块的搬离,针对不同的砖垛位姿,验证了角点特征提取算法的可行性以及角点定位的准确性。最后基于Pyqt5设计了人机界面,增强了数据采集、分析以及运动控制等功能的直观性及便捷性。