1.一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、通过二维激光扫描仪获得扫描平面数据；

S2：对当前帧数据点与前一帧数据点进行加权融合，曲线进行中值滤波，根据直线最小阈值分割数据集，提取曲线点集；

S3、采用改进式增量式直线提取算法对每条曲线进行直线提取；

S4、基于直线信息和托盘先验信息，建立分类器，筛选出托盘候选点集；

S5、根据托盘候选点集，将点集投影到对应的同一直线上；

S6、基于托盘先验信息以及以步骤S5中的投影直线为斜率，建立对应的托盘模板；

S7、基于模板对托盘候选点集，以滑动窗口模式，进行模板匹配，获得托盘位置候选点集，与对应角度；

S8、根据托盘位姿置信度模型，对托盘候选位置点集进行加权；

S9、采集多帧数据，对托盘位置候选点集进行聚类分析，选择权重最大的类的核心，作为托盘中心，并提取托盘角度。

2.根据权利要求1所述的一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法，其特征在于：所述步骤S2中提取曲线点集的具体步骤如下：

S21、对当前帧数据点与前一帧数据点进行加权融合，作为当前帧预测值；

S22、当前帧的预测值进行窗口大小为3的中值滤波，减少噪声干扰；

S23、根据邻近点距离，选择固定阈值，将曲线分段，曲线点数小于直线最小阈值的曲线舍弃。

3.根据权利要求1所述的一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法，其特征在于：所述步骤S3采用改进式增量式直线提取算法对每条曲线进行直线提取的具体步骤如下：S31、选择曲线序列前四个点开始构造一条直线，记录直线与坐标轴夹角，并记为初始角度；

S32、直线中加入下一个点，并重新计算直线与坐标轴夹角；

S33、若新的直线参数与前一组直线夹角参数差值小于设定阈值，且与初始角度参数差值小于设定阈值，则返回步骤S32,否则进入步骤S34；

S34、若直线点数小于nmin或长度大于Lf阈值，则舍弃该直线，否则提取该直线，并记录该直线参数；

S35、取接着的四个点继续构造一条新直线，记录该直线与坐标轴夹角及初始角度，重复步骤S32-S34，直至单帧所有点均处理完。

4.根据权利要求1所述的一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法，其特征在于：所述步骤S4筛选托盘候选点集的具体步骤如下：S41、根据步骤S3中所提取的直线，选取直线正负方向上，托盘长度距离内，并满足到直线距离小于阈值的点，作为托盘候选点集，候选点集转为二值图；

S42、分别建立托盘支架长度、托盘长度、尺寸比例的滤波器，对候选点集分类，筛选托盘候选点集，获得托盘支架的探测数据二值图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法，其特征在于：所述步骤S7中采用绝对误差和匹配算法进行匹配，计算公式为：式中，D(i,j)为图像(i,j)点绝对误差和，S(i,j)为候选点集二值图的(i,j)点的值，T(s,t)为模板二值图的(s,t)点的值。

6.根据权利要求1所述的一种基于二维激光扫描仪的托盘位姿识别方法，其特征在于：所述步骤S8中建立的置信度模型以探测到待测面托盘支架的激光束数量为阈值，计算托盘探测算法的边界；并根据边界长度建立置信度等高线；等高线上概率之和为1，每点概率为1除以等高线长度；从而给每个结果设置置信度。