基于机器人的三维测量方法、装置、机器人和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种基于机器人的三维测量方法、装置、机器人和存储介质，包括：对三维传感器进行标定，得到所述三维传感器的标定参数；根据所述三维传感器的标定参数，对机器人与所述三维传感器间的变换关系进行标定，得到所述机器人与三维传感器间的变换关系；在预设范围内移动多个姿态，利用所述三维传感器采集每个姿态下被测物体的深度数据；利用所述机器人与三维传感器间的变换关系对所述每个姿态下物体的深度数据进行匹配，将多个姿态下对应的多视点深度数据匹配至同一个世界坐标系。采用本方法能够精确标定机器人与三维传感器间的变换关系，并将被测物体的多视点深度数据进行匹配，得到被测物体更准确的整体深度数据。

Robot based 3D measurement method, device, robot and storage medium

The application involves a three-dimensional measurement method, a device, a robot, and a storage medium based on a robot, including the calibration of a three-dimensional sensor and the calibration parameters of the three dimensional sensor, and the calibration parameters of the three-dimensional sensor to calibrate the transformation relationship between the robot and the three dimensional sensor. The transformation relationship between the robot and the three-dimensional sensor is obtained, and a plurality of postures are moved within the preset range, and the depth data of the object measured under each attitude is collected by the three dimensional sensor, and the depth data of the object under each attitude is matched by the transformation relationship between the robot and the three-dimensional sensor. The corresponding multi view depth data in multiple poses are matched to the same world coordinate system. This method can accurately calibrate the transformation relationship between the robot and the three-dimensional sensor, and match the depth data of the multi view point of the object to get the more accurate overall depth data of the measured object.

【技术实现步骤摘要】
基于机器人的三维测量方法、装置、机器人和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种基于机器人的三维测量方法、装置、机器人和存储介质。
技术介绍
随着计算机三维检测技术的发展，利用机器人可以采集物体的三维深度数据，实现对空间中的物体的三维还原。机器人携带左相机、右相机和投影设备采集物体图像，再根据左相机、右相机的三角测量关系处理采集的图像，即可获得被测物体的三维深度数据，多视点采集三维深度数据进行匹配后即可得到物体整体的三维信息。在传统的方法中，对于整体三维数据匹配的方法大致分为几种：1.在被测物体表面粘贴标志物，利用标志点的信息进行匹配，但是这种方法容易损坏被测物；2、对各个视点下的被测物图像进行特征提取，利用特征点位置信息进行匹配，这种方法精度不高，容易受到干扰。如何得到被测物体更准确的多视点深度数据，进而匹配得到被测物体更准确的整体深度数据成为目前需要解决的一个技术问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够得到被测物体更准确的多视点深度数据的基于机器人的三维测量方法、装置、机器人和存储介质。一种基于机器人的三维测量方法，所述方法包括：对三维传感器进行标定，得到所述三维传感器的标定参数；根据所述三维传感器的标定参数，对机器人与所述三维传感器间的变换关系进行标定，得到所述机器人与三维传感器间的变换关系；在预设范围内移动多个姿态，利用所述三维传感器采集每个姿态下被测物体的深度数据；利用所述机器人与三维传感器间的变换关系对所述每个姿态下物体的深度数据进行匹配，将多个姿态下对应的多视点深度数据匹配至同一个世界坐标系。在其中一个实施例中，所述标靶上包括基准点，所述得到机器人与三维传感器间的变换关系的步骤包括：在预设范围内移动多个姿态，利用所述三维传感器采集每个姿态下的标靶图像；获取所述标靶图像上基准点的坐标信息，根据所述标靶图像上基准点的坐标信息计算所述三维传感器的标定参数；利用所述三维传感器的标定参数计算所述机器人与三维传感器的变换关系。在其中一个实施例中，所述方法包括：建立机器人与三维传感器间的变换关系对应的优化函数；利用所述优化函数，根据每个姿态对应的机器人的运动关系，对所述机器人与三维传感器间的变换关系进行优化，得到机器人与三维传感器之间优化后的变换关系。在其中一个实施例中，所述方法还包括：在所述每个姿态下，利用所述三维传感器向被测物体投射编码图像；利用所述三维传感器采集带有所述编码图像的物体图像；获取带有所述编码图像的物体图像，对所述物体图像进行解码；利用所述解码后的物体图像和所述三维传感器的标定参数计算对应姿态下物体的深度数据。在其中一个实施例中，所述利用所述机器人与三维传感器间的变换关系对所述每个姿态下物体的深度数据进行匹配，将多个姿态下对应的多视点深度数据匹配至同一个世界坐标系的步骤，包括：获取每个姿态对应的机器人的运动关系；利用所述每个姿态对应的机器人的运动关系和所述机器人与三维传感器间的变换关系对所述每个姿态下物体的深度数据进行匹配，将多个姿态下对应的多视点深度数据匹配至同一个世界坐标系。一种基于机器人的三维测量装置，所述装置包括：传感器标定模块，用于对三维传感器进行标定，得到三维传感器的标定参数；机器人标定模块，用于根据三维传感器的标定参数，对机器人与三维传感器间的变换关系进行标定，得到机器人与三维传感器间的变换关系；三维重建模块，用于利用所述每个姿态下的所述物体图像和所述三维传感器的标定参数分别计算每个姿态下物体的深度数据；匹配模块，用于利用所述机器人与三维传感器间的变换关系对所述每个姿态下物体的深度数据进行匹配，将多个姿态下对应的多视点深度数据匹配至同一个世界坐标系。在其中一个实施例中，所述标靶上包括基准点，所述采集模块还用于在预设范围内移动多个姿态，利用所述三维传感器采集每个姿态下的标靶图像；所述标定模块还用于获取所述标靶图像上基准点的坐标信息，根据所述标靶图像上基准点的坐标信息计算所述三维传感器的标定参数；利用所述三维传感器的标定参数计算所述机器人与三维传感器的变换关系。在其中一个实施例中，所述标定模块还用于建立机器人与三维传感器间的变换关系对应的优化函数；所述装置还包括：优化模块，用于利用所述优化函数，根据每个姿态对应的机器人的运动关系，对所述机器人与三维传感器间的变换关系进行优化，得到机器人与三维传感器之间优化后的变换关系。一种机器人，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现以下步骤：对三维传感器进行标定，得到所述三维传感器的标定参数；根据所述三维传感器的标定参数，对机器人与所述三维传感器间的变换关系进行标定，得到所述机器人与三维传感器间的变换关系；在预设范围内移动多个姿态，利用所述三维传感器采集每个姿态下被测物体的深度数据；利用所述机器人与三维传感器间的变换关系对所述每个姿态下物体的深度数据进行匹配，将多个姿态下对应的多视点深度数据匹配至同一个世界坐标系。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：对三维传感器进行标定，得到所述三维传感器的标定参数；根据所述三维传感器的标定参数，对机器人与所述三维传感器间的变换关系进行标定，得到所述机器人与三维传感器间的变换关系；在预设范围内移动多个姿态，利用所述三维传感器采集每个姿态下被测物体的深度数据；利用所述机器人与三维传感器间的变换关系对所述每个姿态下物体的深度数据进行匹配，将多个姿态下对应的多视点深度数据匹配至同一个世界坐标系。上述基于机器人的三维测量方法、装置、机器人和存储介质，机器人通过对三维传感器进行标定，得到三维传感器的标定参数。机器人根据三维传感器的标定参数，对机器人与三维传感器间的变换关系进行标定，得到机器人与三维传感器间的变换关系。机器人可以在预设范围内移动多个姿态，利用三维传感器采集每个姿态下被测物体的深度数据，再根据机器人与三维传感器间的变换关系对每个姿态下的物体深度数据进行匹配，进而将多个姿态下对应的多视点深度数据匹配至同一个世界坐标系。机器人能够在多个姿态下采集被测物体的深度数据，进而匹配得到被测物体更准确的整体深度数据。附图说明图1为一个实施例中基于机器人的三维测量方法的流程示意图；图2为一个实施例中基于机器人三维测量系统的结构示意图；图3为一个实施例中基于机器人的三维测量方法的坐标系转化示意图；图4是一个实施例中基于机器人的三维测量方法中三维传感器坐标系与机器人末端坐标系的变换关系优化前误差分布图；图5是一个实施例中基于机器人的三维测量方法中三维传感器坐标系与机器人末端坐标系的变换关系优化后误差分布图；图6是图4和图5中基于机器人的三维测量方法中三维传感器坐标系与机器人末端坐标系的变换关系优化前后误差数据对比图；图7为一个实施例中基于机器人的三维测量装置的结构框图；图8为一个实施例中机器人的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供了基于机器人的三维测量方法，其中，机器人可以运动变换不同的姿态，从不同的角度采集被测物体的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器人的三维测量方法，所述方法包括：对三维传感器进行标定，得到所述三维传感器的标定参数；根据所述三维传感器的标定参数，对机器人与所述三维传感器间的变换关系进行标定，得到所述机器人与三维传感器间的变换关系；在预设范围内移动多个姿态，利用所述三维传感器采集每个姿态下被测物体的深度数据；利用所述机器人与三维传感器间的变换关系对所述每个姿态下物体的深度数据进行匹配，将多个姿态下对应的多视点深度数据匹配至同一个世界坐标系。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器人的三维测量方法，所述方法包括：对三维传感器进行标定，得到所述三维传感器的标定参数；根据所述三维传感器的标定参数，对机器人与所述三维传感器间的变换关系进行标定，得到所述机器人与三维传感器间的变换关系；在预设范围内移动多个姿态，利用所述三维传感器采集每个姿态下被测物体的深度数据；利用所述机器人与三维传感器间的变换关系对所述每个姿态下物体的深度数据进行匹配，将多个姿态下对应的多视点深度数据匹配至同一个世界坐标系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标靶上包括基准点，所述得到所述机器人与三维传感器间的变换关系的步骤包括：在预设范围内移动多个姿态，利用所述三维传感器采集每个姿态下的标靶图像；获取所述标靶图像上基准点的坐标信息，根据所述标靶图像上基准点的坐标信息计算所述三维传感器的标定参数；利用所述三维传感器的标定参数计算所述机器人与三维传感器的变换关系。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：建立机器人与三维传感器间的变换关系对应的优化函数；利用所述优化函数，根据每个姿态对应的机器人的运动关系，对所述机器人与三维传感器间的变换关系进行优化，得到机器人与三维传感器之间优化后的变换关系。4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述每个姿态下，利用所述三维传感器向被测物体投射编码图像；利用所述三维传感器采集带有所述编码图像的物体图像；获取带有所述编码图像的物体图像，对所述物体图像进行解码；利用所述解码后的物体图像和所述三维传感器的标定参数计算对应姿态下物体的深度数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述机器人与三维传感器间的变换关系对所述每个姿态下物体的深度数据进行匹配，将多个姿态下对应的多视点深度数据匹配至同一个世界坐标系的步骤，包括：获取每个姿态对应的机器人的运动关系...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈海龙，张雅琴，刘晓利，彭翔，刘梦龙，向开兵，
申请(专利权)人：深圳市易尚展示股份有限公司，深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44