机器人抓取操作的点云数据匹配方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种机器人抓取操作中的点云数据匹配方法，包括：建立采集数据与真实场景平面型工件的空间坐标转换关系；寻找刚体变换矩阵T；建立邻对点与逼近面之间的距离误差公式；依据函数F(x)进行计算，使得函数F(x)取值最小；对函数F(x)进行线性化转化，以得到误差函数，进而得到刚体变换矩阵T；对海量点云数据进行筛选，以计算平面型工件的质心位置M，通过刚体变换矩阵T，将其进行变换后作为夹爪的末端中心位置进行抓取操作。本发明专利技术还提供了一种机器人抓取操作中的点云数据匹配系统。

【技术实现步骤摘要】
机器人抓取操作的点云数据匹配方法及系统
本专利技术涉及机器人视觉引导抓取领域，尤其是涉及一种应用于平面型工件的机器人抓取操作中的点云数据匹配方法及系统。
技术介绍
工业场合中经常需要在平面型工件表面进行机器人抓取操作，以手机玻璃屏幕为例，由于玻璃屏幕通常会与传送带运行方向有一定的夹角，因此需要将立体摄像头采集的点云数据进行旋转，以便与玻璃屏幕的几何模型匹配。如何减小点云数据和几何模型之间的匹配误差，提高匹配精度从而实现精确抓取，是一个有难度的技术问题。传统的工业机器人路径规划过程通常需要进行人工示教，或者在商用软件中进行离线编程以针对工件表面形貌进行分析，并规划工业机器人路径。离线编程方式需要获得产品表面形貌的三维几何模型，同时需要进行轨迹规划并进行虚拟-现实标定，该标定过程会产生标定误差，手动旋转和平移操作往往不能较好的实现点云数据和几何模型的精确匹配，从而影响机器人抓取操作的成功率。以离线编程环境下的人工旋转和平移操作为例，由于缺乏数据支撑，手动旋转和平移操作往往会在点云数据和几何模型之间产生较大的位置误差。由于人工操作缺乏本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人抓取操作中的点云数据匹配方法，其特征在于：所述机器人抓取操作中的点云数据匹配方法包括：/n步骤S1：建立采集数据与真实场景平面型工件的空间坐标转换关系；/n步骤S2：寻找刚体变换矩阵T；/n步骤S3：建立邻对点与逼近面之间的距离误差公式，该距离误差公式表示为

【技术特征摘要】
1.一种机器人抓取操作中的点云数据匹配方法，其特征在于：所述机器人抓取操作中的点云数据匹配方法包括：
步骤S1：建立采集数据与真实场景平面型工件的空间坐标转换关系；
步骤S2：寻找刚体变换矩阵T；
步骤S3：建立邻对点与逼近面之间的距离误差公式，该距离误差公式表示为其中εα为最小误差，αqi为点云数据，ρi为初始点云数据，d为邻对点之间的距离；
步骤S4：依据函数进行计算，其中x，y表示点p的坐标值，σx表示与x值相关的对称矩阵，将该函数转化为寻找围绕原点旋转θ角度、且包含平移向量t＝[txty]刚性变换，使得函数F(x)取值最小；
步骤S5：对函数F(x)进行线性化转化，以得到误差函数其中，ε(θ，tx，ty)表示变换数据与原数据之间的残差，i表示当前点云数，m表示点云总数，xi表示本地点云的横坐标，θyi表示纵轴方向的导数，tx表示变换向量，θxi表示横轴方向的导数，yi表示本地点云的纵坐标，σx表示与x相关的对称矩阵，进而得到刚体变换矩阵T；
步骤S6：对海量点云数据进行筛选，以计算平面型工件的质心位置M，计算方法为：

其中，ri表示图像像素的横坐标，Ii表示图像的在l点上的灰度值，ci表示图像像素的纵坐标，(r，c)为计算出的平面型工件的质心坐标，通过刚体变换矩阵T，将其进行变换后作为夹爪的末端中心位置进行抓取操作。


2.如权利要求1所述的机器人抓取操作中的点云数据匹配方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述空间坐标转换关系之间存在匹配误差ε。

【专利技术属性】
技术研发人员：皮历，魏祯奇，王潇，谢旭，周林，李胜豪，陈冬，
申请(专利权)人：重庆见芒信息技术咨询服务有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50