一种避障方法、装置、机械臂及存储介质制造方法及图纸

本申请提出一种避障方法、装置、机械臂及存储介质，涉及控制技术领域，通过对机械臂获得的当前视觉环境进行三维重建，以得到该当前视觉环境对应的三维点云数据以及该机械臂的当前位姿参数，并根据获得的分辨率参数以及该当前位姿参数，生成坐标变换矩阵，从而利用该坐标变换矩阵，将三维点云数据转换为对应的二维空间数据，以使机械臂利用该二维空间数据进行避障；如此，能够减小机械臂避障时使用的数据量，提高避障效率，并且降低避障时保存的数据量，从而降低避障时消耗的处理资源。

【技术实现步骤摘要】
一种避障方法、装置、机械臂及存储介质
本申请涉及控制
，具体而言，涉及一种避障方法、装置、机械臂及存储介质。
技术介绍
机械臂能够广泛应用在例如工业机器人、家庭服务机器人等场景中。机械臂的抓取控制需要考虑与其周围环境的避障问题，包括运动到目标物体、抓取后将物体放置在目的地等场景中机械臂与周围环境的避障。然而，机械臂在采用一些避障方案进行避障时，处理的数据量较大，避障效率较低且消耗了较多的处理资源。
技术实现思路
本申请的目的在于提供一种避障方法、装置、机械臂及存储介质，能够减提高机械臂的避障效率，且降低消耗的处理资源。为了实现上述目的，本申请采用的技术方案如下：第一方面，本申请提供一种避障方法，应用于机械臂；所述方法包括：对所述机械臂获得的当前视觉环境进行三维重建，得到所述当前视觉环境对应的三维点云数据以及所述机械臂的当前位姿参数；根据获得的分辨率参数以及所述当前位姿参数，生成坐标变换矩阵；其中，所述坐标变换矩阵用于将三维空间中的数据变换到二维空间；利用所述坐标变换矩阵将本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种避障方法，其特征在于，应用于机械臂；所述方法包括：/n对所述机械臂获得的当前视觉环境进行三维重建，得到所述当前视觉环境对应的三维点云数据以及所述机械臂的当前位姿参数；/n根据获得的分辨率参数以及所述当前位姿参数，生成坐标变换矩阵；其中，所述坐标变换矩阵用于将三维空间中的数据变换到二维空间；/n利用所述坐标变换矩阵将所述三维点云数据转换为对应的二维空间数据，以使所述机械臂利用所述二维空间数据进行避障。/n

【技术特征摘要】
1.一种避障方法，其特征在于，应用于机械臂；所述方法包括：
对所述机械臂获得的当前视觉环境进行三维重建，得到所述当前视觉环境对应的三维点云数据以及所述机械臂的当前位姿参数；
根据获得的分辨率参数以及所述当前位姿参数，生成坐标变换矩阵；其中，所述坐标变换矩阵用于将三维空间中的数据变换到二维空间；
利用所述坐标变换矩阵将所述三维点云数据转换为对应的二维空间数据，以使所述机械臂利用所述二维空间数据进行避障。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述机械臂获得的当前视觉环境进行三维重建，得到所述当前视觉环境对应的三维点云数据以及所述机械臂的当前位姿参数之后，所述方法还包括：
根据所述三维点云数据，计算所述当前视觉环境的表面法线符号距离函数SDF向量；
在所述利用所述坐标变换矩阵将所述三维点云数据转换为对应的二维空间数据之后，所述方法还包括：
将所述表面法线SDF向量编码至所述二维空间数据，生成二维图像数据，以使所述机械臂利用所述二维图像数据进行避障。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述三维点云数据包括多个体素化的立方体的数据；
所述根据所述三维点云数据，计算所述当前视觉环境的表面法线SDF向量，包括：
计算所述三维点云数据中每个立方体的所有顶点的初始SDF值；
针对所述当前视觉环境中的每一个表面点，利用该表面点所在立方体的所有顶点的初始SDF值，计算出该表面点的目标SDF值；
利用所述当前视觉环境中所有表面点各自的目标SDF值，计算所述当前视觉环境中每一个表面点各自对应的梯度值，得到所述当前视觉环境的表面法线SDF向量。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述当前视觉环境中所有表面点各自的目标SDF值，计算所述当前视觉环境中每一个表面点各自对应的梯度值，包括：
根据每一个表面点在各个坐标轴上相邻的两个表面点各自的目标SDF值以及所述立方体的尺寸参数，计算该表面点在各个坐标轴方向上对应的梯度值。


5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述计算所述三维点云数据中每个立方体的所有顶点的初始SDF值之后，所述方法还包括：
利用保存的所述三维点云数据中每个立方体的所有顶点各自对应的历史SDF值，对每个立方体的所有顶点的初始SDF值进行更新，得到所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗志平，熊友军，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44