本发明专利技术提供了一种机器人抓取物料的碰撞检测方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括，获取料框中待抓取物料的点云图像，根据所述点云图像构建抓取模型；提取抓取模型中的特征参量，所述特征参量包括抓取模型的待抓取面的法向量；判断所述特征参量是否满足预设的碰撞条件；若满足，则判定机器人沿所述法向量抓取时，所述待抓取物料与所述料框产生碰撞。本发明专利技术结合3D点云数据，在相机坐标系下，计算机器人夹爪与料框是否存在碰撞，其计算过程精简，提高了物料分拣的可靠性，更保证了工业化生产的效率。生产的效率。生产的效率。
【技术实现步骤摘要】
机器人抓取物料的碰撞检测方法、装置、设备和存储介质
[0001]本专利技术属于机器人
，尤其涉及一种机器人抓取物料的碰撞检测方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]在制造业中，物料分拣工作是其中一个非常关键的环节，物料分拣主要是按照一定的分类原则将多种类型的生产物料分门别类摆置在规定的位置。在传统生产线上，物料分拣主要采用人工分拣的方法，对于长时间作业来说，采用人工分拣的方式不仅耗时耗力，还可能造成分拣错误，而且随着劳动力成本的不断增加，采用人工分拣已经满足不了现代工业降本增效的需求。
[0003]随着自动化技术的提高，采用机器人代替人工进行物料分拣已经成为必然趋势。但采用机器人对料框中物料进行分拣时，就涉及到机器人抓取物料时对料框碰撞的检测，传统的碰撞检测方法需要在机器人坐标系、料框坐标系、夹爪坐标系之间进行矩阵转换，计算过程繁琐，并且给出时间较长。
技术实现思路
[0004]为解决
技术介绍
中提及的技术问题，本专利技术提供的一种机器人抓取物料的碰撞检测方法和装置，以解决机器人抓取物料过程中，碰撞检测方法过于繁琐的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术的机器人抓取物料的碰撞检测方法、装置、设备和存储介质的具体技术方案如下：
[0006]本专利技术的一个方面，提供了一种机器人抓取物料的碰撞检测方法，包括以下步骤：
[0007]获取料框中待抓取物料的点云图像，根据所述点云图像构建抓取模型；
[0008]提取抓取模型中的特征参量，所述特征参量包括抓取模型的待抓取面的法向量；
[0009]判断所述特征参量是否满足预设的碰撞条件；
[0010]若满足，则判定机器人沿所述法向量抓取时，所述待抓取物料与所述料框产生碰撞。
[0011]进一步的，在所述获取料框中待抓取物料的点云数据之前，所述方法还包括：
[0012]获取空料框的点云图像，根据空料框的点云图像抽取空料框的顶点坐标；
[0013]根据所述空料框的顶点坐标计算料框侧面的平面方程和料框顶面的平面方程，构建空料框的料框模型。
[0014]进一步的，所述根据所述点云图像构建抓取模型，包括：
[0015]根据料框中待抓取物料的点云图像计算得到的待抓取物料的最小包围盒；
[0016]所述抓取模型为以所述最小包围盒待抓取面为端面，以最小包围盒待抓取面法向量为方向的四面体；或，
[0017]所述抓取模型为在最小包围盒的基础上，在最小包围盒待抓取面相对的两侧面上分别向外延伸机器人夹爪的断面的多面体。
[0018]进一步的，所述特征参量还包括所述抓取模型的顶点坐标和以所述抓取模型的顶点为起点、沿所述法向量方向的射线。
[0019]进一步的，所述判断所述特征参量是否满足预设的碰撞条件，包括：
[0020]判断所述抓取模型的顶点是否全部在料框的内部空间；
[0021]若所述抓取模型的顶点全部在料框的内部空间，则判断所述抓取模型的待抓取面的法向量是否与所述料框的顶面垂直；
[0022]若垂直，则所述特征参量不满足预设的碰撞条件，判定机器人沿所述方向两抓取时，所述待抓取物料与所述料框不产生碰撞中。
[0023]进一步的，所述方法还包括：
[0024]若所述抓取模型的待抓取面的法向量与所述料框的顶面不垂直，则计算所述以所述抓取模型的顶点为起点、沿所述法向量方向的射线与所述料框侧面所在平面的交点；
[0025]判断所述交点是否在料框侧面内；
[0026]若所述交点在料框侧面内，则所述特征参量满足预设的碰撞条件。
[0027]进一步的，所述判断所述交点是否在料框侧面内，包括：
[0028]判断所述交点与相机坐标系原点和料框顶面所在平面的位置关系；
[0029]若所述交点与相机坐标系原点在料框顶面所在平面的两侧，则判定所述交点在料框侧面内；
[0030]若所述交点与相机坐标系原点在料框顶面所在平面的同侧，则判定所述交点未在料框侧面内。
[0031]进一步的，所述判断所述交点是否在料框侧面内，包括：
[0032]比较所述交点在相机坐标系下的z坐标值与所述料框顶面在相机坐标系下的z坐标值之间的大小关系；
[0033]若所述交点在相机坐标系下的z坐标值大于所述料框顶面在相机坐标系下的z坐标值，则判定所述交点在料框侧面内；
[0034]若所述交点在相机坐标系下的z坐标值小于所述料框顶面在相机坐标系下的z坐标值，则判定所述交点未在料框侧面内。
[0035]本专利技术的另一个方面，提供了一种机器人抓取物料的碰撞检测装置，包括：
[0036]获取模块，用于获取料框中待抓取物料的点云图像，根据所述点云图像构建抓取模型；
[0037]提取模块，用于提取抓取模型中的特征参量，所述特征参量包括抓取模型的待抓取面的法向量；
[0038]判断模块，用于判断所述特征参量是否满足预设的碰撞条件；
[0039]碰撞判定模块，用于若判断所述特征参量满足预设的碰撞条件，则判定所述机器人抓取物料时会与所述料框产生碰撞。
[0040]本专利技术的另一个方面，提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述方法的步骤。
[0041]本专利技术的另一个发面，提供了一种物料分拣设备，包括工业机器人、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时执行上述方法的步骤。
[0042]本专利技术的一种机器人抓取物料的碰撞检测方法、装置、设备和存储介质，可以结合3D点云数据，将判断机器人抓取物料时夹爪与料框的位置关系，简化在相机坐标系下，判断抓取模型的模型参数与料框平面的位置关系，其计算过程精简，无需进行坐标转换，不仅提高了物料分拣的可靠性，更保证了工业化生产的效率，有着十分重要的意义。
[0043]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0044]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。在附图中：
[0045]图1为本专利技术实施例的一种机器人抓取物料的碰撞检测方法的流程图；
[0046]图2为本专利技术实施例的在相机坐标系下料框的简化模型的结构示意图；
[0047]图3为本专利技术实施例的机器人抓取物料时第一种抓取模型端面的结构示意图；
[0048]图4为本专利技术实施例的机器人抓取物料时第二种抓取模型端面的结构示意图；
[0049]图5为本专利技术实施例的一种机器人抓取物料的碰撞检测装置的示意图。
具体实施方式
[0050]为了使本领域技术人员本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机器人抓取物料的碰撞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取料框中待抓取物料的点云图像，根据所述点云图像构建抓取模型；提取抓取模型中的特征参量，所述特征参量包括抓取模型的待抓取面的法向量；判断所述特征参量是否满足预设的碰撞条件；若满足，则判定机器人沿所述法向量抓取时，所述待抓取物料与所述料框产生碰撞。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取料框中待抓取物料的点云数据之前，所述方法还包括：获取空料框的点云图像，根据空料框的点云图像抽取空料框的顶点坐标；根据所述空料框的顶点坐标计算料框侧面的平面方程和料框顶面的平面方程，构建空料框的料框模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云图像构建抓取模型，包括：根据料框中待抓取物料的点云图像计算得到的待抓取物料的最小包围盒；所述抓取模型为以所述最小包围盒待抓取面为端面，以最小包围盒待抓取面法向量为方向的四面体；或，所述抓取模型为在最小包围盒的基础上，在最小包围盒待抓取面相对的两侧面上分别向外延伸机器人夹爪的断面的多面体。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征参量还包括所述抓取模型的顶点坐标和以所述抓取模型的顶点为起点、沿所述法向量方向的射线。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述特征参量是否满足预设的碰撞条件，包括：判断所述抓取模型的顶点是否全部在料框的内部空间；若所述抓取模型的顶点全部在料框的内部空间，则判断所述抓取模型的待抓取面的法向量是否与所述料框的顶面垂直；若垂直，则所述特征参量不满足预设的碰撞条件，判定机器人沿所述方向两抓取时，所述待抓取物料与所述料框不产生碰撞中。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述抓取模型的待抓取面的法向量与所述料框的顶面不垂直，则计算所述以所述抓取模型的顶点为起点、沿所述法向量方向的射线与所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王森森，朱虹，宋明岑，黄雄亮，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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