本发明专利技术涉及一种基于3D光栅引导机器人定位抓取的方法、装置及设备，其方法包括将光栅扫描仪嵌入到双目相机之间；对双目相机进行标定；使双目相机与机器人进行手眼标定；使双目相机与机器人通信；使双目相机对待抓取物体进行拍摄，获得包括三维坐标的点云信息；采用双边滤波对点云信息进行平滑滤波，同时保留边界信息；基于滤波的点云信息进行三维物体识别，获得待抓取物体在机器人坐标系里的坐标；通过坐标，计算机器人抓取位姿信息，并将机器人抓取位姿信息返回给机器人；使机器人根据机器人抓取位姿信息进行定位抓取。解决了现有技术引导机器人定位抓取时不能准确定位抓取物体问题。本发明专利技术具有准确定位抓取物体的效果。本发明专利技术具有准确定位抓取物体的效果。本发明专利技术具有准确定位抓取物体的效果。
【技术实现步骤摘要】
一种基于3D光栅引导机器人定位抓取的方法、装置及设备
[0001]本专利技术涉及工业自动化
，尤其是涉及一种基于3D光栅引导机器人定位抓取的方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]随着科技与计算机工业的进步，自动化机械在制造业中得到了广泛应用。特别地，二维视觉技术通过摄像机拍摄一张平面照片，然后通过图像分析或比较来识别物体，以看到物体上的一个平面特征，进而用于缺失或呈现检测、离散目标分析模式对齐、条形码检查和光学字符验证、各种基于边缘检测的二维几何分析、以及引导机器人定位抓取等等，是自动化机器不可或缺的组成部分。
[0003]目前，由于二维视觉技术无法获得物体的空间坐标信息，因此不支持与形状有关的测量，如物体的平整度、表面角度、体积或区分同一颜色物体的特征，或具有接触面的物体位置之间的测量等等。再者，二维视觉技术测量物体的对比度，使得测量精度依赖于光照、颜色、灰度的变化，并且易受不同光照条件的影响。
[0004]针对上述中的相关技术，专利技术人认为存在有现有的二维视觉技术测量精度低，引导机器人定位抓取时不能准确定位抓取物体，在工业上难以应用推广的缺陷。
技术实现思路
[0005]为了准确定位抓取物体，本专利技术提供了一种基于3D光栅引导机器人定位抓取的方法、装置及设备。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种基于3D光栅引导机器人定位抓取的方法，具有准确定位抓取物体的特点。
[0007]本专利技术是通过以下技术方案得以实现的：
[0008]一种基于3D光栅引导机器人定位抓取的方法，包括以下步骤：
[0009]将光栅扫描仪嵌入到双目相机之间，使所述光栅扫描仪为所述双目相机提供光源；
[0010]对所述双目相机进行标定，直至所述双目相机正确获取待抓取物体和双目相机之间的目标深度值；
[0011]使所述双目相机与机器人进行手眼标定，获取机器人坐标系和双目相机坐标系之间的关系；
[0012]使嵌入所述光栅扫描仪的标定后的所述双目相机与机器人通信；
[0013]使所述双目相机对待抓取物体进行拍摄，采集待抓取物体的图象，并获得包括三维坐标的点云信息；
[0014]采用双边滤波对所述点云信息进行平滑滤波，同时保留边界信息；
[0015]基于滤波的所述点云信息进行三维物体识别，将所述双目相机识别的待抓取物体的坐标转化到机器人的坐标系里，获得待抓取物体在机器人坐标系里的坐标，所述坐标包
括待抓取物体的X、Y、Z三维坐标；
[0016]通过X、Y、Z三维坐标，计算机器人抓取位姿信息，并将机器人抓取位姿信息返回给机器人；
[0017]使机器人根据机器人抓取位姿信息进行定位抓取。
[0018]本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获得包括三维坐标的点云信息的步骤后，还包括以下步骤：
[0019]基于不同的曝光时间的低动态范围图像，选取每个曝光时间相对应的预设的低动态范围图像，合成高动态范围图像，优化所述点云信息。
[0020]本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述采用双边滤波对所述点云信息进行平滑滤波的步骤包括：
[0021]预设中心点，通过各个点云信息到中心点的空间临近度，计算各个点云信息到中心点的空间临近度的权值；
[0022]基于各个点云信息的像素值相似度，计算各个点云信息的像素值相似度的权值；
[0023]基于各个点云信息到中心点的空间临近度的权值和像素值相似度的权值进行乘积，再与图像矩阵作卷积运算。
[0024]本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述通过X、Y、Z三维坐标，计算机器人抓取位姿信息的步骤包括：
[0025]根据手眼标定得出的公式进行求逆解，获得机器人坐标中待抓取物体的坐标；
[0026]基于奇异值分解方法或最小二乘方法，求解位姿信息中的旋转矩阵与平移矩阵；
[0027]参照旋转矩阵与平移矩阵，估算抓取位姿，作为机器人抓取位姿信息。
[0028]本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述基于滤波的所述点云信息进行三维物体识别前，还包括以下步骤：
[0029]基于高斯分布，计算每个点云信息与其它所有邻居点云的平均距离；
[0030]将平均距离在由全局距离平均值和标准偏差定义的阈值之外的所有点云信息从数据集中去除，去除离群的点云信息。
[0031]本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述使所述双目相机与机器人进行手眼标定的步骤包括：
[0032]采用手眼分离的方式，使所述双目相机和机器人的末端固定在一起，或，使所述双目相机固定在机器人外面的底座上，使双目相机的坐标系与机器人的坐标系连通。
[0033]通过采用上述技术方案，将光栅扫描仪嵌入到双目相机之间，使得双目相机的两个镜头之间有一个光栅光源，使光栅扫描仪为双目相机提供光源，使得双目相机拍摄的照片质量更好；对双目相机进行标定，获取双目相机的测量结果，并基于测量结果计算目标深度值，以从二维图像中获取三维信息，并得到待抓取物体和双目相机之间的深度，进而利于确定待抓取物体的空间位置；使双目相机与机器人进行手眼标定，以使得双目相机拍摄的图像坐标系与机器人的坐标系连通，进而获取机器人坐标系和双目相机坐标系之间的关系，将双目相机的视觉识别技术的结果转移到机器人坐标系下；再使双目相机与机器人通信，同时，使双目相机对待抓取物体进行拍摄，采集待抓取物体的图象，并获得包括三维坐标的点云信息，以获取待抓取物体的三维信息；采用双边滤波对点云信息进行平滑滤波，且保留边界信息，以考虑空间临近信息与颜色相似信息，在滤除噪声、平滑图像的同时，又做
到边缘保存，使得待抓取物体的三维信息更准确完整；基于滤波的点云信息进行三维物体识别，将双目相机识别的待抓取物体的坐标转化到机器人的坐标系里，获得待抓取物体在机器人坐标系里的坐标，且获得待抓取物体的X、Y、Z三维坐标，通过X、Y、Z三维坐标，计算机器人抓取位姿信息，并将机器人抓取位姿信息返回给机器人，使机器人根据机器人抓取位姿信息进行定位抓取；进而基于3D光栅引导机器人定位抓取的方法能够精确获得机器人所要抓取目标的三维坐标和抓取位姿，测量精度较高，能引导机器人准确定位抓取物体，突破了CCD(charge coupled device，电荷耦合器件)相机二维平面的局限，是工业应用上的一次大胆尝试，利于在工业上应用推广。
[0034]进一步地，基于低动态范围图像合成高动态范围图像，优化采集的点云信息的图像画质，从而优化采集的点云信息的质量，进而利于更准确地获取待抓取物体的三维信息。
[0035]进一步地，采用双边滤波对所述点云信息进行平滑滤波，使各个点云信息到中心点的空间临近度的权值和像素值相似度的权值进行乘积，再与图像矩阵作卷积计算，以实现将二维高斯正态分布放在图像矩阵上做卷积运算的目的，优化采集的点云信息的质量，从而达到保边去噪的效果。
[0036]进一步地，对于每个点云，计算从它到其所有邻居点云的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于3D光栅引导机器人定位抓取的方法，其特征在于，包括以下步骤：将光栅扫描仪嵌入到双目相机之间，使所述光栅扫描仪为所述双目相机提供光源；对所述双目相机进行标定，直至所述双目相机正确获取待抓取物体和双目相机之间的目标深度值；使所述双目相机与机器人进行手眼标定，获取机器人坐标系和双目相机坐标系之间的关系；使嵌入所述光栅扫描仪的标定后的所述双目相机与机器人通信；使所述双目相机对待抓取物体进行拍摄，采集待抓取物体的图象，并获得包括三维坐标的点云信息；采用双边滤波对所述点云信息进行平滑滤波，同时保留边界信息；基于滤波的所述点云信息进行三维物体识别，将所述双目相机识别的待抓取物体的坐标转化到机器人的坐标系里，获得待抓取物体在机器人坐标系里的坐标，所述坐标包括待抓取物体的X、Y、Z三维坐标；通过X、Y、Z三维坐标，计算机器人抓取位姿信息，并将机器人抓取位姿信息返回给机器人；使机器人根据机器人抓取位姿信息进行定位抓取。2.根据权利要求1所述的基于3D光栅引导机器人定位抓取的方法，其特征在于，所述获得包括三维坐标的点云信息的步骤后，还包括以下步骤：基于不同的曝光时间的低动态范围图像，选取每个曝光时间相对应的预设的低动态范围图像，合成高动态范围图像，优化所述点云信息。3.根据权利要求1所述的基于3D光栅引导机器人定位抓取的方法，其特征在于，所述采用双边滤波对所述点云信息进行平滑滤波的步骤包括：预设中心点，通过各个点云信息到中心点的空间临近度，计算各个点云信息到中心点的空间临近度的权值；基于各个点云信息的像素值相似度，计算各个点云信息的像素值相似度的权值；基于各个点云信息到中心点的空间临近度的权值和像素值相似度的权值进行乘积，再与图像矩阵作卷积运算。4.根据权利要求1所述的基于3D光栅引导机器人定位抓取的方法，其特征在于，所述通过X、Y、Z三维坐标，计算机器人抓取位姿信息的步骤包括：根据手眼标定得出的公式进行求逆解，获得机器人坐标中待抓取物体的坐标；基于奇异值分解方法或最小二乘方法，求解位姿信息中的旋转矩阵与平移矩阵；参照旋转矩阵与平移矩阵，估算抓取位姿，作为机器人抓取位姿信息。5.根据权利要求1
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4任意一项所述的基于3D光栅引导机器人定位抓取的方法，其特征在于，所述基于滤波的所述点云信息进行三维物体识别前，还包括以下步骤：基于高斯分布，计算每个点云信息与其它所有邻居点云的平均距离；将平均距离在由全局距离平均值和标准偏...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔岩，刘强，
申请(专利权)人：中德珠海人工智能研究院有限公司珠海市四维时代网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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