基于抓取预测的双臂机器人多种拓扑结构工件分拣方法技术

本发明专利技术公开了一种基于抓取预测的双臂机器人多种拓扑结构工件分拣方法，所述方法包括如下步骤：机器人控制器发送指令，从机器人视觉系统读取RGB

【技术实现步骤摘要】
基于抓取预测的双臂机器人多种拓扑结构工件分拣方法


[0001]本专利技术属于工业机器人装配
，尤其涉及一种基于抓取预测的双臂机器人多种拓扑结构工件分拣方法。

技术介绍

[0002]航天制造对精度、可靠性、规范流程等要求非常高，因此航天制造领域培养了一大批大国工匠。但是随着时间的推移，一些能工巧匠逐步到了退休年龄，而新一代的80后、90后劳动力人口对于从事简单重复、工作环境差的产业工作不再那么感兴趣，因此在培养新一代大国工匠的同时以机器人替代人工完成一部分工作也是一个不错的选择，由航天制造向航天智造转变已经成为大势所趋。
[0003]目前制造业应用的工业机器人装配主要是单机械臂分拣或者是多个单独的机械臂在流水线上进行分拣。这种分拣方法各机械臂之间没有相互配合、分拣动作都是提前编辑好的，导致机械臂分拣精度差、装配效率低、适应能力差。
[0004]现代智能制造给工业机器人的视觉分拣带来新的挑战，包括频繁变更的零件种类、零件的混装和相互遮挡以及分拣对象的不确定性。目前机器人料筐散乱件分拣主要采用三维视觉来获得物体点云信息，通过建立本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于抓取预测的双臂机器人多种拓扑结构工件分拣方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：机器人控制器发送指令，从机器人视觉系统读取RGB
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D图像；将RGB
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D图像分为RGB图像和深度图像分别作标准化处理；构建抓取预测双通道神经网络并对网络参数初始化；构建网络训练所需的工件数据集，训练网络；分别将标准化处理后的RGB图像和深度图像作为抓取预测双通道神经网络的输入；抓取预测双通道神经网络输出工件的可抓取位置、抓取角度、抓取手爪宽度和抓取分数；将工件的可抓取位置由相机坐标系转换到机械臂坐标系；由机器人控制器发送指令，根据转换到机械臂坐标系的工件的可抓取位置采用多进程双机械臂协同抓取控制方法抓取工件并放至指定区域，完成分拣。2.根据权利要求1所述的基于抓取预测的双臂机器人多种拓扑结构工件分拣方法，其特征在于：读取RGB
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D图像包括如下步骤：机器人控制器向全方位移动平台发送指令，机器人移动到指定分拣工位；机器人控制器向机器人视觉系统发送指令，RGB
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D相机开始以20fps速度拍摄图像；机器人控制器从机器人视觉系统读取RGB
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D图像。3.根据权利要求1所述的基于抓取预测的双臂机器人多种拓扑结构工件分拣方法，其特征在于：将RGB
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D图像分为RGB图像和深度图像分别作标准化处理包括如下步骤：分别计算RGB图像和深度图像的全部像素数据的平均值和标准差；分别遍历RGB图像和深度图像的像素数据，对每一个像素数据均采取减去平均值后除以标准差的操作。4.根据权利要求1所述的基于抓取预测的双臂机器人多种拓扑结构工件分拣方法，其特征在于：在抓取预测双通道神经网络中，网络架构采用卷积模块、残差模块和卷积置换模块；网络输入端是双通道图像，通过各自的通道提取通道图像的特征图；网络的输入图像作尺寸上的调整，以适配网络输入端的卷积层配置，同时不改变原图像的长宽比；网络的输出端为自定义的抓取动作参数。5.根据权利要求4所述的基于抓取预测的双臂机器人多种拓扑结构工件分拣方法，其特征在于：自定义的抓取动作参数通过如下公式得到：Action＝F(cp,θ,w,r)；其中，Action为双臂机器人抓取动作，F()为神经网络输出信息到双臂机器人抓取动作的映射，cp为工件的可抓取位置的中心点，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张俊宁，王尧，刘书选，赵青，郭雅静，
申请(专利权)人：北京精密机电控制设备研究所，
类型：发明
国别省市：