用于控制机器人的手爪抓取对象的控制装置和方法制造方法及图纸

提供了一种用于控制机器人的手爪抓取对象的控制装置和控制方法。所述控制装置包括第一模块和第二模块。所述第一模块配置成生成抓取数据集以供所述第二模块使用。所述第二模块配置成：基于抓取数据集中的各抓取位姿的质量分数、确定表示手爪是否能够到达所述待抓取对象的可达性以及表示手爪不与环境中障碍物发生干涉的可能性的无碰撞概率计算出各抓取位姿的综合抓取分数；基于各抓取位姿的综合抓取分数确定出用于抓取所述待抓取对象的位姿。分数确定出用于抓取所述待抓取对象的位姿。分数确定出用于抓取所述待抓取对象的位姿。

【技术实现步骤摘要】
用于控制机器人的手爪抓取对象的控制装置和方法


[0001]本专利技术涉及一种用于控制机器人的手爪抓取对象的控制装置和控制方法，还涉及一种相应的机器可读存储介质。

技术介绍

[0002]智能机器人系统通过手爪与抓取对象进行交互而完成抓取操作。抓取对象特性各异，例如，如尺寸、形状和材料等都不尽相同；手爪也因手指和关节的数量不同而具有不同数量的自由度；而且抓取过程中可能存在外界干扰，因此完成抓取操作需要制定针对抓取对象、手爪和环境制定抓取规划。
[0003]抓取规划的制定目标是在能够抵抗外界干扰和对象自重的情况下获得能够满足抓取质量的抓取结果。在现有技术中，已经存在诸多针对抓取规划的算法研究，这些算法主要包括两类，即，基于分析法的抓取算法(简称为“分析法”)和基于经验法的抓取算法(简称为“经验法”)。但是，这两种解决方案均存在不尽如人意的方面。
[0004]分析法主要通过运动学和动力学公式以及数学模型来实现。但是，分析法的计算复杂度高，运算速度慢，搜索时间长，抓取结果的评估准确度不高。
[0005]经验法主要通过模拟人类手爪的抓取经验来实现。经验法因为借助了关于人类手爪抓取对象的经验的知识库和样本数据，因此算法效率相对较高。但是，经验法无法提供兼具灵活性和稳定性的抓取规划，因为抓取规划是基于已有经验而建立的。

技术实现思路

[0006]下文给出对一个或多个方面的简要总结，以便提供对这样方面的基本理解。这个总结不是对全部方面的泛泛概括，以及不旨在标识全部方面的关键或重要元素，也不旨在描绘任意或全部方面的范围。其唯一的目的是以简化的形式给出一个或多个方面的一些实现，作为对后文所给出的更详细描述的序言。
[0007]根据本专利技术的一个方面，提供了一种用于控制机器人的手爪抓取对象的控制装置，所述控制装置包括第一模块和第二模块，
[0008]所述第一模块配置成：
[0009]生成抓取数据集以供所述第二模块使用，所述抓取数据集包含对应于手爪和对象的多个组合的多组数据，每组数据包含一手爪、一对象、用该手爪抓取该对象的多个抓取位姿以及表示各抓取位姿的抓取稳定性和/或抓取鲁棒性的质量分数；
[0010]所述第二模块配置成：
[0011]从所述抓取数据集中选择出与待抓取对象和当前手爪的组合相应的一组数据；
[0012]确定表示当前手爪是否能够到达所述待抓取对象的可达性以及表示当前手爪的端部不与环境中障碍物发生干涉的可能性的无碰撞概率；
[0013]基于选择出的一组数据中的各抓取位姿的质量分数以及确定出的可达性和无碰撞概率计算出各抓取位姿的综合抓取分数；以及
[0014]基于各抓取位姿的综合抓取分数确定出用于抓取所述待抓取对象的位姿。
[0015]根据本专利技术的另一个方面，提供了一种用于控制机器人的手爪抓取对象的控制方法，所述控制方法包括第一过程和第二过程，
[0016]其中，在所述第一过程中：
[0017]生成抓取数据集供所述第二过程使用，所述抓取数据集包含对应于手爪和对象的多个组合的多组数据，每组数据包含一手爪、一对象、用该手爪抓取该对象的多个抓取位姿以及表示各抓取位姿的抓取稳定性和/或抓取鲁棒性的质量分数；
[0018]在所述第二过程中：
[0019]从所述抓取数据集中选择出与待抓取对象和当前采用的手爪的组合相应的一组数据；
[0020]确定表示手爪是否能够到达所述待抓取对象的可达性以及表示手爪不与环境中障碍物发生干涉的可能性的无碰撞概率；
[0021]基于选择出的一组数据中的各抓取位姿的质量分数以及确定出的可达性和无碰撞概率计算出各抓取位姿的综合抓取分数；以及
[0022]基于各抓取位姿的综合抓取分数确定出用于抓取所述待抓取对象的位姿。
[0023]根据本专利技术的再一个方面，提供了一种机器可读存储介质，其存储有可执行指令，所述指令当被执行时使得处理器执行如上所述的方法。
[0024]由此可见，根据本专利技术实施例的技术方案，在第一模块中能够高效地执行抓取规划以确定出高质量的抓取数据集，从而供第二模块使用。在第二模块中能够根据本专利技术实施例的抓取位姿筛选策略在抓取数据集中筛选出针对当前场景的最优抓取位姿。
[0025]根据本专利技术实施例的机器人抓取控制方案，能够应用于复杂环境下的多种抓取任务，在满足抓取质量的同时，提升了抓取操作的效率和可靠性。
附图说明
[0026]以下将结合附图描述所公开的多个方面，这些附图被提供用以说明而非限制所公开的多个方面。
[0027]图1示意性示出了可以在其中实施本专利技术的一些实施方式的操作环境。
[0028]图2是根据本专利技术一实施方式的控制装置的示意性框图。
[0029]图3示出了在第一模块中生成抓取数据集的示例性过程。
[0030]图4示出了在第二模块中确定抓取位姿的示例性过程。
[0031]图5是根据本专利技术的一实施方式的用于控制机器人的手爪抓取对象的控制方法的流程图。
具体实施方式
[0032]本专利技术主要涉及用于控制机器人的手爪抓取对象的技术方案。在介绍本专利技术的具体实施方式之前，首先对说明书和权利要求书中的一些术语进行解释。
[0033]在本专利技术中，术语“抓取”包括用于操纵或拿起对象的多种类型。例如，对象可借助于钳形运动被抓取，或者被夹持并被拿起，或者被卡住并被拿起。
[0034]术语“机器人的手爪”或“手爪”包括用于相应的“抓取”的操纵设备或机器人的机
械臂的末端执行器。“手爪”可以是多指多关节的机械手抓。例如，手爪是二指、三指、四指或五指手爪。
[0035]术语“对象”可以是适于由机器人的手爪抓取的各种对象。例如，“对象”是可以接受微小形变的物体。微小形变可以理解为无法用眼睛直接观察到，需要借助一些装置将微小形变放大后才能观察到的形变。
[0036]术语“抓取空间”包括用于支配手爪抓取对象的空间。“抓取空间”可理解为手爪靠近并抓取对象的工作空间。手爪可以在该工作空间中运动，以便抓取对象。例如，抓取空间可以是放置有待抓取对象的物料框。
[0037]以下结合附图来说明本专利技术的具体实施方式。
[0038]图1示意性示出了可以在其中实施本专利技术的一些实施方式的操作环境100，其主要包括机器人10、抓取空间20和控制装置30。可以理解的是，本专利技术不限于该示意性环境100的特定架构。
[0039]参见图1，机器人10包括机器人臂11以及与机器人臂11的端部附接的末端执行器12。在本专利技术的实施例中，末端执行器12实现为机器人的手爪，例如，多指多关节的机械手爪。虽然图1中例示出了手爪12包括两个手指，但手爪12也可以包括其他样式的机械手爪，不限于此。
[0040]在抓取空间20中具有待抓取对象，例如，对象21和22。在一实施例中，抓取空间20是放置有待抓取对象的物料框。待抓取对象可以包括多个、多组、多个堆叠，等等，它们可以以不同的朝向位于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于控制机器人的手爪抓取对象的控制装置，所述控制装置包括第一模块和第二模块，所述第一模块配置成：生成抓取数据集以供所述第二模块使用，所述抓取数据集包含对应于手爪和对象的多个组合的多组数据，每组数据包含一手爪、一对象、用该手爪抓取该对象的多个抓取位姿以及表示各抓取位姿的抓取稳定性和/或抓取鲁棒性的质量分数；所述第二模块配置成：从所述抓取数据集中选择出与待抓取对象和当前手爪的组合相应的一组数据；确定表示当前手爪是否能够到达所述待抓取对象的可达性以及表示当前手爪的端部不与环境中障碍物发生干涉的可能性的无碰撞概率；基于选择出的一组数据中的各抓取位姿的质量分数以及确定出的可达性和无碰撞概率计算出各抓取位姿的综合抓取分数；以及基于各抓取位姿的综合抓取分数确定出用于抓取所述待抓取对象的位姿。2.如权利要求1所述的控制装置，其中，基于各抓取位姿的综合抓取分数确定出用于抓取所述待抓取对象的位姿包括：按照各抓取位姿的综合抓取分数从高到低的顺序，通过软件模拟无碰撞验证，以便验证当前手爪在以一抓取位姿抓取所述待抓取对象的过程中是否会与环境中障碍物发生干涉，并将首次被验证为不会发生干涉的抓取位姿确定为用于抓取所述待抓取对象的位姿。3.如权利要求1或2所述的控制装置，其中，所述综合抓取分数通过如下公式计算出：F＝ke
c1Q e
c2P
,Q>q
t
,P>p
t
其中，F表示所述综合抓取分数，Q表示所述质量分数，P表示所述无碰撞概率，c1和c2分别表示质量分数和无碰撞概率的权重，q
t
和p
t
分别表示质量分数和无碰撞概率的及格阈值，k表示所述可达性，其值为0或1。4.如权利要求1
‑
3中任一项所述的控制装置，其中，确定所述可达性包括：确定出当前抓取空间的多个离散位置点；将手爪能够运动到的离散位置点构成的空间确定为可达空间；以及基于所述待抓取对象是否位于所述可达空间中来确定所述可达性。5.如权利要求1
‑
4中任一项所述的控制装置，其中，确定所述无碰撞概率包括：针对手爪端部与待抓取对象表面的各接触点，以该接触点为起点，沿着对象表面的法线方向向外延伸至不会碰到环境中任何障碍物的高度为止；以及基于针对各接触点的多个高度中的最短高度确定出所述无碰撞概率。6.如权利要求1
‑
5中任一项所述的控制装置，其中，所述第二模块还被配置成：计...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁万，许剑锋，王文娟，赵天韵，熊恒，苏畅，谢晖，
申请(专利权)人：罗伯特，
类型：发明
国别省市：