一种家用服务机器人对目标位姿的识别与规范化方法技术

本发明专利技术提出一种家用服务机器人识别目标位姿并规范化的实现方法。该实现方法包括以下步骤：首先通过手眼标定系统建立机器人的视觉相机与机械臂执行机构的位姿变换关系；然后识别带有标记的目标类别与标记位姿，之后利用居家场景下物品放置规则，对抓取目标与环境障碍物采用不同的方法规范化得到最终的物品位姿。该方法利用Aruco码标记、OpneCV计算机视觉库与家庭环境提供的先验信息来求解实现，最终减小了机器人在目标位姿估计过程中由于标记贴合与识别抖动造成的目标位姿偏差，同时规范化后的目标位姿稳定性高，提升了机器人抓取与避障轨迹规划能力。障轨迹规划能力。障轨迹规划能力。

【技术实现步骤摘要】
一种家用服务机器人对目标位姿的识别与规范化方法


[0001]本专利技术属于机器人目标位姿识别
，提出一种家用服务机器人对目标位姿识别与规范化的方法。

技术介绍

[0002]机器人对目标位姿的识别与估计是实现机器人抓取与避障规划的重要环节，随着机器人技术提升与硬件成本降低，操作型服务机器人逐渐走入日常生活，而对目标的识别抓取是主要的居家任务之一。机器人在抓取操作中，首先需要视觉系统对待抓取物品与环境障碍物识别区分，并估计其位姿，然后进行机械臂的轨迹规划，执行并完成对目标的避障抓取。
[0003]但在实际抓取流程中，由于受到半结构化居家环境的限制，机器人对目标位姿的识别估计反馈到最后的实际抓取规划执行，整个系统往往存在厘米级的累计误差，故导致机器人对最终目标抓取失败或与环境障碍发生碰撞，造成安全事故。因此本专利技术提出了一种利用居家环境先验信息对目标位姿进行识别与规范化的方法，最终结果符合居家物品摆放规则，提升机械臂避障抓取的稳定性。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于实现一种机器人对目标位姿识别与规范化的方法，依据居家环境先验信息减小识别噪声，提升整个机器人系统避障抓取的稳定性。
[0005]一种家用服务机器人对目标位姿的识别与规范化方法包括以下步骤：
[0006]在机器人的任务空间下，定义四个坐标系与目标主轴，即位于机械臂基座的空间坐标系root，识别的ArUco码坐标系mark，位于抓取物品或障碍物中心的坐标系target，相机坐标系camera，目标主轴方向为target坐标系z
目
轴正向方向，且通过目标几何中心；
[0007]通过手眼标定系统确定眼在手外布局下的相机坐标系camera相对于机械臂基座的空间坐标系root的位姿变换关系r
c
T；
[0008]利用相机与计算机视觉库识别ArUco码码值作为目标类别c，将ArUco码中心相对于camera坐标系的位姿
m
cT转换到root坐标系下并分解为位置P
标
与姿态R
标
；
[0009]将识别到的ArUco码坐标系mask的姿态R
标
向目标坐标系target仅按旋转关系m
t
R对齐，得到目标姿态R
目
，同时计算目标主轴z
目
与root坐标系z轴正向的夹角θ；
[0010]根据识别类别c判断目标是否为环境中的障碍物或待抓取物品，若为障碍物，则直接将目标主轴z
目
向root坐标系z轴旋转对齐得姿态R
障
；若为待抓取物品，则判断夹角θ是否小于设定阈值|Φ|，如果小于设定阈值，则将目标主轴z
目
向root坐标系旋转对齐得姿态R
竖
，否则将目标主轴z
目
向root坐标系xOy面旋转对齐得姿态R
平
；
[0011]在步骤5得到的相对root坐标系的障碍物或抓取物品的姿态下，将ArUco码中心位置P
标
转换到目标坐标系中心得P
目
；
[0012]将规范化后的目标姿态R
障
、R
竖
或R
平
与目标坐标系中心位置P
目
合并为用于机器人抓
取或避障规划的最终目标位姿T
目
。
[0013]上述方法将识别目标分为静态摆放移动性差的环境障碍与摆放位姿随机性强的抓取物品。并采用不同的规范化策略，使得最终的识别目标位姿符合居家环境下物品摆放规则，同时该目标的规范化位姿可直接用于机器人避障或抓取过程中的路径规划与抓取位姿生成。
附图说明
[0014]为了更清楚的说明本专利技术所涉及的技术方案，下实施例或现有的技术描述中所使用的附图做简单的介绍，显而易见的，下面描述中的附图是本专利技术的实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0015]图1是本专利技术实施例中机器人对目标位姿识别与规范化的原理流程图；
[0016]图2是本专利技术实施例中机器人四个重要的坐标系模型示意图；
[0017]图3是本专利技术实施例中四个重要坐标系间的变换原理图；
[0018]图4是本专利技术实施例中目标主轴z
目
与空间z轴的关系说明图；
[0019]图5是本专利技术实施例中将目标识别为环境障碍时位姿规范化的原理说明图
[0020]图6是本专利技术实施例中将目标识别为抓取物品时位姿规范化的原理说明图，其中(a)为将目标主轴向空间z轴转换对齐的原理，(b)为将目标主轴向空间水平面转换对齐的原理。
具体实施方式
[0021]下面结合附图和实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。
[0022]一种家用服务机器人对目标位姿的识别与规范化方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0023]步骤1：在机器人的任务空间下，定义四个坐标系与目标主轴，即位于机械臂基座的空间坐标系root，识别的ArUco码坐标系mark，位于抓取物品或障碍物中心的坐标系target，相机坐标系camera，目标主轴方向为target坐标系z
目
轴正向方向，且通过目标几何中心；
[0024]本实施例中，一共确定了四个直角坐标系，如图2所示，空间坐标系root与相机坐标系camera为绝对坐标系，另有ArUco码坐标系mark与抓取物品或障碍物中心的坐标系target间的相互变换关系不随物品或障碍的移动而变化，其相对位姿由ArUco码贴合位置与target坐标系的设置而确定，选择target坐标系为居家环境下按照物品语义摆放在root坐标系的xOy水平面时，垂直于该水平面且通过该目标几何中心的向上方向为z
目
轴正向；
[0025]步骤2：通过手眼标定系统确定眼在手外布局下的相机坐标系camera相对于机械臂基座的空间坐标系root的位姿变换关系
[0026]本实施例中，如图3所示，可以采用ROS机器人开发平台中的easy_handeye功能包完成相机坐标系camera相对于机械臂基座的空间坐标系root的外参数标定，即位姿变换关系r
c
T，且二者变换关系固定；
[0027]步骤3：利用相机与计算机视觉库识别ArUco码码值作为目标类别c，将ArUco码中
心相对于camera坐标系的位姿
m
cT转换到root坐标系下并分解为位置P
标
与姿态R
标
；
[0028]本实施例中，利用OpenCV计算机视觉库识别具有特异性的目标码值，记为c并将其作为目标类别，同时获得ArUco码坐标系mark相对于camera坐标系的位姿变换关系之后依据步骤2中得到的camera坐标系与ro本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种家用服务机器人对目标位姿的识别与规范化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在机器人的任务空间下，定义四个坐标系与目标主轴，即位于机械臂基座的空间坐标系root，识别的ArUco码坐标系mark，位于抓取物品或障碍物中心的坐标系target，相机坐标系camera，目标主轴方向为target坐标系z
目
轴正向方向，且通过目标几何中心；步骤2：通过手眼标定系统确定眼在手外布局下的相机坐标系camera相对于机械臂基座的空间坐标系root的位姿变换关系r步骤3：利用相机与计算机视觉库识别ArUco码码值作为目标类别c，将ArUco码中心相对于camera坐标系的位姿转换到root坐标系下并分解为位置P
标
与姿态R
标
；步骤4：将识别到的ArUco码坐标系mask的姿态R
标
向目标坐标系target仅按旋转关系对齐，得到目标姿态R
目
，同时计算目标主轴z
目
与root坐标系z轴正向的夹角θ；步骤5：根据识别类别c判断目标是否为环境中的障碍物或待抓取物品，若为障碍物，则直接将目标主轴z
目
向root坐标系z轴旋转对齐得姿态R
障
；若为待抓取物品，则判断夹角θ是否小于设定阈值|Φ|，如果小于设定阈值|Φ|，则将目标主轴z
目
向root坐标系旋转对齐得姿态R
竖
，否则将目标主轴z
目
向root坐标系xOy面旋转对齐得姿态R
平
；步骤6：在步骤5规范化后的相对root坐标系的障碍物或抓取物品的姿态下，将ArUco码中心位置P
标
转换到目标坐标系中心得P
目
；步骤7：将规范化后的目标姿态R
障
、R
竖
或R
平
与目标坐标系中心位置P
目
合并为用于机器人抓取或避障规划的最终目标位姿T
目
。2.如权利要求1所述的一种家用服务机器人对目标位姿的识别与规范化方法，其特征在于：步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈殿生，罗亚哲，徐颖，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：