检测方法及搬运设备技术

本申请提供一种检测方法及搬运设备。方法包括基于目标对象的第一预设位姿和预设的模板点云集，生成第一点云集；根据第一预设位姿控制搬运设备移动，以使得检测装置采集目标对象的第二点云集；对第一点云集的第一点云和第二点云集的第二点云进行配准，以获取与第一点云匹配的第二点云；根据多组匹配的第一点云和第二点云分别生成第三点云集和第四点云集；基于第三点云集、第四点云集和预设的求解函数，计算平移向量和旋转矩阵；根据平移向量和旋转矩阵对第一预设位姿进行变换，以获取目标对象的目标位姿。由于第二点云集中必然包含准确的第二点云，通过配准的第一点云和第二点云准确地计算平移向量和旋转矩阵可准确地检测目标对象的目标位姿。对象的目标位姿。对象的目标位姿。

【技术实现步骤摘要】
检测方法及搬运设备


[0001]本申请涉及检测
，特别涉及一种检测方法及搬运设备。

技术介绍

[0002]现有技术在进行目标对象的位姿检测时，通常提取托盘的点云，如使用随机抽象一致性算法(Random Sample Consensus，RANSAC)、聚类算法等提取目标对象的位姿，此类方法通常只限于检测常规目标对象，无法检测受干扰导致的噪声点云较多的目标对象，且对于非对称目标对象的检测也较为困难，导致检测精度较低。

技术实现思路

[0003]鉴于此，本申请实施方式提供了一种检测方法及搬运设备，避免了噪声点云以及目标对象为非对称对象对目标对象的目标位姿的检测影响，提高了目标对象的目标位姿的检测准确性。
[0004]本申请实施方式的检测方法应用于搬运设备，所述搬运设备包括检测装置，所述检测方法包括基于目标对象的第一预设位姿和预设的模板点云集，生成第一点云集，所述模板点云集为与所述目标对象的类型和规格均相同的预设对象的点云信息；根据所述第一预设位姿控制所述搬运设备移动，以使得所述检测装置采集所述目标对象的第二点云集；对所述第一点云集的第一点云和所述第二点云集的第二点云进行配准，以获取与所述第一点云匹配的所述第二点云；根据多组匹配的所述第一点云和所述第二点云分别生成第三点云集和第四点云集；基于所述第三点云集、所述第四点云集和预设的求解函数，计算平移向量和旋转矩阵；根据所述平移向量和所述旋转矩阵对所述第一预设位姿进行变换，以获取所述目标对象的目标位姿。
[0005]本申请实施方式的搬运设备包括处理器和搬运设备，所述搬运设备包括检测装置，所述处理器用于基于目标对象的第一预设位姿和预设的模板点云集，生成第一点云集，所述模板点云集为与所述目标对象的类型和规格均相同的预设对象的点云信息；根据所述第一预设位姿控制所述搬运设备移动，以使得所述检测装置采集所述目标对象的第二点云集；对所述第一点云集的第一点云和所述第二点云集的第二点云进行配准，以获取与所述第一点云匹配的所述第二点云；根据多组匹配的所述第一点云和所述第二点云分别生成第三点云集和第四点云集；基于所述第三点云集、所述第四点云集和预设的求解函数，计算平移向量和旋转矩阵；根据所述平移向量和所述旋转矩阵对所述第一预设位姿进行变换，以获取所述目标对象的目标位姿。
[0006]本申请的检测方法及搬运设备能够将直接获取目标对象的目标位姿转化为先通过模板点云集和目标对象的第一预设位姿生成的第一点云集、以及采集的目标对象的第二点云集中，配准的第一点云和第二点云来计算平移向量和旋转矩阵，再通过平移向量和旋转矩阵将第一预设位姿转换为目标对象的目标位姿，由于采集得到的目标对象的第二点云集中，必然包含准确的第二点云，因此，通过获取第二点云集中与第一点云集中配准的第二
点云，即可获取到匹配的第一点云和第二点云，从而基于匹配的第一点云和第二点云分别生成的第三点云集和第四点云集、以及预设的求解函数来准确地计算平移向量和旋转矩阵，从而获取到第一预设位姿和目标对象的目标位姿之间的转换关系，进而根据平移向量和旋转矩阵将第一预设位姿转换为目标对象的目标位姿，实现目标对象的目标位姿的检测，即使第二点云集中存在噪声点云或者目标对象为非对称对象，也基本不会影响平移向量和旋转矩阵的准确性，提高了目标对象的目标位姿的检测准确性。
[0007]本申请实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
[0008]本申请的上述和/或附加的方面和优点可以从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0009]图1是本申请某些实施方式的检测方法的流程示意图；
[0010]图2是本申请某些实施方式的搬运设备的结构示意图；
[0011]图3是本申请某些实施方式的检测方法的场景示意图；
[0012]图4是本申请某些实施方式的检测方法的流程示意图；
[0013]图5是本申请某些实施方式的检测方法的流程示意图；
[0014]图6是本申请某些实施方式的检测方法的流程示意图；
[0015]图7是本申请某些实施方式的检测方法的流程示意图；
[0016]图8是本申请某些实施方式的检测方法的流程示意图；及
[0017]图9是本申请某些实施方式的计算机可读存储介质与处理器的交互示意图。
具体实施方式
[0018]下面详细描述本申请的实施方式，实施方式的示例在附图中示出，其中，相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本申请的实施方式，而不能理解为对本申请的实施方式的限制。
[0019]请参阅图1和图2，本申请实施方式的检测方法包括：
[0020]步骤011：基于目标对象的第一预设位姿和预设的模板点云集，生成第一点云集，模板点云集为与目标对象的类型和规格均相同的预设对象的点云信息。
[0021]具体地，在仓库的货物一般承载在托盘上进行存放，在进行入库或出库时，搬运设备100会装载托盘，以将托盘承载的货物进行运输，以完成入库或出库。本申请的目标对象以用于承载货物的目标托盘为例进行说明，但可以理解，本申请的目标对象并不限于目标托盘。
[0022]可以理解，仓库中存储的货物的位置是在货物入库后就确定的，而一般搬运设备100都是以预设的姿态将货物入库的，因此，存储的货物的姿态也是确定的，在搬运设备100接收到入库请求或出库请求的情况下，是能够直接获取到需要进行入库或出库的目标对象的第一预设位姿的，第一预设位姿包括目标对象的第一位置坐标和第一姿态。或者，仓库设置有图像采集设备，能够采集目标对象的图像，从而通过目标对象的图像识别目标的第一
预设位姿。
[0023]然后，搬运设备100还可以获取到与目标对象规格相同的预设对象的模板信息。以目标对象为目标托盘，预设对象为预设托盘为例，预设托盘的模板信息包括预设托盘的墩宽、孔宽、长度、及高度，预设托盘包括相对的上托盘和下托盘，预设托盘的模板信息还包括上托盘的高度和下托盘的高度等，根据预设托盘的模板信息即可生成模板点云集。例如，目标对象为规格A的目标托盘，则模板点云集即为根据规格A的预设托盘的模板信息生成的点云信息，保证模板点云集对应的对象和目标对象是完全一致的，进而提高后续检测目标对象的目标姿态的准确性。
[0024]搬运设备100的处理器20可以对第一预设位姿和模板点云集进行处理，从而生成第一点云集。具体地，第一预设位姿为目标对象的预设位置(如中心位置)的位姿，因此，可获取模板点云集中位于中心位置的中心点云，根据中心点云与第一预设位姿的映射关系，将模板点云集中的点云均进行转化，从而生成第一点云集。
[0025]步骤012：根据第一预设位姿控制搬运设备100移动，以使得检测装置30采集目标对象的第二点云集。
[0026]具体地，请结合图3，搬运设备100包括处理器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种检测方法，其特征在于，应用于搬运设备，所述搬运设备包括检测装置，所述检测方法包括：基于目标对象的第一预设位姿和预设的模板点云集，生成第一点云集，所述模板点云集为与所述目标对象的类型和规格均相同的预设对象的点云信息；根据所述第一预设位姿控制所述搬运设备移动，以使得所述检测装置采集所述目标对象的第二点云集；对所述第一点云集的第一点云和所述第二点云集的第二点云进行配准，以获取与所述第一点云匹配的所述第二点云；根据多组匹配的所述第一点云和所述第二点云分别生成第三点云集和第四点云集；基于所述第三点云集、所述第四点云集和预设的求解函数，计算平移向量和旋转矩阵；根据所述平移向量和所述旋转矩阵对所述第一预设位姿进行变换，以获取所述目标对象的目标位姿。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述基于目标对象的第一预设位姿和预设的模板点云集，生成第一点云集，包括：对所述模板点云集进行随机采样，以得到多个目标模板点云；基于所述第一预设位姿和多个所述目标模板点云，生成所述第一点云集。3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，在根据所述平移向量和所述旋转矩阵对所述第一预设位姿进行变换之前，还包括：根据所述平移向量和所述旋转矩阵对所述第四点云集进行变换，以得到第五点云集；计算所述第三点云集和所述第五点云集中，匹配的所述第三点云集的第一点云和所述第五点云集的第三点云的距离的方差；在所述方差小于预设阈值的情况下，进入所述根据所述平移向量和所述旋转矩阵对所述第一预设位姿进行变换的步骤。4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，在根据所述平移向量和所述旋转矩阵对所述第一预设位姿进行变换之前，还包括：在所述方差大于所述预设阈值的情况下，再次进入所述对所述模板点云集进行随机采样，以得到多个目标模板点云的步骤。5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述基于第三点云集、第四点云集和预设的求解函数，计算平移向量和旋转矩阵，包括：根据所述第三点云集、所述第四点云集和所述求解函数，计算得到所述求解函数的因变量的最小值；对所述第三点云集的所述第一点云进行加权平均，以得到第一质心、并对所述第四点云集的所述第二点云进行加权平均，以得到第二质心；根据所述第一质心、所述第二质心和所述最小值，计算所述平移向量；根据所述第三点云集、所述第四点云集、所述平移向量和所述求解函数，计...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾勇贤，方牧，鲁豫杰，李陆洋，杨秉川，黄莉莎，
申请(专利权)人：未来机器人深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：