基于点云法向量和坐标系模拟的机器人无序抓取方法技术

本发明专利技术涉及一种基于目标物点云法向量和坐标系模拟的机器人无序抓取方法，其在目标物点云抓取点位置上模拟一个坐标系，该坐标系以目标物点云抓取点为原点，在此过程中，可以知晓该点云坐标系到3D相机坐标系的转换关系，即可以为机器人提供一个在目标点云抓取点的位姿。同时本发明专利技术使用法向量进行避障的方法，使机器人末端首先以姿势直线方式运动到目标物抓取点所在拟合平面的法方向，然后末端再以姿势直线运动方式垂直移向抓取点，直至到达抓取点位置。也就是说，本发明专利技术首先确定目标物抓取点的坐标系，再分两段使机器人末端到达该位置，可以快速完成一次无序抓取。可以快速完成一次无序抓取。

【技术实现步骤摘要】
基于点云法向量和坐标系模拟的机器人无序抓取方法


[0001]本专利技术涉及机器人
，具体涉及一种基于目标物点云向量和坐标系模拟的机器人无需抓取方法，其适用于六自由度机器人搭配双目3D相机。

技术介绍

[0002]点云是3D视觉相机在工作时的主要信息产物，点云是视场内目标物表面三维重建后的点集合。法向量是点云的一个重要属性，它的作用是指明点云上以各点为中心拟合平面的垂直方向。
[0003]工业机器人搭配3D相机是实现无序抓取的重要途径，当前常见的搭配方案是将3D相机放在机器人轴体上或是将3D相机与机器人分离放置，两种方案都需要进行手眼标定获得手眼矩阵，手眼矩阵的作用是实现3D相机坐标系到机器人基底坐标系之间的变换。通常，机器人末端坐标系和机器人基底坐标系之间的变换关系在机器人出厂标定时便已确定，因此，可以知道机器人末端坐标系到3D相机坐标系之间的转换关系。点云中各点的三维坐标信息是相对3D相机坐标系而言的，可以将点云上某点坐标经过以手眼矩阵变换到机器人基底坐标系，再从机器人基底坐标系转换到机器人末端坐标系，机器人末端便可移动到该位置，实现视觉定位的效果。
[0004]在机器人的无序抓取中，既需要定位目标物的位置，还需要确定末端抓取时的姿态。所以，目前机器人的无序抓取存在两处难题，其一是需要指定机器人末端对目标物的抓取位姿，其二是如何避障以达到机器人在抓取过程中不与目标物周围的物体发生碰撞的目的。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于目标物点云法向量和坐标系模拟的机器人无需抓取方法，以实现机器人快速地无序抓取，且在无序抓取过程中能够有效避障。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0007]一种基于目标物点云法向量和坐标系模拟的机器人无序抓取方法，所述方法包括以下步骤：
[0008]步骤1、对3D相机和机器人进行手眼标定，获取3D相机坐标系到机器人基底坐标系的变换关系，即手眼矩阵H；
[0009]步骤2、将一个目标物放置在3D相机下，3D相机拍摄，获取该目标物点云，作为模板点云；
[0010]步骤3、在模板点云上确定一点作为抓取点，获取该点的法向量；
[0011]步骤4、手动模式将机器人末端移动到该点抓取该目标物，记录此时机器人末端的位姿，将该位姿记为初始抓取位姿；
[0012]步骤5、对手眼标定后得到的手眼矩阵H求逆得到H
‑1，将初始抓取位姿经H
‑1变换得
到在3D相机坐标系下的位姿，该位姿表示将3D相机坐标系转换到模板点云上，即在模板点云上以抓取点为原点模拟一个坐标系；
[0013]步骤6、3D相机拍摄下一个相同种类的物体，对获取的点云使用模板点云进行点云匹配以得到两个点云之间的位姿变换关系；
[0014]步骤7、将模板点云上模拟的坐标系经两个点云间的位姿变换关系变换到下一个目标点云上，再经过手眼矩阵转换到机器人基底坐标系中，最后变换到机器人末端坐标系，得到新的目标抓取位姿；
[0015]步骤8、确定一个避障高度h，在新的目标抓取位姿的坐标沿法向量加上h，e2＝h
×
e
normal
+e1；其中，O
camera
‑
x
‑
y为3D相机坐标系，e1为新的目标点云抓取位姿对应的向量坐标，e
normal
为法向量，e2为加上法方向h后的向量坐标；在抓取时，先下发e2对应的位姿，再下发e1对应的目标抓取位姿，机器人会先到达目标抓取点的垂直方向，再沿垂直方向落下到达目标抓取点抓取物体，完成一次抓取；
[0016]步骤9、重复步骤6
‑
8，即可完成无序抓取。
[0017]采用上述方案后，本专利技术在目标物点云抓取点位置上模拟一个坐标系，该坐标系以目标物点云抓取点为原点，在此过程中，可以知晓该点云坐标系到3D相机坐标系的转换关系，即可以为机器人提供一个在目标点云抓取点的位姿。同时本专利技术使用法向量进行避障的方法，使机器人末端首先以姿势直线方式运动到目标物抓取点所在拟合平面的法方向，然后末端再以姿势直线运动方式垂直移向抓取点，直至到达抓取点位置。也就是说，本专利技术首先确定目标物抓取点的坐标系，再分两段使机器人末端到达该位置，可以快速完成一次无序抓取。
附图说明
[0018]图1为本专利技术的方法流程图；
[0019]图2为本专利技术抓取时的坐标示意图。
具体实施方式
[0020]如图1所示，本专利技术揭示了一种基于目标物点云法向量和坐标系模拟的机器人无序抓取方法，其包括以下步骤：
[0021]步骤1、对3D相机和机器人进行手眼标定，获取3D相机坐标系到机器人基底坐标系的变换关系——手眼矩阵H。手眼标定为现有成熟技术，本实施例中手眼标定采用现有方法实现即可。
[0022]步骤2、将一个目标物放置在3D相机下，3D相机拍摄，获取该目标物点云，作为模板点云；
[0023]步骤3、在模板点云上确定一点作为抓取点，获取该点的法向量；
[0024]步骤4、手动模式将机器人末端移动到该点抓取该目标物，记录此时机器人末端的位姿，将该位姿记为初始抓取位姿；
[0025]步骤5、对手眼标定后得到的手眼矩阵H求逆得到H
‑1，将初始抓取位姿经H
‑1变换得到在3D相机坐标系下的位姿，该位姿表示将3D相机坐标系转换到模板点云上，即在模板点云上以抓取点为原点模拟一个坐标系。
[0026]步骤6、3D相机拍摄下一个相同种类的物体，对获取的点云使用模板点云进行点云匹配以得到两个点云之间的位姿变换关系；该步骤属于现有技术，此处不进行赘述。
[0027]步骤7、将模板点云上模拟的坐标系经两个点云间的位姿变换关系变换到下一个目标点云上，再经过手眼矩阵转换到机器人基底坐标系中，最后变换到机器人末端坐标系，得到新的目标抓取位姿。
[0028]步骤8、确定一个避障高度h，在新的目标抓取位姿的坐标沿法向量加上h，如图2所示，e2＝h
×
e
normal
+e1，(图2中，O
camera
‑
x
‑
y为3D相机坐标系，e1为新的目标点云抓取位姿对应的向量坐标，e
normal
为法向量，e2为加上法方向h后的向量坐标)。在抓取时，先下发e2对应的位姿，再下发e1对应的目标抓取位姿，机器人会先到达目标抓取点的垂直方向，再沿垂直方向落下到达目标抓取点抓取物体，完成一次抓取。避障高度h为设定值，可以根据具体使用需求进行设定。本实施例中避障高度h设为50mm。
[0029]步骤9、重复步骤6
‑
8，即可完成无序抓取。
[0030]本专利技术的方法中，手眼标定、点云模板匹配等属于现有技术。
[0031]本专利技术在目标物点云抓取点位置上模拟一个坐标系，该坐标系以目标物本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于目标物点云法向量和坐标系模拟的机器人无序抓取方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1、对3D相机和机器人进行手眼标定，获取3D相机坐标系到机器人基底坐标系的变换关系，即手眼矩阵H；步骤2、将一个目标物放置在3D相机下，3D相机拍摄，获取该目标物点云，作为模板点云；步骤3、在模板点云上确定一点作为抓取点，获取该点的法向量；步骤4、手动模式将机器人末端移动到该点抓取该目标物，记录此时机器人末端的位姿，将该位姿记为初始抓取位姿；步骤5、对手眼标定后得到的手眼矩阵H求逆得到H
‑1，将初始抓取位姿经H
‑1变换得到在3D相机坐标系下的位姿，该位姿表示将3D相机坐标系转换到模板点云上，即在模板点云上以抓取点为原点模拟一个坐标系；步骤6、3D相机拍摄下一个相同种类的物体，对获取的点云使用模板点云进行点云匹配以得到两个点云之间的位姿变换关系；步骤7、将模...

【专利技术属性】
技术研发人员：覃宝钻，侯依林，林德锦，李家晖，
申请(专利权)人：伯朗特机器人股份有限公司，
类型：发明
国别省市：