一种目标物搬运方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种目标物搬运方法、装置、设备及介质，用于快捷准确的确定叉取目标物时的叉取位姿信息。本申请获得目标物的场景点云中的特征点，确定每两个特征点之间的相对位置信息；获得目标物的目标类别对应的目标基准相对位置信息集；针对每个相对位置信息，若确定有与该相对位置信息匹配的目标基准相对位置信息，则基于该相对位置信息及该目标基准相对位置信息，确定相应旋转平移矩阵；并确定每个旋转平移矩阵的特征点融合比例；基于特征点融合比例选取优选旋转平移矩阵；根据优选旋转平移矩阵，对预先保存的相应预设基准叉取位姿信息进行调整，从而快捷准确地确定叉取目标物时的叉取位姿信息，基于该叉取位姿信息，快捷准确地对搬运目标物。确地对搬运目标物。确地对搬运目标物。

【技术实现步骤摘要】
一种目标物搬运方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及物流
，尤其涉及一种目标物搬运方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]自动化物流是未来智能制造的发展趋势，其中，可以快捷高效地搬运货物的智能叉车，在自动化物流中起到了重要的作用。
[0003]智能叉车除了需要可以自主导航之外，还需要识别各种各样的目标物的类别、位置、姿态等属性信息，以期可以基于目标物的属性信息，叉取目标物，完成自动搬运任务。
[0004]然而，相关技术中，智能叉车通常难以准确的确定叉取目标物时的叉取方向、叉取中心点等叉取位姿信息，造成难以精准高效的完成搬运任务，如何快捷准确的确定叉取目标物时的叉取位姿信息，是目前亟需解决的一个技术难题。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种目标物搬运方法、装置、设备及介质，用于快捷准确的确定叉取目标物时的叉取位姿信息。
[0006]第一方面，本申请提供了一种目标物搬运方法，所述方法包括：
[0007]获取目标物的场景点云，获得所述场景点云中包含的所述目标物的特征点，根据预设的相对位置确定算法，确定每两个特征点之间的相对位置信息；识别所述目标物的目标类别，并获得预先保存的所述目标类别对应的目标基准相对位置信息集；
[0008]针对每个所述相对位置信息，若确定有与该相对位置信息匹配的目标基准相对位置信息，则基于该相对位置信息及该目标基准相对位置信息，确定该相对位置信息相应的旋转平移矩阵；
[0009]分别基于每个旋转平移矩阵，将所述场景点云中包含的所述目标物的特征点映射到预先保存的所述目标类别对应的模型点云中，确定每个旋转平移矩阵对应的特征点融合比例；基于每个旋转平移矩阵对应的特征点融合比例，选取优选旋转平移矩阵；
[0010]根据所述优选旋转平移矩阵，对预先保存的所述目标类别对应的预设基准叉取位姿信息进行调整，基于调整后的预设基准叉取位姿信息，对所述目标物进行搬运。
[0011]第二方面，本申请提供了一种目标物搬运装置，所述装置包括：
[0012]获得模块，用于获取目标物的场景点云，获得所述场景点云中包含的所述目标物的特征点，根据预设的相对位置确定算法，确定每两个特征点之间的相对位置信息；识别所述目标物的目标类别，并获得预先保存的所述目标类别对应的目标基准相对位置信息集；
[0013]确定模块，用于针对每个所述相对位置信息，若确定有与该相对位置信息匹配的目标基准相对位置信息，则基于该相对位置信息及该目标基准相对位置信息，确定该相对位置信息相应的旋转平移矩阵；
[0014]选取模块，用于分别基于每个旋转平移矩阵，将所述场景点云中包含的所述目标物的特征点映射到预先保存的所述目标类别对应的模型点云中，确定每个旋转平移矩阵对
应的特征点融合比例；基于每个旋转平移矩阵对应的特征点融合比例，选取优选旋转平移矩阵；
[0015]搬运模块，用于根据所述优选旋转平移矩阵，对预先保存的所述目标类别对应的预设基准叉取位姿信息进行调整，基于调整后的预设基准叉取位姿信息，对所述目标物进行搬运。
[0016]第三方面，本申请提供了一种电子设备，所述电子设备至少包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述任一所述目标物搬运方法的步骤。
[0017]第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一所述目标物搬运方法的步骤。
[0018]本申请可以获取目标物的场景点云，获得该场景点云中包含的目标物的特征点，根据预设的相对位置确定算法，确定每两个特征点之间的相对位置信息；识别目标物的目标类别，并获得预先保存的目标类别对应的目标基准相对位置信息集；针对每个相对位置信息，若确定有与该相对位置信息匹配的目标基准相对位置信息，则基于该相对位置信息及该目标基准相对位置信息，确定该相对位置信息相应的旋转平移矩阵；分别基于每个旋转平移矩阵，将场景点云中包含的目标物的特征点映射到预先保存的所述目标类别对应的模型点云中，确定每个旋转平移矩阵对应的特征点融合比例；基于每个旋转平移矩阵对应的特征点融合比例，选取优选旋转平移矩阵；然后根据优选旋转平移矩阵，对预先保存的目标类别对应的预设基准叉取位姿信息进行调整，基于调整后的预设基准叉取位姿信息，对目标物进行搬运。由于本申请可以基于每个旋转平移矩阵对应的特征点融合比例，选取优选旋转平移矩阵，该优选旋转平移矩阵可以认为是最适合目标物当前位姿的旋转平移矩阵，基于该优选旋转平移矩阵对预先保存的预设基准叉取位姿信息进行调整，基于调整后的预设基准叉取位姿信息，对目标物进行搬运，可以最大程度的实现快捷准确的确定叉取目标物时的叉取位姿信息，可以最大程度的精准高效的完成搬运任务。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的实施方式，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1示出了一些实施例提供的第一种目标物搬运过程示意图；
[0021]图2示出了一些实施例提供的一种确定每两个特征点之间的相对位置关系示意图；
[0022]图3示出了一些实施例提供的第二种目标物搬运过程示意图；
[0023]图4示出了一些实施例提供的第三种目标物搬运过程示意图；
[0024]图5示出了一些实施例提供的第四种目标物搬运过程示意图；
[0025]图6示出了一些实施例提供的第五种目标物搬运过程示意图；
[0026]图7示出了一些实施例提供的第六种目标物搬运过程示意图；
[0027]图8示出了一些实施例提供的一种目标物搬运装置示意图；
[0028]图9示出了一些实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
[0029]为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步的详细描述，显然，本申请所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
[0030]需要说明的是，本申请中对于术语的简要说明，仅是为了方便理解接下来描述的实施方式，而不是意图限定本申请的实施方式。除非另有说明，这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。
[0031]本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似或同类的对象或实体，而不必然意味着限定特定的顺序或先后次序，除非另外注明。应该理解这样使用的用语在适当情况下可以互换。
[0032]术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖但不排他的包含，例如，包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的所有组件，而是可包括没有清楚地列出的或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标物搬运方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标物的场景点云，获得所述场景点云中包含的所述目标物的特征点，根据预设的相对位置确定算法，确定每两个特征点之间的相对位置信息；识别所述目标物的目标类别，并获得预先保存的所述目标类别对应的目标基准相对位置信息集；针对每个所述相对位置信息，若确定有与该相对位置信息匹配的目标基准相对位置信息，则基于该相对位置信息及该目标基准相对位置信息，确定该相对位置信息相应的旋转平移矩阵；分别基于每个旋转平移矩阵，将所述场景点云中包含的所述目标物的特征点映射到预先保存的所述目标类别对应的模型点云中，确定每个旋转平移矩阵对应的特征点融合比例；基于每个旋转平移矩阵对应的特征点融合比例，选取优选旋转平移矩阵；根据所述优选旋转平移矩阵，对预先保存的所述目标类别对应的预设基准叉取位姿信息进行调整，基于调整后的预设基准叉取位姿信息，对所述目标物进行搬运。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定该相对位置信息相应的旋转平移矩阵之后，分别基于每个旋转平移矩阵，将所述场景点云中包含的所述目标物的特征点映射到预先保存的所述目标类别对应的模型点云中之前，所述方法还包括：将获得的所述目标物的图像输入预先训练完成的目标物识别模型中，基于所述目标物识别模型的输出结果，获得位于所述目标物所处矩形框的设定位置的基准点；将所述矩形框的基准点映射到所述目标物的场景点云中，获得该基准点在场景点云中的第一位置信息；并针对每个旋转平移矩阵，基于该旋转平移矩阵，将预先保存的所述目标类别对应的模型点云的预设位置模型点映射到场景点云中，得到该旋转平移矩阵对应的预设位置模型点的第二位置信息；针对每个旋转平移矩阵，若所述第一位置信息与该旋转平移矩阵对应的第二位置信息之间的距离小于设定距离阈值，则基于该旋转平移矩阵进行后续步骤。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定该相对位置信息相应的旋转平移矩阵之后，分别基于每个旋转平移矩阵，将所述场景点云中包含的所述目标物的特征点映射到预先保存的所述目标类别对应的模型点云中之前，所述方法还包括：针对每个旋转平移矩阵，判断该旋转平移矩阵中包含的各旋转平移系数是否均不大于相应设定旋转平移系数阈值，若是，则基于该旋转平移矩阵进行后续步骤。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定该相对位置信息相应的旋转平移矩阵之后，所述分别基于每个旋转平移矩阵，将所述场景点云中包含的所述目标物的特征点映射到预先保存的所述目标类别对应的模型点云中之前，所述方法还包括：针对每个旋转平移矩阵，基于该旋转平移矩阵，将所述场景点云映射到所述模型点云中，基于所述模型点云中的点云包围盒，确定所述场景点云中位于所述点云包围盒中的场景点云，基于位于所述点云包围盒中的场景点云，进行后续步骤。5.根据权利要求1
‑
4任一所述的方法，其特征在于，确定任一旋转平移矩阵对应的特征点融合比例，包括：针对每个特征点，确定所述模型点云中与该特征点距离最近的模型点，若该特征点与该模型点之间的距离小于设定距离阈值，则将该特征点确定为融合特征点；基于融合特征点的数量及特征点的总数量，确定任一旋转平移矩阵对应的特征点融合
比例。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于每个旋转平移矩阵对应的特征点融合比例，选取优选旋转平移矩阵，包括：按照每个旋转平移矩阵对应的特征点融合比例，对各旋转平移矩阵进行降序排序；按照所述排序的顺序，依次选取一个旋转平移矩阵，对选取的该旋转平移矩阵执行以下操作：基于选取的该旋转平移矩阵，将模型点云中包含的各模型点映射到所述场景点云中，基于各模型点各自与场景点云中的点之间的距离及设定距离阈值，确定该旋转平移矩阵的匹配成功百分比；若该匹配成功百分比大于设定的匹配成功百分比阈值，则确定校验通过，将选取的该旋转平移矩阵确定为所述优选旋转平移矩阵，并停止选取过程；否则，则确定校验未通过，按照所述排序的顺序，选取下一个旋转平移矩阵。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，确定任一旋转平移矩阵的匹配成功百分比，包括：针对每个模型点，确定所述场景点云中与该模型点距离最近的点，若该点与该模型点之间的距离不小于设定距离阈值，则将该模型点确定为未匹配成功模型点；否则，将该模型点确定为匹配成功模型点；基于匹配成功模型点的数量及模型点的总数量，确定任一旋转平移矩阵的匹配成功百分比。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定该旋转平移矩阵的匹配成功百分比之后，若该旋转平移矩阵的匹配成功百分比不大于设定的匹配成功百分比阈值，确定校验未通过之前，所述方法还包括：针对每个未匹配成功模型点，判断场景点云中是否存在位于该未匹配成功模型点的设定方向的点，若存在，则将该未匹配成功模型点更新为匹配成功模型点；基于更新后的匹配成功模型点的数量，对该旋转平移矩阵的匹配成功百分比进行更新。9.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄涵，毛栎炳，卢维，胡鲲，李铭，
申请(专利权)人：浙江华睿科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：