一种抓取机器人控制方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种抓取机器人控制方法及系统，涉及智能控制技术领域，构建目标抓取物三维模型并获取抓取机器人的第一抓取动作特征，进行抓取概率评估，若小于或等于抓取概率阈值，进行物体定位信息调整与抓取动作特征的寻优，再次进行抓取概率评估，当大于所述抓取概率阈值时进行抓取控制，解决了现有技术中存在的传统的抓取过程，需要人为的根据物体状态设计抓取动作，智能化程度较低，无法针对目标进行自适应灵活控制，导致抓取成功率较低以影响作业效率的技术问题，对目标抓取物进行三维建模与空间定位，结合抓取特征进行抓取概率智能化评估，进而进行位置调整与抓取寻优，进行优化抓取控制，并最大化保障抓取成功概率。并最大化保障抓取成功概率。并最大化保障抓取成功概率。

【技术实现步骤摘要】
一种抓取机器人控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能控制
，具体涉及一种抓取机器人控制方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人工智能的发展，机器人逐步代替人工进行抓取作业，为保障作业效率与准确度，需结合实际抓取场景进行适应性控制。传统的抓取过程，需要人为的根据物体状态设计抓取动作，智能化程度较低，无法针对目标进行自适应灵活控制，导致抓取成功率较低以影响作业效率。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种抓取机器人控制方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的传统的抓取过程需要人为的根据物体状态设计抓取动作，智能化程度较低，无法针对目标进行自适应灵活控制，导致抓取成功率较低以影响作业效率的技术问题。
[0004]鉴于上述问题，本申请提供了一种抓取机器人控制方法及系统。
[0005]第一方面，本申请提供了一种抓取机器人控制方法，所述方法包括：对目标抓取物进行多维图像采集，构建目标抓取物三维模型，其中，所述目标抓取物三维模型具有第一物体定位信息；获取抓取机器人的第一抓取动作特征，其中，所述第一抓取动作特征包括抓取路径信息和抓取前关节位置信息；根据所述第一物体定位信息，基于所述抓取路径信息和所述抓取前关节位置信息对所述目标抓取物三维模型进行抓取概率评估，获取第一抓取概率；当所述第一抓取概率小于或等于抓取概率阈值时，获取第一抓取障碍区域；根据所述第一抓取障碍区域对所述第一物体定位信息进行调整，获取第二物体定位信息，其中，所述第二物体定位信息不具有所述第一抓取障碍区域；根据所述第二物体定位信息对所述目标抓取物进行定位调整，基于所述第二物体定位信息对所述第一抓取动作特征进行寻优，获取第二抓取动作特征；根据所述第二抓取动作特征和所述第二物体定位信息，对所述目标抓取物三维模型进行抓取概率评估，获取第二抓取概率；当所述第二抓取概率大于所述抓取概率阈值时，基于所述第二抓取动作特征进行抓取控制。
[0006]第二方面，本申请提供了一种抓取机器人控制系统，所述系统包括：模型搭建模块，所述模型搭建模块用于对目标抓取物进行多维图像采集，构建目标抓取物三维模型，其中，所述目标抓取物三维模型具有第一物体定位信息；特征获取模块，所述特征获取模块用于获取抓取机器人的第一抓取动作特征，其中，所述第一抓取动作特征包括抓取路径信息和抓取前关节位置信息；第一抓取概率获取模块，所述第一抓取概率获取模块用于根据所述第一物体定位
信息，基于所述抓取路径信息和所述抓取前关节位置信息对所述目标抓取物三维模型进行抓取概率评估，获取第一抓取概率；障碍区域获取模块，所述障碍区域获取模块用于当所述第一抓取概率小于或等于抓取概率阈值时，获取第一抓取障碍区域；定位信息获取模块，所述定位信息获取模块用于根据所述第一抓取障碍区域对所述第一物体定位信息进行调整，获取第二物体定位信息，其中，所述第二物体定位信息不具有所述第一抓取障碍区域；特征寻优模块，所述特征寻优模块用于根据所述第二物体定位信息对所述目标抓取物进行定位调整，基于所述第二物体定位信息对所述第一抓取动作特征进行寻优，获取第二抓取动作特征；第二抓取概率获取模块，所述第二抓取概率获取模块用于根据所述第二抓取动作特征和所述第二物体定位信息，对所述目标抓取物三维模型进行抓取概率评估，获取第二抓取概率；抓取控制模块，所述抓取控制模块用于当所述第二抓取概率大于所述抓取概率阈值时，基于所述第二抓取动作特征进行抓取控制。
[0007]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本申请实施例提供的一种抓取机器人控制方法，对目标抓取物进行多维图像采集，构建目标抓取物三维模型，所述目标抓取物三维模型具有第一物体定位信息；获取抓取机器人的第一抓取动作特征，包括抓取路径信息和抓取前关节位置信息，进而对所述目标抓取物三维模型进行抓取概率评估，获取第一抓取概率，当小于或等于抓取概率阈值时获取第一抓取障碍区域，对所述第一物体定位信息进行调整获取第二物体定位信息，对所述目标抓取物进行定位调整与所述第一抓取动作特征的寻优，获取第二抓取动作特征，结合所述第二物体定位信息，对所述目标抓取物三维模型进行抓取概率评估，获取第二抓取概率，当所述第二抓取概率大于所述抓取概率阈值时，基于所述第二抓取动作特征进行抓取控制，解决了现有技术中存在的传统的抓取过程，需要人为的根据物体状态设计抓取动作，智能化程度较低，无法针对目标进行自适应灵活控制，导致抓取成功率较低以影响作业效率的技术问题，对目标抓取物进行三维建模与空间定位，结合抓取特征进行抓取概率智能化评估，进而进行位置调整与抓取寻优，进行优化抓取控制，并最大化保障抓取成功概率。
附图说明
[0008]图1为本申请提供了一种抓取机器人控制方法流程示意图；图2为本申请提供了一种抓取机器人控制方法中目标抓取物三维模型构建流程示意图；图3为本申请提供了一种抓取机器人控制方法中第一抓取概率获取流程示意图；图4为本申请提供了一种抓取机器人控制系统结构示意图。
[0009]附图标记说明：模型搭建模块11，特征获取模块12，第一抓取概率获取模块13，障碍区域获取模块14，定位信息获取模块15，特征寻优模块16，第二抓取概率获取模块17，抓取控制模块18。
具体实施方式
[0010]本申请通过提供一种抓取机器人控制方法及系统，构建目标抓取物三维模型并获取抓取机器人的第一抓取动作特征，进行抓取概率评估，若小于或等于抓取概率阈值，进行物体定位信息调整与抓取动作特征的寻优，再次进行抓取概率评估，当大于所述抓取概率阈值时进行抓取控制，用于解决现有技术中存在的传统的抓取过程，需要人为的根据物体状态设计抓取动作，智能化程度较低，无法针对目标进行自适应灵活控制，导致抓取成功率较低以影响作业效率的技术问题。
[0011]实施例一：
[0012]如图1所示，本申请提供了一种抓取机器人控制方法，所述方法包括：步骤S100：对目标抓取物进行多维图像采集，构建目标抓取物三维模型，其中，所述目标抓取物三维模型具有第一物体定位信息；进一步而言，如图2所示，对目标抓取物进行多维图像采集，构建目标抓取物三维模型，其中，所述目标抓取物三维模型具有第一物体定位信息，本申请步骤S100还包括：步骤S110：基于尺寸传感器，在所述目标抓取物的中心位置构建预设定位点，基于所述预设定位点构建主视图方向线、侧视图方向线和俯视图方向线；步骤S120：控制运动摄像机，从所述预设定位点出发至所述主视图方向线的预设距离采集第一角度图像；步骤S130：控制运动摄像机，从所述预设定位点出发至所述侧视图方向线的所述预设距离采集第二角度图像；步骤S140：控制运动摄像机，从所述预设定位点出发至所述俯视图方向线的所述预设距离采集第三角度图像；步骤S150：根据所述第一角度图像、所述第二角度图像和所述第三角度图像，构建所述目标抓取物三维模型；步骤S160：以所述预设定位点为原点，以所述主视图方向线、所述侧视图方向线和所述俯视图方向线为坐标轴，构建三维空间坐标系，获取所述第一物体定位信息。
[001本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种抓取机器人控制方法，其特征在于，包括：对目标抓取物进行多维图像采集，构建目标抓取物三维模型，其中，所述目标抓取物三维模型具有第一物体定位信息；获取抓取机器人的第一抓取动作特征，其中，所述第一抓取动作特征包括抓取路径信息和抓取前关节位置信息；根据所述第一物体定位信息，基于所述抓取路径信息和所述抓取前关节位置信息对所述目标抓取物三维模型进行抓取概率评估，获取第一抓取概率；当所述第一抓取概率小于或等于抓取概率阈值时，获取第一抓取障碍区域；根据所述第一抓取障碍区域对所述第一物体定位信息进行调整，获取第二物体定位信息，其中，所述第二物体定位信息不具有所述第一抓取障碍区域；根据所述第二物体定位信息对所述目标抓取物进行定位调整，基于所述第二物体定位信息对所述第一抓取动作特征进行寻优，获取第二抓取动作特征；根据所述第二抓取动作特征和所述第二物体定位信息，对所述目标抓取物三维模型进行抓取概率评估，获取第二抓取概率；当所述第二抓取概率大于所述抓取概率阈值时，基于所述第二抓取动作特征进行抓取控制。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对目标抓取物进行多维图像采集，构建目标抓取物三维模型，其中，所述目标抓取物三维模型具有第一物体定位信息，包括：基于尺寸传感器，在所述目标抓取物的中心位置构建预设定位点，基于所述预设定位点构建主视图方向线、侧视图方向线和俯视图方向线；控制运动摄像机，从所述预设定位点出发至所述主视图方向线的预设距离采集第一角度图像；控制运动摄像机，从所述预设定位点出发至所述侧视图方向线的所述预设距离采集第二角度图像；控制运动摄像机，从所述预设定位点出发至所述俯视图方向线的所述预设距离采集第三角度图像；根据所述第一角度图像、所述第二角度图像和所述第三角度图像，构建所述目标抓取物三维模型；以所述预设定位点为原点，以所述主视图方向线、所述侧视图方向线和所述俯视图方向线为坐标轴，构建三维空间坐标系，获取所述第一物体定位信息。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一物体定位信息，基于所述抓取路径信息和所述抓取前关节位置信息对所述目标抓取物三维模型进行抓取概率评估，获取第一抓取概率，包括：根据所述目标抓取物三维模型，获取物体类型特征和物体几何特征；基于所述物体类型特征和所述物体几何特征，在工业大数据中进行抓取检索，获取抓取记录数据，其中，所述抓取记录数据包括抓取位置记录数据；对所述抓取位置记录数据进行频繁序列分析，获取频繁抓取位置组合；根据所述频繁抓取位置组合和所述目标抓取物三维模型在所述第一物体定位信息进行定位匹配，获取抓取位置定位信息；
通过抓取概率评估通道对所述抓取位置定位信息、所述抓取路径信息和所述抓取前关节位置信息进行抓取概率评估，获取所述第一抓取概率。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述抓取位置记录数据进行频繁序列分析，获取频繁抓取位置组合，包括：所述抓取位置记录数据包括第一抓取位置、第二抓取位置直到第N抓取位置；设定单位置频繁阈值，遍历所述第一抓取位置、所述第二抓取位置直到所述第N抓取位置进行剪枝，获取单位置频繁项集；设定双位置频繁阈值，对所述单位置频繁项集的组合项进行剪枝，获取双位置频繁项集；设定三位置频繁阈值，对所述单位置频繁项集的组合项进行剪枝，获取三位置频繁项集；直到设定k位置频繁阈值，对所述单位置频繁项集的组合项进行剪枝，获取k位置频繁项集，其中，k为抓取机器人的抓取位置数量阈值；遍历所述单位置频繁项集、所述双位置频繁项集、所述三位置频繁项集直到所述k位置频繁项集进行独...

【专利技术属性】
技术研发人员：白国超，
申请(专利权)人：知行机器人科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：