一种机器人无序抓取方法技术

本发明专利技术涉及人工智能与工业应用技术领域，尤其是指一种机器人无序抓取方法，其包括以下步骤：步骤S10、实时三维点云数据采集；步骤S20、点云预处理；步骤S30、点云ROI提取；步骤S40、基于LCCP的点云分割；步骤S50、点云配准优先级决策；步骤S60、基于点云配准的目标位姿求解；步骤S70、机器人抓取。本发明专利技术设计巧妙，工作时，本发明专利技术可以大大提高工业抓取的效率和准确性；能够高效自动识别和抓取工业产品，避免了传统方法抓取的繁琐和耗时。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能与工业应用，尤其是指一种机器人无序抓取方法。

技术介绍

1、机器人无序抓取是工业自动化和产业自动化升级的重要任务之一。在目标杂乱无序且相互遮挡的工业场景中，使用传统的二维图像无序抓取面临着诸多挑战，例如，工业场景中物体普遍缺乏颜色信息和纹理较弱。为了克服这些问题，越来越多的技术研究倾向于使用不受照明条件影响的三维点云信息来指导机器人进行无序抓取。

2、使用三维点云引导机器人进行无序抓取在工业自动化领域具有丰富的几何信息有、不受照明条件影响、适用于多种物体形状等优点。尽管三维点云在机器人无序抓取中具有许多优势，现有的基于三维点云的无序抓取方法却普遍存在一些技术问题。首先，点云分割精度和效率低是一个普遍存在的问题：由于点云数据的复杂性和噪声干扰，现有的分割算法往往在准确性和速度之间折衷，难以同时兼顾高精度的分割和实时的抓取操作。其次，位姿估计是无序抓取中的关键问题之一，然而现有的位姿估计方法往往难以满足实时抓取的要求。由于物体形状的复杂性和点云数据的不完整性，现有的位姿估计方法往往存在定位不准确、姿态估计错误等问题，导致机器人本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种机器人无序抓取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种机器人无序抓取方法，其特征在于：所述步骤S10中，实时三维点云数据采集通过使用传感器获取场景中物体的三维点云数据，三维点云数据是由传感器在场景中扫描并测量得到的，其中每个点包含了物体的三维空间信息和颜色信息，通过获取物体点的距离信息集合，形成三维点云数据。

3.根据权利要求1所述的一种机器人无序抓取方法，其特征在于：所述步骤S20中，所述点云预处理包括直通滤波法、统计滤波法以及八叉树下采样法。

4.根据权利要求1所述的一种机器人无序抓取方法，其特征在于，所述步骤S30中...

【技术特征摘要】

1.一种机器人无序抓取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种机器人无序抓取方法，其特征在于：所述步骤s10中，实时三维点云数据采集通过使用传感器获取场景中物体的三维点云数据，三维点云数据是由传感器在场景中扫描并测量得到的，其中每个点包含了物体的三维空间信息和颜色信息，通过获取物体点的距离信息集合，形成三维点云数据。

3.根据权利要求1所述的一种机器人无序抓取方法，其特征在于：所述步骤s20中，所述点云预处理包括直通滤波法、统计滤波法以及八叉树下采样法。

4.根据权利要求1所述的一种机器人无序抓取方法，其特征在于，所述步骤s30中的点云roi提取的方法包括步骤s31、屏幕坐标转换到世界坐标；屏幕坐标转换到世界坐标是指将屏幕上的二维坐标点转换为三维世界坐标点的过程；转换方法包括：

5.根据权利要求4所述的一种机器人无序抓取方法，其特征在于，所述步骤s30中的点云roi提取的方法还包括步骤s32、根据选点的区域裁剪；使用鼠标事件框选出多边形roi区域并使用存储起来，对实时点云的每个点进行遍历并判断是否在roi多边形区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：仇泽军，梁健城，周芳青，董海飞，唐国华，
申请(专利权)人：东莞市德普特电子有限公司，
类型：发明
国别省市：