[发明专利]一种新型机器人抓取目标的臂手装置及方法

说明书

本发明公开了一种新型机器人抓取目标的臂手装置及方法，所述装置包括：视频采集模块、上位计算机、机械臂模块及机械手模块；所述方法包括：S1，对视频采集模块进行内外参数的标定；S2，对所采集图像信息中的目标对象进行识别与定位；S3，控制机械臂移动到目标位置，并利用机械手进行精细抓取。本发明方案利用传感器、控制器操作机械臂、手实现了非结构环境下对目标物体的自主精细抓取。

技术领域

本发明属于机器人视觉定位及抓取，涉及一种新型机器人抓取目标的臂手装置及方法。

背景技术

21世纪以来，随着机器人技术的不断成熟，机器人技术得到了更广泛应用。从工业机器人发展到服务型机器人，机器人逐渐走入了人们的日常生活当中，给我们带来了诸多方便。随着人类物质生活水平的提高及精神生活的日益丰富，未来机器人将跟人类更密切的联系在一起。

随着机器视觉与机器人技术的发展,服务机器人越来越智能化,如日本本田公司生产的仿人机器人ASIMO已能够完成接待客人、准备早餐等任务。智能服务机器人的核心技术包括目标抓取、定位、导航、人机交互、环境感知等。

在家庭、办公、医护等环境中，智能服务机器人通常需要完成一些自主抓取任务，如传递物品、清理桌面等，这需要机器人能够快速准确地完成对环境中物体的定位与识别，以及实现对目标物体的精细抓取。然而，环境的复杂性与物体的多样性给机器人自主实现物体定位与识别带来了很大的挑战。

论文“双目立体视觉的目标识别与定位，智能系统学报,2011,6(4):303-311，尚倩,阮秋琦,李小利”，采用双目立体视觉实现目标识别与定位；该双目立体视觉系统主要包括摄像机标定、图像分割、立体匹配和3维测距4个模块，其中立体匹配是双目视觉定位的最关键的一步，但实现目标区域的准确立体匹配较难，且立体匹配的不准确将直接导致所获取的深度信息产生偏差，同时其实时性是双目和多目定位视觉系统面临的最大挑战。

论文“基于Kinect的机械臂目标抓取，智能系统学报,2013,8(2):149-155，韩峥,刘华平,黄文炳,等”，利用Kinect实现目标识别与定位，其定位前采用张正友棋盘标定法标定摄像头内外参数，在识别物体时采用基于深度信息的背景相减法，但该方法只适用于物体变动检测。

论文“A case study ofobject identification using a Kinect sensor，2013IEEE International Conference on Systems,Man,and Cybernetics(SMC).2013:1743-1747，Huang Z Y,Huang J T,Hsu C M”，利用Kinect采集的RGB与深度信息，生成点云，并利用点云分割来实现目标物体识别，但该方法的实时性较差，且对算法优化要求较高。

发明内容

本发明目的在于提供一种新型机器人抓取目标的臂手装置及方法，利用深度分割、颜色与形状特征分割实现了目标的识别与定位，利用变积分PID控制机械手的抓取，有效地解决了非结构环境中对目标物体定位及识别不及时、不准确，从而导致机器人无法自主精确抓取的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：一种新型机器人抓取目标的臂手装置及方法，其中，所述装置包括：视频采集模块、上位计算机、机械臂模块及机械手模块；其中，所述视频采集模块与上位计算机相连；所述上位计算机与机械臂模块通过以太网相连；所述上位计算机与机械手模块通过串口相连。

进一步地，所述视频采集模块采用的是微软的Kinect传感器，主要负责采集深度信息和RGB图像信息。

进一步地，所述机械臂模块采用UR5机械臂，共有6个自由度，机械臂末端的最大负荷为5kg。

进一步地，所述机械手模块采用SHU-II灵巧手，安装在机械臂的末端，实现物体的抓取功能。