[发明专利]物体抓取方法及装置

说明书

本发明提出一种物体抓取方法及装置，其中方法包括：获取待抓取物体的图像数据；图像数据包括：待抓取物体表面上各个点的三维坐标信息；根据待抓取物体的图像数据生成至少一个抓取方式；抓取方式包括：至少一个抓取点的三维坐标信息，以及抓取角度；将待抓取物体的图像数据以及抓取方式输入抓取评估模型，获取抓取方式的评估分数；选取评估分数符合规则的抓取方式对待抓取物体进行抓取操作，从而避免采用鲁棒性不高的姿态估计算法，而采用训练好的抓取评估模型，获取评估分数符合规则的抓取方式进行抓取操作，从而提高了抓取方式的准确度，提高了物体抓取的成功率。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种物体抓取方法及装置。

背景技术

目前，机器人进行物体抓取的主要流程是，获取物体的图像数据；根据图像数据对物体进行分割、物体识别以及姿态估计；然后根据物体的几何结构以及姿态选择合适的抓点和抓取方式，以便机器人根据抓点以及抓取方式对物体进行抓取操作。

然而，上述方法中，在确定合适的抓点和抓取方式之前，需要先对物体进行分割、物体识别以及姿态估计，而目前的姿态估计算法的鲁棒性不高，传感器噪声、物体遮挡等都会对物体的姿态估计算法产生较大的影响，降低了获取到的抓点以及抓取方式的准确度，从而影响物体抓取的成功率。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种物体抓取方法，用于解决现有技术中获取到的抓点以及抓取方式的准确度差，导致物体抓取成功率低的问题。

本发明的第二个目的在于提出一种物体抓取装置。

本发明的第三个目的在于提出另一种物体抓取装置。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种物体抓取方法，包括：

获取待抓取物体的图像数据；所述图像数据包括：所述待抓取物体表面上各个点的三维坐标信息；

根据所述待抓取物体的图像数据生成至少一个抓取方式；所述抓取方式包括：至少一个抓取点的三维坐标信息，以及抓取角度；

将所述待抓取物体的图像数据以及所述抓取方式输入抓取评估模型，获取所述抓取方式的评估分数；

选取评估分数符合规则的抓取方式对所述待抓取物体进行抓取操作。

进一步的，所述获取待抓取物体的图像数据之前，还包括：

获取训练数据，所述训练数据中包括：获取仿真物体的图像数据，抓取方式以及标注结果；所述标注结果用于描述使用所述抓取方式应用于所述仿真物体的抓取结果；

根据所述训练数据，对构建的深度卷积神经网络进行训练，得到所述抓取评估模型。

进一步的，所述选取评估分数符合规则的抓取方式对所述待抓取物体进行抓取操作之后，还包括：

获取所述待抓取物体的抓取结果；

根据所述抓取结果，对所述训练数据中所述评估分数符合规则的抓取方式的评估分数进行调整，得到所述抓取方式的标注结果；

将所述待抓取物体的图像数据，所述抓取方式以及所述标注结果作为训练数据，对所述抓取评估模型重新进行训练。

进一步的，所述获取待抓取物体的图像数据之前，包括：

获取所述待抓取物体所处的场景的图像数据；