[发明专利]一种物体三维位姿的确定方法、装置及电子设备在审
申请号: | 201810235560.3 | 申请日: | 2018-03-21 |
公开(公告)号: | CN110298877A | 公开(公告)日: | 2019-10-01 |
发明(设计)人: | 赵哲 | 申请(专利权)人: | 北京猎户星空科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/70 | 分类号: | G06T7/70;G06N3/08 |
代理公司: | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人: | 项京;马敬 |
地址: | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 三维位姿 目标图像 目标物体 把手 装置及电子设备 摄像机坐标系 神经网络模型 世界坐标系 目标坐标 坐标点 抓取 摄像机采集 固定卡槽 获取目标 固定的 位姿 成像 图像 检测 | ||
1.一种物体三维位姿的确定方法,其特征在于,所述方法包括:
获取第一摄像机采集的包括目标物体的目标图像,其中,所述第一摄像机与放置所述目标物体的平面构成俯视视角,所述目标物体为具有把手的物体;
将所述目标图像输入预先训练完成的深度神经网络模型进行检测,获取所述目标图像中的目标坐标点,其中,所述目标坐标点为:所述目标物体的把手在所述目标图像中两端的成像坐标点;
根据所述目标坐标点和所述把手在世界坐标系中的参数,确定所述把手相对于第一摄像机坐标系的三维位姿。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标坐标点和所述把手在世界坐标系中的参数,确定所述把手相对于所述第一摄像机坐标系的三维位姿的步骤,包括:
根据所述把手的几何参数,确定所述把手在目标图像中的两端对应的世界坐标系中的真实坐标点;
根据所述目标坐标点及所述真实坐标点,确定所述把手相对于第一摄像机坐标系的三维位姿。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述把手在世界坐标系中的参数为所述第一摄像机相对于所述把手的高度;
所述根据所述目标坐标点和所述把手在世界坐标系中的参数,确定所述把手相对于第一摄像机坐标系的三维位姿的步骤,包括:
根据所述第一摄像机相对于所述把手的高度、所述第一摄像机的焦距及所述目标坐标点,确定所述把手相对于第一摄像机坐标系的三维位姿。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述目标物体为机械臂所要抓取的物体时,所述方法还包括:
根据所述第一摄像机与所述机械臂的相对位置关系,确定所述第一摄像机坐标系与机械臂坐标系的映射关系;
根据所述映射关系及所述把手相对于第一摄像机坐标系的三维位姿,通过坐标变换,确定所述把手相对于所述机械臂坐标系的三维位姿。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
控制所述机械臂根据所述把手相对于所述机械臂坐标系的三维位姿,对所述把手进行抓取。
6.如权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述深度神经网络模型的训练方式,包括:
获取第二摄像机采集的包括训练物体的多个图像样本,其中,所述第二摄像机与放置所述训练物体平面构成俯视视角,所述训练物体具有把手;
标注每个图像样本中训练物体的把手的两端的坐标点;
将标注后的图像样本及其对应的坐标点输入预先构建的初始深度神经网络模型进行训练,得到所述深度神经网络模型。
7.一种物体三维位姿的确定装置,其特征在于,所述装置包括:
目标图像获取模块,用于获取第一摄像机采集的包括目标物体的目标图像,其中,所述第一摄像机与放置所述目标物体的平面构成俯视视角,所述目标物体为具有把手的物体;
模型检测模块,用于将所述目标图像输入通过模型训练模块预先训练完成的深度神经网络模型进行检测,获取所述目标图像中的目标坐标点,其中,所述目标坐标点为:所述目标物体的把手在所述目标图像中两端的成像坐标点;
位姿确定模块,用于根据所述目标坐标点和所述把手在世界坐标系中的参数,确定所述把手相对于第一摄像机坐标系的三维位姿。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述位姿确定模块包括:
真实坐标点确定单元,用于根据所述把手的几何参数,确定所述把手在目标图像中的两端对应的世界坐标系中的真实坐标点;
第一位姿确定单元,用于根据所述目标坐标点及所述真实坐标点,确定所述把手相对于第一摄像机坐标系的三维位姿。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器和通信总线,其中,处理器、存储器通过通信总线完成相互间的通信;
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现权利要求1-6任一所述的方法步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的方法步骤。
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