[发明专利]运动轨迹生成设备有效
申请号: | 201910058154.9 | 申请日: | 2019-01-22 |
公开(公告)号: | CN110065067B | 公开(公告)日: | 2021-12-28 |
发明(设计)人: | 森优人;吉泽真太郎 | 申请(专利权)人: | 丰田自动车株式会社 |
主分类号: | B25J9/16 | 分类号: | B25J9/16 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 杜诚;刘敏 |
地址: | 日本爱知*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 运动 轨迹 生成 设备 | ||
1.一种抓持臂的运动轨迹生成设备,所述运动轨迹生成设备包括:
抓持臂,被配置成抓持目标物体;
深度图像传感器,被配置成获取包括点云数据的深度图像,该点云数据是对象表面上的多个点的坐标数据;以及
操作处理器,被配置成执行生成所述抓持臂的运动轨迹的计划的操作处理,其中
所述操作处理器通过从所述深度图像传感器获取的所述目标物体附近的深度图像中提取与所述目标物体相对应的第一点云数据来指定所述目标物体,
所述操作处理器将所述第一点云数据从所述深度图像中的第二点云数据中排除,所述第二点云数据是所述目标物体附近的点云数据,
所述操作处理器利用所述第一点云数据和排除所述第一点云数据之后的第二点云数据中的至少一个来估计第三点云数据,该第三点云数据是与障碍物相对应的点云数据,该障碍物在所述深度图像中存在于从中排除所述第一点云数据的空间区域中,并且所述操作处理器在从中排除所述第一点云数据的所述空间区域中补充所述第三点云数据,以及
所述操作处理器以所述抓持臂和所述目标物体都不干扰排除所述第一点云数据之后的所述第二点云数据和所述第三点云数据的方式生成所述运动轨迹的所述计划。
2.根据权利要求1所述的运动轨迹生成设备,其中所述操作处理器从排除所述第一点云数据之后的所述第二点云数据中指定存在于所述目标物体附近的平面,将存在于所述目标物体附近的所述平面延伸至从中排除第一点云数据的所述空间区域,并且将与已经延伸的所述平面之中的、从中排除所述第一点云数据的空间区域中的部分相对应的点云数据估计为所述第三点云数据。
3.根据权利要求1所述的运动轨迹生成设备,其中所述操作处理器确定是否可以从所述深度图像中的所述第二点云数据中指定在关于水平方向具有一定角度的方向上延伸的障碍物,并且当不能指定在具有所述角度的方向上延伸的所述障碍物时,所述操作处理器从所述深度图像中的所述第二点云数据中排除所述第一点云数据,并且不执行用于在从中排除第一点云数据的空间区域中补充所述估计的第三点云数据的处理。
4.一种运动轨迹生成方法,其中利用深度图像传感器产生抓持目标物体的抓持臂的运动轨迹的计划,所述深度图像传感器被配置成获取包括点云数据的深度图像,所述点云数据是对象表面上的多个点的坐标数据,所述方法包括步骤:
从所述深度图像传感器获取的所述目标物体附近的深度图像中指定与所述目标物体相对应的第一点云数据;
从所述深度图像中的第二点云数据中排除所述第一点云数据,所述第二点云数据是所述目标物体附近的点云数据;
利用所述第一点云数据和排除所述第一点云数据之后的所述第二点云数据中的至少一个来估计第三点云数据,所述第三点云数据是与障碍物相对应的点云数据,所述障碍物存在于所述深度图像中的从中排除所述第一点云数据的空间区域中,并且在从中排除所述第一点云数据的空间区域中补充所述估计的第三点云数据;以及
以所述抓持臂和所述目标物体都不干扰所述第二点云数据和所述第三点云数据的方式生成所述运动轨迹的所述计划。
5.一种用于使计算机执行处理过程的程序,所述处理过程利用被配置成获取包括点云数据的深度图像的深度图像传感器来生成抓持目标物体的抓持臂的运动轨迹的计划,所述点云数据是对象表面上的多个点的坐标数据,所述处理过程包括:
从所述深度图像传感器获取的所述目标物体附近的深度图像中指定与所述目标物体相对应的第一点云数据;
从所述深度图像中的第二点云数据中排除所述第一点云数据,所述第二点云数据是所述目标物体附近的点云数据;
利用所述第一点云数据和排除所述第一点云数据之后的所述第二点云数据中的至少一个来估计第三点云数据,所述第三点云数据是与障碍物相对应的点云数据,所述障碍物存在于所述深度图像中的从中排除所述第一点云数据的空间区域中,以及在从中排除所述第一点云数据的所述空间区域中补充所述估计的第三点云数据;以及
以所述抓持臂和所述目标物体都不干扰所述第二点云数据和所述第三点云数据的方式生成所述运动轨迹的所述计划。
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