[发明专利]运动轨迹生成设备

说明书

公开了一种运动轨迹生成设备。该运动轨迹生成设备的操作处理器通过从深度图像传感器获取的目标物体附近的深度图像中提取与目标物体相对应的第一点云数据来指定目标物体；将第一点云数据从深度图像中的第二点云数据中排除，该第二点云数据是目标物体附近的点云数据；利用排除第一点云数据之后的第二点云数据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，该障碍物存在于深度图像中的从中排除了第一点云数据的空间区域中；并且在从中排除了第一点云数据的空间区域中补充所估计的第三点云数据，并生成运动轨迹的计划。

技术领域

本发明涉及抓持臂的运动轨迹生成设备。

背景技术

已知一种运动轨迹生成设备，其被配置成当生成抓持臂的运动轨迹的计划(plan)时确定抓持目标物体附近的障碍物与抓持臂之间的干扰。日本未审查的专利申请公开第2015-009314号公开了一种运动轨迹生成设备，其被配置成排除已经从深度图像中指定的抓持目标物体的区域，在该深度图像中，包括抓持目标物体的工作环境由深度图像传感器进行测量，并且执行干扰确定，以确定从中排除了抓持目标物体区域的区域是否干扰抓持臂。

发明内容

然而，在日本未审查的专利申请公开第2015-009314号中公开的运动轨迹生成设备中，即使当抓持目标物体附近的障碍物到达了在从中排除了抓持目标物体区域的区域中位于抓持目标物体后面的空间区域时，仍假设在这个空间区域中没有障碍物。因此，当抓持臂基于已经生成的运动轨迹的计划而实际移动时，抓持臂和抓持目标物体中的至少一个可能会碰到抓持目标物体后面的障碍物。

本公开鉴于上述情况而做出，并且旨在提供一种运动轨迹生成设备，其能够在根据生成的运动轨迹操作抓持臂时，进一步减小抓持臂和抓持目标物体中的每一个干扰抓持目标物体附近的障碍物的可能性。

本公开是抓持臂的运动轨迹生成设备，该运动轨迹生成设备包括：抓持臂，其被配置成抓持目标物体；深度图像传感器，其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，其被配置成执行生成抓持臂的运动轨迹的计划的操作处理，其中操作处理器通过从深度图像传感器获取的目标物体附近的深度图像中提取与目标物体相对应的第一点云数据来指定目标物体，操作处理器将第一点云数据从深度图像中的第二点云数据中排除，该第二点云数据是目标物体附近的点云数据，利用第一点云数据和排除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，该障碍物在深度图像中存在于从中排除第一点云数据的空间区域中，并且在从中排除第一点云数据的空间区域中补充第三点云数据，以及以抓持臂和目标物体都不干扰排除第一点云数据之后的第二点云数据和第三点云数据的方式生成运动轨迹的计划。

在深度图像中，利用在排除了与抓持目标物体相对应的第一点云数据之后的第二点云数据来估计第三点云数据，该第三点云数据是与存在于以下空间区域中的障碍物相对应的点云数据：从该空间区域中排除了第一点云数据，并且在该空间区域中补充所估计的第三点云数据。根据这个处理，在运动轨迹的计划的生成中，当从中排除了第一点云数据的空间区域中有障碍物时，考虑该障碍物的存在。因此，当根据已经生成的运动轨迹的计划来实际操作抓持臂时，可以减小抓持臂和抓持目标物体中的每一个干扰障碍物的可能性。

此外，操作处理器从排除第一点云数据之后的第二点云数据中指定存在于目标物体附近的平面，操作处理器将存在于目标物体附近的平面延伸至从中排除第一点云数据的空间区域，并且将与已经延伸的平面之中的、从中排除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第三点云数据。

可以容易地从排除第一点云数据之后的第二点云数据中指定存在于目标物体附近的平面。当将指定的平面延伸至从中排除第一点云数据的空间区域时，可以容易地计算与已经延伸的平面之中的、从中排除第一点云数据的空间区域中的部分相对应的点云数据。也就是说，通过将与已经延伸的平面之中的、从中排除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第三点云数据，可以在不执行复杂计算的情况下在从中排除第一点云数据的空间区域中补充存在的障碍物。