[发明专利]一种基于双目视觉和姿态优化的工件无序抓取方法

说明书

本发明公开了一种基于双目视觉和姿态优化的工件无序抓取方法，包括如下步骤：S1、建立双目视觉系统；S2、对左相机和右相机进行标定和校准；S3、获取深度图；S4、确定抓取姿态；S5、优化抓取姿态；S6、最优姿态选取；S7、无序抓取工件。本发明方法通过双目视觉和姿态优化的结合，可以实现寻找较优的抓取姿态，减少机械臂和周围环境对工件抓取的干涉，从而有效地在工件任意堆叠的无序场景下实施工件抓取。

技术领域

本发明涉及工业分拣工序中的工件抓取技术领域，具体涉及一种基于双目视觉和姿态优化的工件无序抓取方法。

背景技术

在工业现场的分拣作业中，传统场景中的简单抓取与放置已经逐渐发展到复杂无规则的抓放，在现有的场景下，物料一般无规则堆叠放置在料框中。面对工件的姿态不确定和任意摆放，2D视觉不能获取工件的姿态，显然已经不能满足要求，所以当前有利用双目的方式获得工件的点云数据，利用深度信息确定工件的姿态的方法，但是在工件抓放过程中，还必须对抓取的姿态进行优化，避免机械臂与环境的干涉，当前还缺少确实可行的解决方案。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明旨在提供一种基于双目视觉和姿态优化的工件无序抓取方法。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于双目视觉和姿态优化的工件无序抓取方法，包括如下步骤：

S1、建立双目视觉系统：设置左相机和右相机，并且保证装载工件的料框同时在左相机和右相机的视野内，从而保证料框及其中的工件可以同时被左相机和右相机拍摄到；

S2、对左相机和右相机进行标定和校准；

S3、获取深度图：左相机和右相机拍摄相同的工件，由于左右相机的安装角度不同，因此左相机和右相机的图像会产生视差，由此获得图像中任意像素点的深度信息；

S4、确定抓取姿态：

通过步骤S3获取的工件的深度图，在深度图的基础上确定工件姿态：首先建立工件的三维点云模型，然后采用三维匹配的方式进行工件三维姿态的确定，通过三维点云模板匹配就可以得到工件的位置P和姿态R，工件相对于世界坐标的转换矩阵记为T，则T的表达式如下：

；

S5、优化抓取姿态：根据工件种类的不同，采用不同的抓取策略进行姿态优化；工件种类主要按照工件沿工件坐标系的z轴、y轴和x轴的旋转对称性进行分类；

工件沿z轴旋转对称：抓取姿态沿工件坐标系的z轴进行旋转都可完成抓取；以5度作为步长，对360度范围做搜索，搜索无碰撞且与当前姿态最接近的姿态；每个优化后的旋转姿态的计算公式如下：

；

其中，θ表示沿z轴的转角；

工件沿y轴旋转对称：抓取姿态沿工件坐标系的y轴进行旋转，都可完成抓取；以5度作为步长，对360度范围做搜索，搜索无碰撞且与当前姿态最接近的姿态；每个优化后的旋转姿态如下：

；

其中，α表示沿y轴的转角；

工件沿x轴旋转对称：抓取姿态沿工件坐标系的x轴进行旋转都可完成抓取；以5度作为步长，对360度范围做搜索，搜索无碰撞且与当前姿态最接近的姿态；每个优化后的旋转姿态如下：

；

其中，β表示沿x轴的转角；

S6、最优姿态的选取；

按照能量最优的方式对步骤S5得到的优化后的旋转姿态进行选择，选择策略是找到一个优化后的旋转姿态，使得优化后的机械臂各轴的转角与当前的机械臂各轴的转角的差最小；