[发明专利]轮胎点云补全方法、装配方法、控制装置及存储介质

权利要求书

1.一种轮胎点云补全方法，其特征在于，所述方法包括：

在机器人抓取目标轮胎过程中，实时确定所述目标轮胎的轮胎点云；

利用所述机器人的运动参数和初始参考点云，确定实时参考点云；其中，所述初始参考点云是将轮胎模型装配至机器人、且所述机器人运动至初始位置时确定；

利用所述实时参考点云对所述轮胎点云进行补全。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述初始参考点云的获取步骤包括：

获取轮胎模型的第一点云，以及获取夹具的第二点云；其中，所述机器人利用所述夹具夹持所述目标轮胎；

将所述第一点云和所述第二点云进行组合，得到第三点云；

在所述夹具与所述机器人固定连接后，确定所述第三点云的位姿，得到所述初始参考点云。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述第一点云和所述第二点云是基于空间坐标系的点云；

所述确定所述第三点云的位姿，得到所述初始参考点云，包括：

获取所述机器人的运动参数与所述机器人末端位姿的第一转换参数；

由所述第三点云、所述机器人的初始运动参数、和所述第一转换参数，确定所述初始参考点云。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述利用所述机器人的运动参数和初始参考点云，确定实时参考点云，包括：

由所述第三点云、所述机器人的初始运动参数、和所述第一转换参数，确定所述实时参考点云。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述将所述第一点云和所述第二点云进行组合，得到第三点云，包括：

根据所述夹具和所述轮胎模型的夹持位置，将所述第一点云和所述第二点云进行组合，得到第三点云。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述实时参考点云是基于机器人坐标系的点云，所述轮胎点云是基于深度相机坐标系的点云；

所述利用所述实时参考点云对所述轮胎点云进行补全之前，还包括：

将所述实时参考点云转化为基于所述深度相机坐标系的点云。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述将所述实时参考点云转化为基于所述深度相机坐标系的点云，包括：

获取所述机器人的基准点在所述深度相机坐标系中的位置信息；

根据所述位置信息确定所述机器人坐标系和所述深度相机坐标系的第二转换参数；

利用所述第二转换参数，将所述实时参考点云转化为基于所述深度相机坐标系的点云。

8.一种车辆轮胎装配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取机器人将目标轮胎装配到车辆场景的深度图像；

利用所述深度图像构建所述车辆的车辆点云模型和所述目标轮胎的轮胎点云模型；

采用如权利要求1-7任一项所述方法对所述轮胎点云模型进行补全；

根据所述车辆点云模型和补全后的所述轮胎点云模型的空间位置进行相应处理。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

所述根据所述车辆点云模型和补全后的所述轮胎点云模型的空间位置进行相应处理，包括：

根据所述车辆点云模型和补全后的所述轮胎点云模型的空间位置，调整所述轮胎的运行轨迹，以将所述轮胎装配至所述车辆。

10.一种车辆装配控制装置，其特征在于，所述控制装置包括：

深度相机，用于采集机器人将目标轮胎装配到车辆场景的深度图像；

存储器，用于存储程序数据；

控制器，连接所述深度相机和所述存储器，用于执行所述程序数据以实现如权利要求1-9任一项所述的方法。

11.一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中存储有程序数据，所述存储数据在被控制器执行时，用以实现如权利要求1-9任一项所述的方法。