[发明专利]一种目标物体检测方法及引导抓取方法

权利要求书

1.一种目标物体检测方法，其特征在于：包括：

步骤(1)：对相机和激光传感器进行联合标定，对机器人进行手眼标定；

步骤(2)：机器人分别采集目标物体的图像和激光点云，通过图像分割模型分割图像得到目标物体，并结合步骤(1)从激光点云中筛选得到目标物体在空间中的对应点云模型；

步骤(3)：采用模板匹配算法计算得到步骤(2)得到的点云模型的轮廓、位姿及其中心，即检测得到目标物体。

2.根据权利要求1所述的目标物体检测方法，其特征在于：所述步骤(1)中，对机器人进行手眼标定具体如下：

1)根据相机安装参数获取得到相机与机械臂末端的旋转平移关系；

2)固定机械臂位置末端并获取其位姿，通过激光雷达采集标定工装的激光点云；

3)提取标定工装的标定点进行标定，通过解决一个PnP问题，获取激光雷达坐标系与标定工装之间的旋转及平移关系，并记录此时机械臂末端位姿；

4)重复步骤2)～步骤3)，获取多组激光雷达坐标系与标定工装之间的旋转平移关系以及对应的机械臂末端位姿，使用Tsai-Lanz论文经典两步法求解得到机械臂末端位姿与激光雷达位姿之间的转换关系。

3.根据权利要求2所述的目标物体检测方法，其特征在于：所述标定工装为移动安装在机械臂末端处的标定板。

4.根据权利要求3所述的目标物体检测方法，其特征在于：在所述标定板上开设有若干圆孔作为标定点。

5.根据权利要求3所述的目标物体检测方法，其特征在于：在所述标定板上设置有网格或棋盘格，其对应的标定点为网格斑点或棋盘格角。

6.根据权利要求1所述的目标物体检测方法，其特征在于：所述步骤(2)中，从激光点云中筛选得到目标物体在空间中的对应点云模型具体为：

1)根据步骤(1)将激光点云中的点变换至图像坐标系中，并判断其是否为目标物体上一点；其中，通过判断该点是否位于图像分割所获得的图像掩膜中，若处于掩膜区域中，那么说明该点是目标物体上一点；

2)将激光点云中的所有位于目标物体上的点存入新的点集，得到目标物体的点云模型。

7.根据权利要求1所述的目标物体检测方法，其特征在于：所述步骤(3)中，采用模板匹配算法计算得到步骤(2)得到的点云模型的轮廓、位姿及其中心具体为：

1)建立标准点云模板库：扫描实际各物体得到相应的激光点云并进行拼接得到点云模板及其对应的尺寸和轮廓的特征，并将相应的点云模板与其对应的特征存储，形成标准点云模板库；

2)将采集得到的目标物体的激光点云的强度值投影在3D空间的三个正交视图上，得到三幅目标灰度图像；同时从标准点云模板库中获取得到对应物体的点云模板，并将其强度值分别投影在3D空间的三个正交视图上，得到三幅标准灰度图像；

3)在三幅目标灰度图像和三幅标准灰度图像中分别生成BRIEF关键点描述子特征点对，并变换至目标物体的激光点云上，得到三组目标点云与标准点云模板的点对映射；

4)使用RANSAC算法进行匹配，得到目标物体的轮廓和位姿。

8.根据权利要求7所述的目标物体检测方法，其特征在于：还包括精确匹配步骤：以得到的目标物体的轮廓和姿态作为初始值，使用ICP算法优化匹配结果，生成最后精确匹配的目标物体的轮廓、位姿及其中心。