[发明专利]目标物的抓取方法、设备和存储介质

权利要求书

1.一种目标物的抓取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待抓取区域的深度图像；

提取所述深度图像中待抓取的目标物对应的目标图像区域；

获取所述目标图像区域对应三维点云数据；

将所述三维点云数据输入预先训练的抓取策略预测模型，得到所述目标物的最佳抓取策略，以供抓取设备按照所述最佳抓取策略抓取所述目标物；所述最佳抓取策略包括最佳抓取位置信息和最佳抓取位姿信息；

其中，所述抓取策略预测模型用于预测使用多种抓取位姿对所述目标物上不同的位置进行抓取时抓取成功的概率，所述最佳抓取策略为抓取所述目标物成功的概率最高时对应的抓取策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述策略预测模型包括概率预测子模型，所述概率预测子模型用于预测利用每种抓取策略抓取所述目标物时抓取成功的概率；所述将所述三维点云数据输入预先训练的抓取策略预测模型，得到所述目标物的最佳抓取策略，包括：

基于所述三维点云数据选取n个初始采样点，并确定所述n个初始采样点的抓取位姿；所述n为正整数；

将本次选取的采样点和每个采样点对应的抓取位姿输入所述概率预测子模型，得到利用每个采样点和对应的抓取位姿构成的抓取策略抓取所述目标物时成功的概率；

将每个采样点对应的概率按照由大到小的顺序排序，并确定排序在前m位的采样点，得到m个采样点；所述m为小于或等于输入所述概率预测子模型的采样点的数量；

使用高斯混合模型拟合所述m个采样点的分布情况，得到采样点分布；

基于所述采样点分布选取k个采样点，并确定所述k个采样点的抓取位姿，再次执行所述将本次选取的采样点和每个采样点对应的抓取位姿输入所述概率预测子模型的步骤，直至所述概率预测子模型的预测次数达到预设次数时停止，所述k为正整数；

将最后一次预测时概率最高的采样点和对应的抓取位姿确定为所述目标物的最佳抓取策略。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于所述n个初始采样点和所述k个采样点中的每个采样点，确定所述采样点的抓取位姿，包括：

从所述三维点云数据中选择与所述采样点之间的距离小于预设距离、且位于所述目标物表面的邻近点；

计算所述采样点和所述邻近点构成的表面的表面法线，所述表面法线的方向为采样点的抓取位姿，且所述表面法线的方向指向所述目标物内部。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述深度图像中待抓取的目标物对应的目标图像区域，包括：

识别所述深度图像中静态背景区域；

将所述静态背景区域设置为黑色、将所述深度图像中的非静态背景区域的设置为白色，得到第一图像；

接收对所述深度图像中所述目标物所在区域的框选操作，得到所述深度图像中包围所述目标物的多边型框；

在所述深度图像中，将所述多边型框之外的图像区域设置为黑色、将所述多边型框所包围的图像区域设置为白色，得到第二图像；

使用所述第一图像和所述第二图像生成图像掩膜；

使用所述图像掩膜在所述深度图像中确定所述目标图像区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述识别所述深度图像中静态背景区域，包括：

获取静态背景图像，所述静态背景图像为在当前抓取场景中未放置所述目标物时得到的图像；

对所述静态背景图像和所述深度图像分别进行灰度化处理；

将所述深度图像对应的灰度图像与所述静态背景图像对应的灰度图像进行图像减法操作，得到所述深度图像中的静态背景区域和所述非静态背景区域。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用所述第一图像和所述第二图像生成图像掩膜，包括：

将所述第一图像和所述第二图像进行与逻辑运算，得到所述图像掩膜。