[发明专利]一种基于物体平面特征的复合机器人3D抓取方法及系统

权利要求书

1.一种基于物体平面特征的复合机器人3D抓取方法，其特征在于步骤包括：

S1标定机械臂与相机之间的手眼关系；

S2设定标准拍照位姿，并采集场景点云，以分离出目标物体点云来制作第一模板；

S3 AGV在保持不动的条件下获取场景点云，以供与第一模板进行模板匹配，进而获取场景中目标物体相对于第一模板的第一变换矩阵；

S4在AGV和目标物体保持不动的条件下，示教机械臂，直至获取可抓取目标物体的第一位姿以结合步骤S3的第一变换矩阵，计算出标准抓取位姿变换矩阵；

S5机械臂保持标准拍照位姿，移动AGV到新的位置后获取场景点云，以供与第一模板进行模板匹配，进而获取场景中目标物体相对于第一模板的第二变换矩阵；

S6根据第二变换矩阵与步骤S4标准抓取位姿变换矩阵，解得机械臂抓取位姿。

2.根据权利要求1所述的基于物体平面特征的复合机器人3D抓取方法，其特征在于步骤S2中制作第一模板的步骤包括：

S21在目标物体点云的平面特征区域创建ROI，将ROI内点云拟合平面后；

S22建立旋转矩阵R来转换ROI内点云，以旋转ROI内点云使其所在平面法向与Z轴平行；

S23计算旋转后ROI内点云的中心，移动ROI内点云使其中心与参考坐标系原点重合后，将该ROI内点云定为第一模板。

3.根据权利要求1所述的基于物体平面特征的复合机器人3D抓取方法，其特征在于步骤S3中模板匹配步骤包括：

S31对场景点云使用区域增长算法分割出各初始曲面点集；

S32使用随机抽样一致性算法在各初始曲面点集中提取其所包含的平面模型及其对应的平面点云；

S33将第一模板以及步骤S32中获得的各平面点云分别在参考坐标系内映射成相同分辨率的2D栅格图；

S34将平面点云的2D栅格图与第一模板的2D栅格图进行重合匹配，若匹配成功，记录平面点云在参考坐标系内的旋转角度及偏移量，籍以建立目标物体到相机的第一变换矩阵。

4.根据权利要求3所述的基于物体平面特征的复合机器人3D抓取方法，其特征在于步骤S33中平面点云的2D栅格图建立步骤包括：

S331建立旋转矩阵R1来转换平面点云，以旋转平面点云使其平面法向与Z轴平行；将旋转矩阵R1转换为齐次变换矩阵；

S332 为根据步骤S331转换后的平面点云建立包围盒；

S333根据预设尺寸等距栅格化该包围盒，并将存在点云的栅格进行填充标记，以转换为平面点云的2D栅格图，并记录对应二值变换矩阵为。

5.根据权利要求3所述的基于物体平面特征的复合机器人3D抓取方法，其特征在于步骤S33中第一模板的2D栅格图建立步骤包括：

S334 建立第一模板点云包围盒；

S335根据预设尺寸等距栅格化第一模板点云包围盒，并将存在点云的栅格进行填充标记，以转换为第一模板的2D栅格图。

6.根据权利要求3所述的基于物体平面特征的复合机器人3D抓取方法，其特征在于步骤S34中所述重合匹配步骤包括，粗匹配步骤：

S341以预设步长对平面点云的2D栅格图进行旋转、偏移操作，直至与第一模板的2D栅格图匹配后，记录匹配旋转角度及偏移量；

S342 根据匹配旋转角度反算第一模板的2D栅格图的相对旋转角度，以建立变换矩阵。