一种基于视觉伺服的抓取控制方法、装置和机器人与流程

本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种基于视觉伺服的抓取控制方法、装置和机器人。

背景技术：

传统的抓取装置，例如工业机械臂大部分是对静态物体进行抓取，通过确定静态物体的位置，规划到达所述位置的路径，实行静态物体的抓取。然而，对于处于运动状态的物体，尤其是处于不确定性运动轨迹的运动物体还无法进行有效的抓取。

因此，有必要提出一种方案，以解决上述问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于视觉伺服的抓取控制方法、装置和机器人，以实现对运动物体的有效抓取。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于视觉伺服的抓取控制方法，包括：

获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息；

基于所述位姿信息判断处于当前位姿信息的目标物体是否处于抓取区域；

若目标物体处于抓取区域，则调整抓取装置的运动状态；

当所述运动状态属于预设抓取状态时，对处于所述抓取区域的目标物体进行抓取。

可选地，在获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息之前，还包括：

获取目标物体多个角度的照片；

基于所述照片构建所述目标物体的三维模型，提取所述三维模型的特征信息；

通过摄像头采集到的图像信息与所述特征信息进行匹配对目标物体进行视觉伺服跟踪。

可选地，所述获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息包括：

获取目标物体相对于摄像头的相对坐标，并将该相对坐标作为所述目标物体的第一位姿信息；

将所述第一位姿信息通过坐标变换转换为所述目标物体相对于所述抓取装置的位姿信息。

可选地，所述获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息包括：

将目标物体向抓取方向的反方向移动预定距离后，获取目标物体的质心坐标；

将所述目标物体的质心坐标相对于抓取装置的相对坐标作为目标物体相对于抓取装置的位姿信息。

可选地，所述基于所述位姿信息判断处于当前位姿信息的目标物体是否处于抓取区域包括：

判断所述目标物体的质心坐标相对于抓取装置的相对坐标是否为(0,0,0)；

若是，确定处于当前位姿信息的目标物体处于抓取区域。

本发明实施例的第二方面提供了一种基于视觉伺服的抓取控制装置，包括：

第一获取模块，用于获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息；

判断模块，用于基于所述位姿信息判断处于当前位姿信息的目标物体是否处于抓取区域；

调整模块，用于若目标物体处于抓取区域，则调整抓取装置的运动状态；

抓取模块，用于当所述运动状态属于预设抓取状态时，对处于所述抓取区域的目标物体进行抓取。

可选地，在获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息之前，还包括：

第二获取模块，用于获取目标物体多个角度的照片；

提取模块，用于基于所述照片构建所述目标物体的三维模型，提取所述三维模型的特征信息；

跟踪模块，用于通过摄像头采集到的图像信息与所述特征信息进行匹配对目标物体进行视觉伺服跟踪。

可选地，所述第一获取模块包括：

获取单元，用于获取目标物体相对于摄像头的相对坐标，并将该相对坐标作为所述目标物体的第一位姿信息；

转换单元，用于将所述第一位姿信息通过坐标变换转换为所述目标物体相对于所述抓取装置的位姿信息。

可选地，所述第一获取模块包括：

移动单元，用于将目标物体向抓取方向的反方向移动预定距离后，获取目标物体的质心坐标；

设置单元，用于将所述目标物体的质心坐标相对于抓取装置的相对坐标作为目标物体相对于抓取装置的位姿信息。

可选地，所述判断模块包括：

判断单元，用于判断所述目标物体的质心坐标相对于抓取装置的相对坐标是否为(0,0,0)。

确定单元，用于若是，确定处于当前位姿信息的目标物体处于抓取区域。

本发明实施例的第三方面提供了一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中方法的步骤。

在本发明实施例中，通过获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息，基于所述位姿信息判断处于当前位姿信息的目标物体是否处于抓取区域，若目标物体处于抓取区域，则调整抓取装置的运动状态，当所述运动状态属于预设抓取状态时，对处于所述抓取区域的目标物体进行抓取，即根据目标物体的位姿信息主动调整抓取装置运动状态，从而不受物体运动轨迹的限制，实现了对运动物体的有效抓取，具有较强的实用性和易用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的基于视觉伺服的抓取控制方法的实现流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的基于视觉伺服的抓取控制方法的实现流程示意图；

图3是本发明实施例一中步骤101的具体实现流程示意图；

图4是本发明实施例一中步骤101的另一具体实现流程示意图；

图5是本发明实施例一中步骤102的具体实现流程示意图；

图6是本发明实施例三提供的基于视觉伺服的抓取控制装置的结构框图；

图7是本发明实施例四提供的机器人的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当……时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一

图1示出了本发明实施例一提供的基于视觉伺服的抓取控制方法的实现流程示意图。如图1所示，该基于视觉伺服的抓取控制方法具体可包括如下步骤：

步骤101：获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息。

其中，目标物体是机器人的抓取目标。抓取装置可以是机器人的机械臂工具，获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息。

如图2所示，具体地，获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息包括：

步骤201：获取目标物体相对于摄像头的相对坐标，并将该相对坐标作为所述目标物体的第一位姿信息。

步骤202：将所述第一位姿信息通过坐标变换转换为所述目标物体相对于所述抓取装置的位姿信息。

对于步骤201和步骤202，由于机器人是通过摄像头(例如深度摄像头)获取到物体的位姿信息，该位姿信息是目标物体的质心坐标相对于摄像头坐标的位姿，因此需要对目标物体的位姿作一定的变换。要计算目标物体到抓取装置(例如机械臂工具)之间的相对位姿，首先需要通过手眼标定求出摄像头的坐标相对于基座的位姿：

则目标物体相对于抓取装置的位姿为：

其中，表示摄像头相对于基座的位姿，表示抓取装置相对于基座的位姿，表示目标物体相对于抓取装置的位姿，表示目标物体相对于摄像头的位姿。

如图3所示，进一步地，所述获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息包括：

步骤301：将目标物体向抓取方向的反方向移动预定距离后，获取目标物体的质心坐标。

步骤302：将所述目标物体的质心坐标相对于抓取装置的相对坐标作为目标物体相对于抓取装置的位姿信息。

对于步骤301和步骤302，将采集到的目标物体的坐标往抓取方向的反方向移动预定距离，作为目标物体的坐标；或者，将目标物体往抓取方向的反方向移动预定距离后，获取目标物体的质心坐标，该做法是为了在运动规划和视觉伺服跟踪过程中不干涉物体，然后通过运动规划算法使抓取装置平滑启动，同时将运动规划输出的轨迹输入给机器人的视觉伺服控制系统，使抓取装置的坐标不断靠近移动预定距离后的目标物体的质心坐标。

步骤102：基于所述位姿信息判断处于当前位姿信息的目标物体是否处于抓取区域。

如图4所示，在上述步骤301和步骤302的基础上，具体地，基于所述位姿信息判断处于当前位姿信息的目标物体是否处于抓取区域包括：

步骤401：判断所述目标物体的质心坐标相对于抓取装置的相对坐标是否为(0,0,0)。

步骤402：若是，确定处于当前位姿信息的目标物体处于抓取区域。

对于步骤401和步骤402，当所述目标物体的质心坐标相对于抓取装置的相对坐标为(0,0,0)时，说明移动预定距离后的目标物体的质心坐标与抓取装置的坐标重合，即目标物体与抓取装置处于预定的距离。可以理解的是，该预定距离较小，

步骤103：若目标物体处于抓取区域，则调整抓取装置的运动状态。

可以理解的是，目标物体相对于抓取装置的运动速度在目标物体与抓取装置处于所述预定的距离时不一定为零。当目标物体与抓取装置处于所述预定的距离时，开始调整抓取装置的运动状态。

步骤104：当所述运动状态属于预设抓取状态时，对处于所述抓取区域的目标物体进行抓取。

示例性地，所述预设抓取状态为目标物体相对于抓取装置的运动速度为零。当抓取装置的运动状态属于预设抓取状态时，对处于所述抓取区域的目标物体进行抓取。需要说明的是，当所述运动状态属于预设抓取状态时，此时抓取装置与目标物体的距离已经从所述预定的距离变化为零，即抓取装置的坐标与目标物体的质心坐标(未移动的质心坐标)重合。

在本发明实施例中，通过获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息，基于所述位姿信息判断处于当前位姿信息的目标物体是否处于抓取区域，若目标物体处于抓取区域，则调整抓取装置的运动状态，当所述运动状态属于预设抓取状态时，对处于所述抓取区域的目标物体进行抓取，即根据目标物体的位姿信息主动调整抓取装置运动状态，从而不受物体运动轨迹的限制，实现了对运动物体的有效抓取，具有较强的实用性和易用性。

实施例二

图5示出了本发明实施例二提供的基于视觉伺服的抓取控制方法的实现流程示意图。如图所示该方法可以包括以下步骤：

步骤501：获取目标物体多个角度的照片。

示例性地，在简单背景环境下，对目标物体进行环绕拍摄，获取多个角度的照片。

步骤502：基于所述照片构建所述目标物体的三维模型，提取所述三维模型的特征信息。

基于步骤501中目标物体多个角度的照片，通过三维重建技术生成目标物体的三维物体模型，然后对物体模型提取sift(scaleinvariantfeaturetransform,尺度不变特征变换)特征。

步骤503：通过摄像头采集到的图像信息与所述特征信息进行匹配对目标物体进行视觉伺服跟踪。

利用sift特征匹配算法，将深度相机采集到的图像信息与通过物体模型提取的特征信息(例如sift特征)进行实时匹配，实时得到物体的位姿信息，即使物体受到部分遮挡，仍可以通过未遮挡特征进行识别及位姿估计，从而对目标物体进行视觉伺服跟踪。

步骤504：获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息。

步骤505：基于所述位姿信息判断处于当前位姿信息的目标物体是否处于抓取区域。

步骤506：若目标物体处于抓取区域，则调整抓取装置的运动状态。

步骤507：当所述运动状态属于预设抓取状态时，对处于所述抓取区域的目标物体进行抓取。

上述步骤504至步骤507分别与步骤101至步骤104相同，具体可参见步骤101至步骤104的相关描述，在此不再赘述。

在本发明实施例中，通过获取目标物体多个角度的照片，基于所述照片构建所述目标物体的三维模型，提取所述三维模型的特征信息，将摄像头采集到的图像信息与所述特征信息进行匹配对目标物体进行视觉伺服跟踪，即使物体受到部分遮挡，仍可以通过未遮挡特征进行识别及位姿估计，提高了识别的准确度。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

实施例三

请参考图6，其示出了本发明实施例三提供的基于视觉伺服的抓取控制装置的结构框图。基于视觉伺服的抓取控制装置60包括：第一获取模块61、判断模块62、调整模块63和抓取模块64。其中，各模块的具体功能如下：

第一获取模块61，用于获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息。

判断模块62，用于基于所述位姿信息判断处于当前位姿信息的目标物体是否处于抓取区域。

调整模块63，用于若目标物体处于抓取区域，则调整抓取装置的运动状态。

抓取模块64，用于当所述运动状态属于预设抓取状态时，对处于所述抓取区域的目标物体进行抓取。

可选地，在获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息之前，还包括：

第二获取模块，用于获取目标物体多个角度的照片；

提取模块，用于基于所述照片构建所述目标物体的三维模型，提取所述三维模型的特征信息；

跟踪模块，用于通过摄像头采集到的图像信息与所述特征信息进行匹配对目标物体进行视觉伺服跟踪。

可选地，所述第一获取模块61包括：

获取单元，用于获取目标物体相对于摄像头的相对坐标，并将该相对坐标作为所述目标物体的第一位姿信息；

转换单元，用于将所述第一位姿信息通过坐标变换转换为所述目标物体相对于所述抓取装置的位姿信息。

可选地，所述第一获取模块61包括：

移动单元，用于将目标物体向抓取方向的反方向移动预定距离后，获取目标物体的质心坐标；

设置单元，用于将所述目标物体的质心坐标相对于抓取装置的相对坐标作为目标物体相对于抓取装置的位姿信息。

可选地，所述判断模块62包括：

判断单元，用于判断所述目标物体的质心坐标相对于抓取装置的相对坐标是否为(0,0,0)。

确定单元，用于若是，确定处于当前位姿信息的目标物体处于抓取区域。

在本发明实施例中，通过获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息，基于所述位姿信息判断处于当前位姿信息的目标物体是否处于抓取区域，若目标物体处于抓取区域，则调整抓取装置的运动状态，当所述运动状态属于预设抓取状态时，对处于所述抓取区域的目标物体进行抓取，即根据目标物体的位姿信息主动调整抓取装置运动状态，从而不受物体运动轨迹的限制，实现了对运动物体的有效抓取，具有较强的实用性和易用性。

实施例四

图7是本发明实施例四提供的机器人的示意图。如图7所示，该实施例的机器人7包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72，例如基于视觉伺服的抓取控制方法程序。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各个基于视觉伺服的抓取控制方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至104。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图6所示模块61至64的功能。

示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序72在所述机器人7中的执行过程。例如，所述计算机程序72可以被分割成第一获取模块、判断模块、调整模块和抓取模块，各模块的具体功能如下：

第一获取模块，用于获取目标物体相对于抓取装置的位姿信息。

判断模块，用于基于所述位姿信息判断处于当前位姿信息的目标物体是否处于抓取区域。

调整模块，用于若目标物体处于抓取区域，则调整抓取装置的运动状态。

抓取模块，用于当所述运动状态属于预设抓取状态时，对处于所述抓取区域的目标物体进行抓取。

所述机器人7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑等计算设备。所述机器人可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是机器人的示例，并不构成对机器人的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述机器人还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器70可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器71可以是所述机器人7的内部存储单元，例如机器人7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述机器人7的外部存储设备，例如所述机器人7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述机器人7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述机器人所需的其他程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/机器人和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/机器人实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。