【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人抓取领域，更具体地，涉及一种基于物体点云的抓取位姿生成方法及系统。
技术介绍
1、工业机器人是现代制造业的重要自动化设备，在生产线上主要承担物料的搬运工作，目前在生产线上工作的搬运工业机器人大都是通过示教或预编程对其进行操作的，抓取位置需要人工设置。
2、目前，基于物体点云确定抓取位姿时，一种方法是计算点云的高度累积特征，将复杂的点云转化为体素化网格，然后基于人工标注进行分类器的训练，这种方法依赖人工标注，且网络训练的结果具有不确定性；另一种方法直接在点云上进行随机抽样，然后进行优化搜索，其存在的问题是并未考虑抓取的力学特性，其结果的质量无法保证；另一种基于力封闭理论，这种方法考虑了力学特性，但通常搜索时间较长。
技术实现思路
1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种基于物体点云的抓取位姿生成方法及系统，其目的在于，提高抓取姿态生成的准确性和实时性。
2、为实现上述目的，按照本专利技术的第一方面，提出了一种基于物体点云的抓取位姿生成方法，包括如下步骤：
3、获取物体三维点云，生成n个旋转矩阵ri，i＝1,2,…,n；
4、对于每个旋转矩阵ri，执行以下步骤：
5、(1)物体的三维点云具有初始的物体坐标系o0，将物体坐标系o0按照旋转矩阵ri旋转，得到新坐标系oi，得到点云在新坐标系oi下的坐标；
6、(2)对在新坐标系下的点云执行体素化，生成体素张量；
7、(3
8、(4)将集合gi中夹持点组的坐标转化为在初始的物体坐标系o0内的坐标，并添加到集合g0；
9、遍历所有旋转矩阵ri后，集合g0中的所有元素即为候选抓取位姿；
10、基于物体位姿，从所述候选抓取位姿中确定抓取位姿进行抓取。
11、作为进一步优选的，在每一层轮廓切片上查找符合约束条件的夹持点组，包括如下步骤：
12、通过霍夫变换在轮廓切片上初步确定多个夹持点组；
13、考虑各夹持点组与夹持器接触的稳定性，去除不满足稳定性条件的夹持点组；
14、对每个夹持点组，计算预设坐标轴方向的最大可达深度，并根据该最大可达深度修改夹持点位置，然后将其添加到集合gi中。
15、作为进一步优选的，通过霍夫变换在轮廓切片上初步确定多个夹持点组，包括如下步骤：
16、根据夹持器形状，确定轮廓切片上每个像素点在霍夫空间内的霍夫图形，并将其在霍夫空间中按一定分辨率离散化为网格后叠加；进而选取满足叠加值的网格点，即霍夫图形的交点；每个交点所在的一组霍夫图形对应轮廓切片上的一组像素点，即为一个夹持点组；从而得到多个夹持点组。
17、作为进一步优选的，去除不满足稳定性条件的夹持点组，具体为：
18、所述稳定性条件为：根据夹持点处的物体表面法矢和夹持器法矢，确定压力角，该压力角需小于预设压力角阈值；
19、一个夹持点组中的所有夹持点中，只要有一个夹持点不满足所述稳定性条件，则在集合gi中去除该夹持点组。
20、作为进一步优选的，所述旋转矩阵ri的确定方式为：
21、在一个半径为1的球面上取均匀分布的n个点si，将点[0,0,1]以球心[0,0,0]为中心旋转到点si的旋转矩阵即为ri。
22、作为进一步优选的，基于si，由罗德里格斯公式计算得到旋转矩阵ri。
23、作为进一步优选的，基于物体位姿，从所述候选抓取位姿中确定抓取位姿进行抓取，包括如下步骤：
24、基于机器人的运动范围以及非目标物体的干涉，对候选抓取姿态集合中抓取姿态进行排除；
25、基于物体姿态，对剩余的各抓取姿态进行评估：根据物体姿态以及该抓取姿态确定计算夹持接触点的中心点坐标，进而计算物体重力关于该中心点的力矩；对比各抓取姿态对应的力矩，选取其中力矩最小的抓取姿态作为最终的机器人抓取姿态。
26、按照本专利技术的第二方面，提供了一种基于物体点云的抓取位姿生成系统，包括处理器，所述处理器用于执行上述基于物体点云的抓取位姿生成方法。
27、按照本专利技术的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于物体点云的抓取位姿生成方法。
28、总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：
29、1、本专利技术基于物体点云模型，预先查找物体在各个方向上的稳定的抓取姿态作为候选姿态，进而从中快速确定最终抓取姿态，可兼顾抓取姿态生成的准确性和实时性。
30、2、本专利技术提出了一种均匀旋转点云模型处理方法，将三维空间内的抓取问题，分解为多个平面抓取问题，以便于计算。
31、3、本专利技术采用体素化点云求解抓取坐标，体素化能有效降低点云点数，并且使点云能沿着坐标轴对齐，降低了遍历全集的开销；同时还能使夹持点自然满足无侧向转矩的稳定性条件。
32、4、本专利技术设计了一种沿体素化点云逐层查找的方法，针对夹持器形状查找夹持点组的霍夫变换方法，提升了计算的效率；并通过稳定性条件、探索最大深度提升抓取的可靠性。
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1.一种基于物体点云的抓取位姿生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于物体点云的抓取位姿生成方法，其特征在于，在每一层轮廓切片上查找符合约束条件的夹持点组，包括如下步骤：
3.如权利要求2所述的基于物体点云的抓取位姿生成方法，其特征在于，通过霍夫变换在轮廓切片上初步确定多个夹持点组，包括如下步骤：
4.如权利要求2所述的基于物体点云的抓取位姿生成方法，其特征在于，去除不满足稳定性条件的夹持点组，具体为：
5.如权利要求1所述的基于物体点云的抓取位姿生成方法，其特征在于，所述旋转矩阵Ri的确定方式为：
6.如权利要求1所述的基于物体点云的抓取位姿生成方法，其特征在于，基于Si，由罗德里格斯公式计算得到旋转矩阵Ri。
7.如权利要求1-6任一项所述的基于物体点云的抓取位姿生成方法，其特征在于，基于物体位姿，从所述候选抓取位姿中确定抓取位姿进行抓取，包括如下步骤：
8.一种基于物体点云的抓取位姿生成系统，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于执行如权利要求1-7任一项所述的基于物
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于物体点云的抓取位姿生成方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于物体点云的抓取位姿生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于物体点云的抓取位姿生成方法，其特征在于，在每一层轮廓切片上查找符合约束条件的夹持点组，包括如下步骤：
3.如权利要求2所述的基于物体点云的抓取位姿生成方法，其特征在于，通过霍夫变换在轮廓切片上初步确定多个夹持点组，包括如下步骤：
4.如权利要求2所述的基于物体点云的抓取位姿生成方法，其特征在于，去除不满足稳定性条件的夹持点组，具体为：
5.如权利要求1所述的基于物体点云的抓取位姿生成方法，其特征在于，所述旋转矩阵ri的确定方式为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：宁晓，杨建中，黄思，王天正，许光达，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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