【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机械臂避障抓取，尤其涉及一种自主避障抓取系统和方法。
技术介绍
1、基于机械臂和视觉引导的机器人抓取在工业领域广泛应用，一般的解决方案仅通过视觉识别要抓取的目标物，直接引导机械臂进行抓取，但是在作业空间中一般存在着各种实体障碍，直接引导抓取存在碰到实体障碍的风险。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种自主避障抓取系统和方法，能够解决现有技术中的技术问题。
2、本专利技术提供了一种自主避障抓取系统，其中，该系统包括机械臂、立体相机、柔性抓取单元和控制单元，所述机械臂设置在台面上，所述立体相机设置在所述机械臂上，所述柔性抓取单元设置在所述机械臂末端，
3、所述立体相机用于获取目标物和障碍物的点云图像和平面图像；
4、所述控制单元用于根据目标物和障碍物的点云图像和平面图像得到目标物和障碍物的点云数据，对目标物和障碍物的点云数据进行处理得到抓取点的位置，对所述机械臂、所述立体相机、所述柔性抓取单元和障碍物进行包络盒描述以进行自碰撞检测以及障碍物碰撞检测，并在不存在碰撞的情况下计算起始位置到目标位置的路径，根据计算的路径控制所述机械臂抓取目标物。
5、优选地，根据目标物和障碍物的点云图像和平面图像得到目标物和障碍物的点云数据包括：
6、对目标物和障碍物的点云图像和平面图像进行条件滤波，对滤波后的图像执行平面分割去除平台表面，对去除平台表面后的图像进行欧式距离的聚类分割，得到目标物和障碍物的点云数据。
7、
8、基于深度学习目标检测，根据目标物和障碍物的点云图像和平面图像对目标物和障碍物进行定位，分割出目标物和障碍物的区域得到目标物和障碍物的点云数据。
9、优选地，对目标物和障碍物的点云数据进行处理得到抓取点的位置包括：
10、对目标物的点云数据进行拟合或配准以及对障碍物的点云数据进行障碍物包络，得到抓取点的位置。
11、优选地，自碰撞检测包括所述机械臂各个臂杆之间的碰撞检测和所述柔性抓取单元与所述立体相机之间的碰撞检测；障碍物碰撞检测包括所述机械臂与所述障碍物之间的碰撞检测。
12、优选地，对所述机械臂、所述立体相机、所述柔性抓取单元和障碍物进行包络盒描述以进行自碰撞检测以及障碍物碰撞检测包括：
13、通过圆柱体包络盒描述机械臂臂杆进行所述机械臂各个臂杆之间的碰撞检测，通过轴对称包络盒描述所述柔性抓取单元与所述立体相机进行工具和相机之间的碰撞检测，通过轴对称包络盒描述障碍物进行所述机械臂与所述障碍物之间的碰撞检测。
14、优选地，计算起始位置到目标位置的路径包括：
15、s1，针对包络盒描述后的所述机械臂、所述立体相机和所述柔性抓取单元，以路径规划的起始位置作为初始点xinit，从初始点xinit出发产生随机树t，其中初始点xinit为随机树的根节点；
16、s2，以预定概率p在尚未访问的无碰撞区域内产生随机采样位姿点xrand，用于引导之后的随机树扩展；
17、s3，计算遍历随机树t上已有节点与随机采样位姿点xrand的欧式距离，确定距离随机采样位姿点xrand最近的节点xnearest；
18、s4，从节点xnearest朝着随机采样位姿点xrand的方向以预定步长进行扩充，产生新的节点xnew，扩充过程中遇到障碍物则停止当前扩充，返回s2，直到连接到目标位置，得到起始位置到目标位置的路径。
19、本专利技术还提供了一种自主避障抓取方法，其中，该方法包括：
20、利用控制单元对机械臂、立体相机、柔性抓取单元和障碍物进行包络盒描述以进行自碰撞检测以及障碍物碰撞检测，其中，所述机械臂设置在台面上，所述立体相机设置在所述机械臂上，所述柔性抓取单元设置在所述机械臂末端；
21、利用所述立体相机获取目标物和障碍物的点云图像和平面图像；
22、利用控制单元根据目标物和障碍物的点云图像和平面图像得到目标物和障碍物的点云数据；
23、利用控制单元对目标物和障碍物的点云数据进行处理得到抓取点的位置；
24、在不存在碰撞的情况下，利用控制单元计算起始位置到目标位置的路径；
25、利用控制单元根据计算的路径控制所述机械臂抓取目标物。
26、通过上述技术方案，可以使用柔性单元适应规则形状和异形的目标物体，通过构建障碍物实体和目标抓取位置，规划避障路径，引导机械臂安全的绕过障碍物抓取目标。由此，可以实现对不同的目标物体的定位和抓取，在识别过程中能识别障碍物和目标物规划避障抓取路径，防止机械臂、工具与障碍物的碰撞和机械臂自碰撞。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种自主避障抓取系统，其特征在于，该系统包括机械臂(1)、立体相机(2)、柔性抓取单元(3)和控制单元，所述机械臂(1)设置在台面(4)上，所述立体相机(2)设置在所述机械臂(1)上，所述柔性抓取单元(3)设置在所述机械臂(1)末端，
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，根据目标物(6)和障碍物(5)的点云图像和平面图像得到目标物(6)和障碍物(5)的点云数据包括：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，根据目标物(6)和障碍物(5)的点云图像和平面图像得到目标物(6)和障碍物(5)的点云数据包括：
4.根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，对目标物(6)和障碍物(5)的点云数据进行处理得到抓取点的位置包括：
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，自碰撞检测包括所述机械臂(1)各个臂杆之间的碰撞检测和所述柔性抓取单元(3)与所述立体相机(2)之间的碰撞检测；障碍物碰撞检测包括所述机械臂(1)与所述障碍物(5)之间的碰撞检测。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，对所述机械臂(1)、所述立体相机
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，计算起始位置到目标位置的路径包括：
8.一种自主避障抓取方法，其特征在于，该方法包括：
...【技术特征摘要】
1.一种自主避障抓取系统，其特征在于，该系统包括机械臂(1)、立体相机(2)、柔性抓取单元(3)和控制单元，所述机械臂(1)设置在台面(4)上，所述立体相机(2)设置在所述机械臂(1)上，所述柔性抓取单元(3)设置在所述机械臂(1)末端，
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，根据目标物(6)和障碍物(5)的点云图像和平面图像得到目标物(6)和障碍物(5)的点云数据包括：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，根据目标物(6)和障碍物(5)的点云图像和平面图像得到目标物(6)和障碍物(5)的点云数据包括：
4.根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，对目标物(6)和障碍物...
【专利技术属性】
技术研发人员：张佳琳，程琳，蒋振东，侯钰轩，刘江锋，任晓宇，刘汝佳，郝鹏，王胜新，王顺伟，
申请(专利权)人：航天科工智能机器人有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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