【技术实现步骤摘要】
本公开涉及一种物件感知系统及方法，特别涉及一种六自由度物件感知系统及方法。
技术介绍
1、物件感知系统可应用于拿取箱体。在系统完成对箱体的感知(包含如对箱体的辨别及定位等步骤)后，可通过机器手臂或人工依据感知结果执行箱体的拿取任务，接着，再将箱体自栈板或层架移动至指定位置。然而，由于箱体的位置及尺寸并非固定，感知系统难以获取箱体的位置及尺寸的完整信息，因而使感知系统的准确度下降，导致箱体的拿取任务失败。
2、现有技术可利用3d摄影机拍摄箱体的3d照片，或利用3d扫描器扫描箱体，借此识别箱体的位置及尺寸，以提升系统的准确性。然而，上述方式须仰赖高像素的3d摄影机或扫描器设备，其成本较高。而若使用一般摄影机拍摄箱体，其拍摄的照片仅含有箱体的平面信息，无益于提升对箱体的感知能力。
3、因此，如何发展一种可改善上述现有技术的六自由度物件感知系统及方法，实为目前迫切的需求。
技术实现思路
1、本公开的目的为提供一种六自由度物件感知系统及方法，其在产生物件的轮廓后，利用物件的rgbd影像及深度数据估计物件的平面和边角，借此获取具方向(orientation)和坐标信息的物件的六自由度，进而决定物件的拿取位置。通过获取物件的六自由度，本公开提高感知系统的准确度。此外，在获取物件的六自由度的过程中，本公开仅需要rgbd影像，而无需高像素的3d摄影机或扫描器设备，因而可降低感知系统的成本。
2、根据本公开的构想，本公开提供一种六自由度物件感知系统，包含：物件判断装
3、根据本公开的构想，本公开提供一种六自由度物件感知方法，包含步骤：(a)获取rgbd影像，其中rgbd影像包含深度数据；(b)通过物件判断装置判断rgbd影像中是否存在物件，当判断为是时执行步骤(c)，当判断为否时再次执行步骤(a)；(c)通过轮廓检测装置对rgbd影像进行轮廓检测，以获取物件的轮廓；(d)通过姿势估计装置基于物件的轮廓检测物件的多个边角，以获取多个边角的坐标信息；(e)通过姿势估计装置基于rgbd影像的深度数据获取物件的平面，以获取平面的方向信息；(f)通过姿势估计装置根据物件的边角的坐标信息及平面的方向信息产生物件的六自由度；以及(g)通过姿势估计装置利用物件的六自由度决定用于拿取物件的拿取位置。
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1.一种六自由度物件感知系统，包含：
2.如权利要求1所述的六自由度物件感知系统，其中，该姿势估计装置包含：
3.如权利要求2所述的六自由度物件感知系统，其中，该计算装置根据该坐标信息计算一参考中心点作为该拿取位置。
4.如权利要求1所述的六自由度物件感知系统，还包含：
5.如权利要求1所述的六自由度物件感知系统，其中，该轮廓检测装置利用一机器学习演算法所训练并建立的一模型估计该物件的该轮廓，该模型存储于该轮廓检测装置中。
6.如权利要求1所述的六自由度物件感知系统，其中，该物件判断装置利用一机器学习演算法判断该RGBD影像中是否存在该物件，该机器学习演算法训练该物件判断装置中对该物件的一判断方式，该物件判断装置根据训练完成的该判断方式判断该RGBD影像中是否存在该物件。
7.如权利要求1所述的六自由度物件感知系统，其中，该RGBD影像中包含多个该物件，该计算装置在决定多个该物件的该拿取位置后，将多个该物件分别进行编号或编码。
8.如权利要求7所述的六自由度物件感知系统，其中，该六自由度物件感知系
9.一种六自由度物件感知方法，包含步骤：
10.如权利要求9所述的六自由度物件感知方法，其中，该轮廓检测装置利用一机器学习演算法所训练并建立的一模型估计该物件的该轮廓，该模型存储于该轮廓检测装置中。
11.如权利要求9所述的六自由度物件感知方法，其中，该物件判断装置利用一机器学习演算法判断该RGBD影像中是否存在该物件，该机器学习演算法训练该物件判断装置中对该物件的一判断方式，该物件判断装置根据训练完成的该判断方式判断该RGBD影像中是否存在该物件。
12.如权利要求9所述的六自由度物件感知方法，其中，该RGBD影像中包含多个该物件，该计算装置在决定多个该物件的该拿取位置后，将多个该物件分别进行编号或编码。
13.如权利要求12所述的六自由度物件感知方法，其中该六自由度物件感知方法适用于一六自由度物件感知系统，该六自由度物件感知系统连接于一ChatGPT，该ChatGPT接收一拿取指令并分析该拿取指令以依据该物件的一编码拿取对应的该物件。
...【技术特征摘要】
1.一种六自由度物件感知系统，包含：
2.如权利要求1所述的六自由度物件感知系统，其中，该姿势估计装置包含：
3.如权利要求2所述的六自由度物件感知系统，其中，该计算装置根据该坐标信息计算一参考中心点作为该拿取位置。
4.如权利要求1所述的六自由度物件感知系统，还包含：
5.如权利要求1所述的六自由度物件感知系统，其中，该轮廓检测装置利用一机器学习演算法所训练并建立的一模型估计该物件的该轮廓，该模型存储于该轮廓检测装置中。
6.如权利要求1所述的六自由度物件感知系统，其中，该物件判断装置利用一机器学习演算法判断该rgbd影像中是否存在该物件，该机器学习演算法训练该物件判断装置中对该物件的一判断方式，该物件判断装置根据训练完成的该判断方式判断该rgbd影像中是否存在该物件。
7.如权利要求1所述的六自由度物件感知系统，其中，该rgbd影像中包含多个该物件，该计算装置在决定多个该物件的该拿取位置后，将多个该物件分别进行编号或编码。
8.如权利要求7所述的六自由度物件感知系统，其中，该六自由度物件感知系统连接于一ch...
【专利技术属性】
技术研发人员：薇笛雅·纳塔拉詹，洪慈忆，刘晴，维卡时·杰亚特万，黄永钧，
申请(专利权)人：台达电子国际新加坡私人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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