[发明专利]一种待抓取物体位姿的确定方法、装置及电子设备有效
申请号: | 201810236233.X | 申请日: | 2018-03-21 |
公开(公告)号: | CN110298879B | 公开(公告)日: | 2021-08-27 |
发明(设计)人: | 赵哲 | 申请(专利权)人: | 北京猎户星空科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/70 | 分类号: | G06T7/70 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 韩海花 |
地址: | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 抓取 物体 确定 方法 装置 电子设备 | ||
1.一种待抓取物体位姿的确定方法,其特征在于,所述方法包括:
获取第一图像传感器采集的包括待抓取物体的目标图像,其中,所述第一图像传感器与放置所述待抓取物体平面构成俯视视角;
按照预设旋转规则,将所述目标图像在成像平面内进行旋转,得到预设数量的旋转图像;
将所述目标图像及所述旋转图像输入预先训练完成的深度神经网络模型进行检测,得到每张图像对应的输出结果,其中,所述深度神经网络模型用于检测预设角度朝向物体在图像中的区域,所述预设角度朝向物体为朝向预设参照方向的预设方位的物体;
根据所述输出结果及所述预设旋转规则,确定所述待抓取物体的位姿。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述按照预设旋转规则,将所述目标图像在成像平面内进行旋转,得到预设数量的旋转图像的步骤,包括:
按照预设角度,将所述目标图像在成像平面内进行旋转,得到预设数量的旋转图像。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设角度朝向物体的轮廓与矩形相似度不低于预设相似度。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述输出结果包括检测区域;
所述根据所述输出结果及所述预设旋转规则,确定所述待抓取物体的位姿的步骤,包括:
当输出结果标识被检测图像中存在预设角度朝向物体时,根据所述旋转规则,确定该被检测图像的旋转角度;
根据所述旋转角度及目标输出结果中包括的检测区域,确定所述待抓取物体的位姿,其中,所述目标输出结果为标识被检测图像中存在预设角度朝向物体的输出结果。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述旋转角度及目标输出结果中包括的检测区域,确定所述待抓取物体的位姿的步骤,包括:
根据所述旋转角度,确定所述待抓取物体相对于所述预设参照方向的旋转角度;
根据所确定的旋转角度及所述目标输出结果中包括的检测区域,确定所述待抓取物体的位姿。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述深度神经网络模型的训练方式,包括:
获取第二图像传感器采集的包括物体的多个图像样本,其中,所述第二图像传感器与放置所述物体平面构成俯视视角;
标注每个图像样本中预设角度朝向物体对应的检测区域;
将标注后的图像样本输入预先构建的初始深度神经网络模型进行训练,得到所述深度神经网络模型。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述获取第二图像传感器采集的包括物体的多个图像样本的步骤,包括:
获取第二图像传感器采集的包括物体的多个图像,其中,所述第二图像传感器与放置所述物体平面构成俯视视角;
按照预设旋转规则,将每个图像在成像平面内进行旋转,得到每个图像对应的预设数量的旋转图像样本;
将所述旋转图像样本及所述多个图像作为图像样本。
8.如权利要求1-7任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述待抓取物体的位姿,控制机械臂抓取所述待抓取物体。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述根据所述待抓取物体的位姿,控制机械臂抓取所述待抓取物体的步骤,包括:
根据所述待抓取物体的位姿以及机械臂末端当前位姿,确定机械臂的移动方案及所述机械臂末端的旋转角;
按照所述移动方案控制所述机械臂进行移动,并控制所述机械臂末端按照所述旋转角进行旋转;
当所述机械臂移动完成时,控制所述机械臂末端抓取所述待抓取物体。
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