[发明专利]机器人抓取物体系统、方法及装置

说明书

本申请公开了机器人抓取物体系统、方法和装置，机器人，以及电子设备。其中，机器人通过图像采集装置采集当前环境图像，并利用物体抓取信息识别模型包括的物体抓取特征抽取子网络从当前环境图像中抽取物体抓取特征；通过模型的物体类别识别子网络，根据物体抓取特征获取当前环境图像中至少一个物体对象的类别；通过模型的位姿参数识别子网络，根据物体抓取特征获取当前环境图像中至少一个物体对象相对相机坐标系下的位姿参数；将相机坐标系下的位姿参数转换为世界坐标系下的位姿参数；根据世界坐标系下的位姿参数和当前环境图像中至少一个物体对象的类别，抓取目标物体对象；这种处理方式，可有效降低机器人硬件成本，提高抓取准确度和效率。

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，具体涉及机器人抓取物体系统，机器人抓取物体方法和装置，物体抓取信息识别模型构建方法和装置，机器人，以及电子设备。

背景技术

随着服务性移动机器人行业的发展，越来越多的机器人广泛地应用于人们的日常工作和生活当中，例如，餐厅内的送餐机器人，快递递送机器人，工业零部件组装机器人等等。

目前，常用的几种机器人抓取物体的方法及其优缺点如下所述。

方法一、该方法为运载机器人手臂操控多点映射智能控制方法。该方法具有以下缺点：1)由于需要对机器人手臂上各个关节进行预测，因此复杂度高，操控性不强；2)由于给出的是手臂的姿态，而不是抓取物的姿态，因此对物体的摆放有严格要求，不适合对任意物体的抓取。

方法二、该方法为增加特定标示物的方法，通过识别设置于目标物体表面的物体标识，确定目标物体的位置信息和姿态信息，再执行对应的抓取方案。该方法的缺点为：由于目标图片需要包含目标标识，因此目标标识必须设于待抓取的目标物上，不能满足服务性机器人对物体外观的限制要求。

方法三、该方法为外加深度传感器使用3D重建的方法，首先利用深度相机对感兴趣目标区域进行三维点云重建，并根据重建结果，获得物体的三维高度和方位信息，从而根据此信息对物体进行抓取并放入指定位置中。该方法的缺点为：由于深度相机成本较高，从而导致机器人成本增加。

方法四、该方法为利用模版匹配的方法，首先对待抓取物体进行模板的采集和注册，使用时直接拿2D模板图跟实物图进行匹配，从而获取注册的物体6D位姿参数信息。该方法的缺点为：随着可抓取物体类别的增加，模板数量不断增大，由此导致增加额外的计算和内存开销。

综上所述，如何低成本、高效率地实现机器人从任意角度抓取任意物体，成为本领域技术人员迫切需要解决的技术问题。

发明内容

本申请提供机器人抓取物体系统，以解决现有技术存在的硬件成本高、物体抓取效率低、对物体有外观要求等问题。本申请另外提供机器人抓取物体方法和装置，物体抓取信息识别模型构建方法和装置，机器人，以及电子设备。

本申请提供一种机器人抓取物体系统，包括：

服务器，用于获取训练数据集，所述训练数据包括:训练用环境图像、所述训练用环境图像中至少一个物体对象的类别、与所述至少一个物体对象相对相机坐标系下的位姿参数间对应关系；从所述训练数据集中学习得到物体抓取信息识别模型，所述模型包括物体抓取特征抽取子网络、物体类别识别子网络和位姿参数识别子网络；将所述模型发送至机器人；

所述机器人，用于接收所述模型；通过图像采集装置采集当前环境图像；通过所述物体抓取特征抽取子网络从所述当前环境图像中抽取物体抓取特征；通过所述物体类别识别子网络，根据所述物体抓取特征获取所述当前环境图像中至少一个物体对象的类别；通过所述位姿参数识别子网络，根据所述物体抓取特征获取所述当前环境图像中至少一个物体对象相对相机坐标系下的位姿参数；将所述相机坐标系下的位姿参数转换为世界坐标系下的位姿参数；根据所述世界坐标系下的位姿参数和所述当前环境图像中至少一个物体对象的类别，抓取目标物体对象。

本申请还提供一种机器人抓取物体方法，包括：