[發明專利]一種機器人及其物體抓取方法和裝置

在審

• 申請號: 201811256263.3
• 申請日: 2018-10-26
• 公開（公告）號: CN109333536A
• 公開（公告）日: 2019-02-15
• 發明（設計）人: 蔡穎鵬;陳希
• 申請（專利權）人: 北京因時機器人科技有限公司
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16;G06K9/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張忠魁;王寶筠

本申請提供了一種機器人及其物體抓取方法和裝置，該方法和裝置具體為檢測目標物體的種類、位置和三維姿態；將種類、位置和/或三維姿態輸入抓取動作決策模型，得到抓取策略，并按抓取策略控制抓取部件抓取所目標物體；根據抓取部件檢測到的傳感器數據判斷是否抓取成功，如抓取成功則執行后續操作；如判定沒有抓取成功，根據傳感器數據對抓取策略進行調整，得到調整抓取策略，并根據調整抓取策略控制抓取部件再次執行抓取，并再次根據抓取部件檢測到的傳感器數據判斷是否抓取成功。通過這樣循環調整并多次抓取，可以避免因位置出現偏差、打滑和力度不夠等情況導致的抓取失敗情況的發生。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，更具體地說，涉及一種機器人及其物體抓取方法和裝置。

背景技術

隨著技術的發展，機器人越來越多地應用于生產生活的各個領域，例如在汽車生產線上的工業機器人已經基本替代了人類的操作，雖然這些機器人的形態千差萬別，特別是工業機器人都是以一種非人類形態出現，但是其基本的動作—抓握且是基本所有機器人的共同特征，無論是直接抓取零部件還是對相應位置的操作，都需要利用抓握部件進行抓握操作。

當需要抓取有干擾、體積較小或者外形復雜的目標物體時，由于系統固有的誤差會導致抓握的位置出現偏差、目標物體本身打滑、力度不夠等情況的發生，從而導致對目標物體的抓取失敗。

發明內容

有鑒于此，本申請提供一種機器人及其物體抓取方法和裝置，用于避免出現抓取失敗。

為了實現上述目的，現提出的方案如下：

一種物體抓取方法，應用于機器人，所述物體抓取方法包括步驟：

檢測目標物體的種類、位置和三維姿態；

將所述種類、所述位置和/或所述三維姿態輸入抓取動作決策模型，得到抓取策略，并按所述抓取策略控制抓取部件抓取所目標物體；

根據所述抓取部件檢測到的傳感器數據判斷是否抓取成功，如抓取成功則執行后續操作；

如判定沒有抓取成功，根據所述傳感器數據對所述抓取策略進行調整，得到調整抓取策略，并根據所述調整抓取策略控制所述抓取部件再次執行抓取，并返回到所述根據抓取部件檢測到的傳感器數據判斷是否抓取成功步驟。

可選的，所述檢測目標物體的種類、位置和三維姿態，包括：

利用視覺檢測方法獲取所述目標物體的影像；

將所述影像輸入目標檢測模型，得到所述種類、所述位置和所述三維姿態。

可選的，還包括：

在每次抓取時，記錄所述傳感器數據，形成第一數據集，所述第一數據集中包括抓取成功時的傳感器數據和抓取失敗時的傳感器數據；

利用所述第一數據集進行深度神經網絡的訓練，得到抓取判斷模型，所述抓取判斷模型用于判斷抓取是否成功。

可選的，所述根據所述抓取部件檢測到的傳感器數據判斷是否抓取成功，包括：

將所述傳感器數據輸入到所述抓取判斷模型，得到是否抓取成功的判斷結果。

可選的，還包括：

在每次抓取時，記錄所述傳感器數據和調整前的抓取策略和每次調整后的抓取策略，形成第二數據集；

根據所述第二數據集進行深度神經網絡的訓練，得到抓取決策調整模型。

可選的，所述根據所述傳感器數據對所述抓取策略進行調整，得到所述抓取調整策略，包括：

將所述傳感器數據輸入所述抓取策略調整模型，得到所述抓取調整策略。

可選的，還包括：