[發明專利]一種基于單目深度傳感器和機械臂配準目標輪廓點云的方法

有效

• 申請號: 201811359080.4
• 申請日: 2018-11-15
• 公開（公告）號: CN109202912B
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 李麗宏;王亞姣;武夢楠;田建艷;楊勝強;王素鋼;陳多多;王鵬
• 申請（專利權）人: 太原理工大學;山西萬立科技有限公司
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16
• 代理公司: 北京恒創益佳知識產權代理事務所(普通合伙) 11556
• 代理人: 付金豹

本發明公開了一種基于單目深度傳感器和機械臂配準目標輪廓點云的方法，機械臂(1)末端搭載單目深度傳感器(2)，上位機(3)控制機械臂精準移動采樣位置，控制單目深度相機拍攝目標輪廓點云并預處理，將當前點云標記為源點云S；通過控制柜(4)獲取當前機械臂(1)各軸旋轉角度值，根據運動學理論對機械臂(1)進行建模，并計算當前采樣點單目深度傳感器基于基坐標系的位姿；使用改進后的迭代最近點算法完成S與D兩視角下點云的精確配準，將配準后的點云標記為源點云S；重復執行步驟S4、S5，再次配準下一視角下的點云，直到目標輪廓的點云模型完整，配準結束。

技術領域

本發明涉及機器人技術及計算機視覺領域，尤其涉及一種基于單目深度傳感器和機械臂配準目標輪廓點云的方法。

背景技術

三維點云模型是計算機視覺中的重要組成部分，是智能機器人與未知環境交互要研究解決的熱點問題。單目深度視覺系統一般利用紅外線發射至目標，通過接受返回的光波來計算深度信息，有飛行時間法、結構光法等。在機械臂識別目標物體或者對目標物體的輪廓進行定位時，需要獲取到目標不同視角下的全部輪廓信息，所以需要對不同視角下采集到的點云進行配準，現有方案無法在視角相差較大的情況下快速高效完成點云配準，并同時進行目標輪廓的準確定位。而深度傳感器連續采集、逐步配準則計算復雜、硬件平臺要求較高。

發明內容

本發明提供了一種基于單目深度傳感器使用機械臂配準目標輪廓點云的方法，能夠提高在拍攝視角相差較大情況下的配準效率，降低配準誤差，并且獲取目標輪廓的點云信息。

一種基于單目深度傳感器和機械臂配準目標輪廓點云的方法，包含如下步驟：

步驟S1，根據目標對象(5)的類型及大小，確定最佳采樣位置和最少采樣方案；

步驟S2，機械臂(1)末端搭載單目深度傳感器(2)，上位機(3)控制機械臂精準移動采樣位置，控制單目深度傳感器拍攝目標輪廓點云并預處理，將當前點云標記為源點云S；

步驟S3，通過控制柜(4)獲取當前機械臂(1)各軸旋轉角度值，根據運動學理論對機械臂(1)進行建模，并計算當前采樣點單目深度傳感器基于基坐標系的位姿；

步驟S4，移動機械臂(1)使單目深度傳感器(2)到達下一個采樣位置，拍攝點云并預處理，將其標記為D，根據采樣位置基于基坐標系的位姿，計算采樣位置拍攝的點云數據間的剛體變換矩陣，對點云進行旋轉平移變換，完成點云的初始配準；

步驟S5，使用改進后的迭代最近點算法完成S與D兩視角下點云的精確配準，將配準后的點云標記為源點云S；

重復執行步驟S4、S5，再次配準下一視角下的點云，直到目標輪廓的點云模型完整，配準結束。

所述的方法，所述步驟S1的具體過程包括：

根據目標對象的外觀形狀，先在其四周采集幾處點云數據，觀察點云中含目標物體的有效點云數量占比，尋找占比較高的點云確定為最佳采樣位置，尋找不同視角下的最佳采樣位置，直到可以配準出完整的點云輪廓。

所述的方法，所述步驟S2的具體過程包括：

機械臂(1)末端搭載單目深度傳感器(2)，上位機(3)控制機械臂精準移動采樣位置A，控制單目深度傳感器(2)拍攝目標(5)輪廓點云，使用直通濾波器和統計濾波器對其濾波處理，去除目標輪廓對象外的背景及其他干擾數據，將當前點云標記為源點云S。

所述的方法，所述步驟S3的具體過程包括：

標定單目深度傳感器相對于末端工具坐標系的位姿通過控制柜(4)傳輸到上位機(3)的數據，獲取當前機械臂(1)各軸旋轉角度值，根據運動學理論對機械臂(1)進行建模，得到機械臂的正運動學方程，將當前各軸角度值帶入該方程，計算出該采樣點末端工具坐標系基于基坐標系的位姿根據式推導單目深度傳感器相對于基坐標系的位姿