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[發(fā)明專利]機械臂避障運動規(guī)劃方法和裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202011594476.4 申請日: 2020-12-29
公開(公告)號: CN112720494A 公開(公告)日: 2021-04-30
發(fā)明(設(shè)計)人: 潘國慶;施逸飛;任帥;徐昕;張忠海;洪華杰;方強;黃俊文;蔡湘婷;于功敬;孫健;魏紫竹;王紅偉 申請(專利權(quán))人: 北京航天測控技術(shù)有限公司;中國人民解放軍國防科技大學(xué)智能科學(xué)學(xué)院
主分類號: B25J9/16 分類號: B25J9/16
代理公司: 北京華夏泰和知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11662 代理人: 蔡良偉;李曼
地址: 100041 北京*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 機械 臂避障 運動 規(guī)劃 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種機械臂避障運動規(guī)劃方法,其特征在于,包括:

獲取機械臂模型和場景RGB-D圖像;

將所述場景RGB-D圖像輸入預(yù)訓(xùn)練完成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到場景中形狀補全信息,所述形狀補全信息用于表征完成形狀補全的場景信息;

基于所述機械臂模型生成運動配置信息;

基于所述運動配置信息和所述形狀補全信息進行運動規(guī)劃。

2.如權(quán)利要求1所述的機械臂避障運動規(guī)劃方法,其特征在于,所述將所述場景RGB-D圖像輸入預(yù)訓(xùn)練完成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到場景中形狀補全信息包括:

基于所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取場景中每個點的紋理特征和幾何特征;

對所述紋理特征和所述幾何特征進行拼接得到融合特征;

將所述場景中所有點的融合特征進行池化,得到全局特征;

將所述全局特征拼接到每個點的所述融合特征上,得到每個點的特征向量;

基于所述特征向量通過多任務(wù)學(xué)習(xí)得到所述形狀補全信息。

3.如權(quán)利要求1所述的機械臂避障運動規(guī)劃方法,其特征在于,所述基于所述機械臂模型生成運動配置信息包括:

基于所述機械臂模型配置生成MoveIt配置信息;

基于所述機械臂模型生成IK-Fast求解器配置信息。

4.如權(quán)利要求1所述的機械臂運動規(guī)劃方法,其特征在于,所述基于所述運動配置信息和所述形狀補全信息進行運動規(guī)劃包括:

讀取形狀補全信息,所述形狀補全信息包括完成形狀補全的場景信息的點云信息;

基于所述形狀補全信息創(chuàng)建空間地圖,所述空間地圖用于表征障礙物分布狀態(tài);

基于所述空間地圖進行運動規(guī)劃。

5.如權(quán)利要求4所述的機械臂避障運動規(guī)劃方法,其特征在于,基于所述形狀補全信息創(chuàng)建空間地圖包括:

通過區(qū)域濾波濾除完成形狀補全的場景信息的點云信息中的機械臂對應(yīng)的點云信息,得到過濾點云信息;

基于所述過濾點云信息創(chuàng)建所述空間地圖。

6.如權(quán)利要求1所述的機械臂避障運動規(guī)劃方法,其特征在于,還包括:

基于手眼標(biāo)定將所述補全信息進行坐標(biāo)變換至機械臂基座坐標(biāo)系下。

7.如權(quán)利要求1所述的機械臂避障運動規(guī)劃方法,其特征在于,還包括:

基于所述形狀補全信息計算場景RGB-D圖像的沖突點數(shù)值;

將所述沖突點數(shù)值作為所述補全信息質(zhì)量的置信度對所述形狀補全信息進行驗證。

8.一種機械臂避障運動規(guī)劃裝置,其特征在于,包括:

獲取模塊,用于獲取機械臂模型和場景RGB-D圖像;

補全模塊,用于將所述場景RGB-D圖像輸入預(yù)訓(xùn)練完成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到場景中形狀補全信息,所述形狀補全信息用于表征完成形狀補全的場景信息;

配置模塊,用于基于所述機械臂模型生成運動配置信息;

規(guī)劃模塊,用于基于所述運動配置信息和所述形狀補全信息進行運動規(guī)劃。

9.如權(quán)利要求1所述的機械臂避障運動規(guī)劃裝置,其特征在于,所述補全模塊包括:

特征提取單元,用于基于所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取場景中每個點的紋理特征和幾何特征;

第一拼接單元,用于對所述紋理特征和所述幾何特征進行拼接得到融合特征;

池化單元,用于將所述場景中所有點的融合特征進行池化,得到全局特征;

第二拼接單元,用于將所述全局特征拼接到每個點的所述融合特征上,得到每個點的特征向量;

輸出單元,用于基于所述特征向量通過多任務(wù)學(xué)習(xí)得到所述形狀補全信息。

10.如權(quán)利要求1所述的機械臂避障運動規(guī)劃裝置,其特征在于,所述配置模塊包括:

第一配置單元,用于基于所述機械臂模型配置生成MoveIt配置信息;

第二配置單元,用于基于所述機械臂模型生成IK-Fast求解器配置信息。

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