[發(fā)明專利]一種未知數(shù)量線狀變形體拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別和解纏方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210069982.4
• 申請日: 2022-01-21
• 公開（公告）號(hào): CN114419126A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姜欣;黃旭釗;郭雨豪;劉云輝
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）
• 主分類號(hào): G06T7/60
• 分類號(hào): G06T7/60;G06T7/12
• 代理公司: 深圳市添源創(chuàng)鑫知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44855
• 代理人: 覃迎峰

1.一種未知數(shù)量線狀變形體拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別和解纏方法，其特征在于，包括如下步驟：

S100：對未知數(shù)量線狀變形體進(jìn)行拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別；

S200：根據(jù)拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行拆解操作制定；

S300：機(jī)器人感知和執(zhí)行解纏。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的未知數(shù)量線狀變形體拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別和解纏方法，其特征在于，使用相機(jī)獲取的顏色系統(tǒng)圖像作為系統(tǒng)輸入的原始圖像，同時(shí)訓(xùn)練一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型語義分割網(wǎng)絡(luò)用于提取原始圖像中的復(fù)數(shù)線狀變形體輪廓信息在提取出的輪廓圖的基礎(chǔ)上，經(jīng)過降噪預(yù)處理后，采用Zhang-Suen圖像細(xì)化算法進(jìn)一步提取輪廓的骨架圖。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的未知數(shù)量線狀變形體拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別和解纏方法，其特征在于，所述復(fù)數(shù)線狀變形體的端點(diǎn)檢測采用八鄰域法。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的未知數(shù)量線狀變形體拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別和解纏方法，其特征在于，所述復(fù)數(shù)線狀變形體的交叉點(diǎn)檢測采用深度學(xué)習(xí)方法，先訓(xùn)練一個(gè)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)，從復(fù)雜的背景中檢測出各個(gè)交叉點(diǎn)區(qū)域的坐標(biāo)，同時(shí)對圖像處理方法容易出現(xiàn)交叉點(diǎn)誤檢的區(qū)域通過增加負(fù)樣本的方式有效避免。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的未知數(shù)量線狀變形體拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別和解纏方法，其特征在于，所述復(fù)數(shù)線狀變形體的交叉點(diǎn)的遍歷是用一種遍歷骨架圖的算法來實(shí)現(xiàn)；

通過根據(jù)獲取圖像中復(fù)數(shù)線狀變形體的輪廓骨架，以及骨架圖上的端點(diǎn)坐標(biāo)和原始圖像上的交叉點(diǎn)坐標(biāo)，將目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)返回的交叉點(diǎn)區(qū)域坐標(biāo)映射到骨架圖上，然后選擇第一個(gè)端點(diǎn)作為遍歷算法起點(diǎn)開始遍歷流程。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的未知數(shù)量線狀變形體拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別和解纏方法，其特征在于，所述遍歷流程，是遍歷開始后檢測是否存在未標(biāo)記的端點(diǎn)，若不存在則直接結(jié)束，若存在則標(biāo)記該端點(diǎn)，而后查找該端點(diǎn)附近的目標(biāo)路點(diǎn)，確認(rèn)是否進(jìn)入交叉點(diǎn)區(qū)；若是進(jìn)入交叉點(diǎn)區(qū)，則旋轉(zhuǎn)、裁剪交叉點(diǎn)框圖，跳躍交叉點(diǎn)得到躍出點(diǎn)，以進(jìn)行方向矢量歸一化，便于查找下一個(gè)目標(biāo)路點(diǎn)；若沒有進(jìn)入交叉點(diǎn)區(qū)，則保存路點(diǎn)，而后更新方向矢量并查找下一目標(biāo)路點(diǎn)。所述查找下一目標(biāo)路點(diǎn)過程中，若不存在下一個(gè)目標(biāo)路點(diǎn)則到達(dá)端點(diǎn)并標(biāo)記該端點(diǎn)，而后重新檢測是否存在未標(biāo)記的端點(diǎn)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的未知數(shù)量線狀變形體拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別和解纏方法，其特征在于，對交叉點(diǎn)拓?fù)錉顟B(tài)的判定采用深度學(xué)習(xí)方法，訓(xùn)練基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的模型執(zhí)行交叉點(diǎn)上下關(guān)系判定的二分類任務(wù)，并將交叉點(diǎn)序號(hào)和類型依次排列輸出作為拓?fù)湫蛄薪Y(jié)果，依據(jù)結(jié)果可繪制拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別可視化圖。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的未知數(shù)量線狀變形體拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別和解纏方法，其特征在于，所述步驟S200，是將步驟S100中獲得的拓?fù)湫蛄行螆D，輸入至可執(zhí)行針對復(fù)數(shù)線狀變形體的基礎(chǔ)操作的機(jī)器人中，基于機(jī)器人的每個(gè)基礎(chǔ)操作在拓?fù)湫蛄兄械倪壿嬕?guī)律和檢索方法，按優(yōu)先級(jí)順序在拓?fù)湫蛄兄胁檎?，確定當(dāng)前應(yīng)該執(zhí)行的基礎(chǔ)操作。

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的未知數(shù)量線狀變形體拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別和解纏方法，其特征在于，所述機(jī)器人每獲取一張可視化圖和拓?fù)湫蛄行螆D僅進(jìn)行一次操作，操作結(jié)束后，進(jìn)入下一個(gè)循環(huán)的識(shí)別和操作流程，直至識(shí)別得到的拓?fù)錉顟B(tài)達(dá)到最簡狀態(tài)時(shí)結(jié)束。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的未知數(shù)量線狀變形體拓?fù)錉顟B(tài)識(shí)別和解纏方法，其特征在于，在所述步驟S300中，根據(jù)拓?fù)湫蛄写_定了基礎(chǔ)操作類型后，利用遍歷時(shí)記錄的信息計(jì)算機(jī)器人系統(tǒng)對復(fù)數(shù)線狀變形體操作的抓取點(diǎn)、放置點(diǎn)及其抓取方向。