[發明專利]一種未知數量線狀變形體拓撲狀態識別和解纏方法

在審

• 申請號: 202210069982.4
• 申請日: 2022-01-21
• 公開（公告）號: CN114419126A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 姜欣;黃旭釗;郭雨豪;劉云輝
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學（深圳）
• 主分類號: G06T7/60
• 分類號: G06T7/60;G06T7/12
• 代理公司: 深圳市添源創鑫知識產權代理有限公司 44855
• 代理人: 覃迎峰

本發明公開了一種未知數量線狀變形體拓撲狀態識別和解纏方法，包括如下步驟：S100：對未知數量線狀變形體進行拓撲狀態識別；S200：根據拓撲狀態識別的結果進行拆解操作制定；S300：機器人感知和執行解纏。本發明提出的方法能夠取得相較于其他方法更突出的效果，該方法不僅能夠處理單根DLO、多根DLOs的場景，還能處理視野中DLOs數量未知的場景，無需人為給定數量，更符合實際應用需求。

技術領域

本發明涉及線狀變形體拓撲狀態識別技術領域，具體為一種未知數量線狀變形體拓撲狀態識別和解纏方法。

背景技術

隨著自動化水平的不斷提高，機器人在各領域的生產活動中代替人工勞動已經成為一個必然趨勢。現如今的機器人技術對剛性物體的操作已經相對成熟，在生產流水線中得到了廣泛應用。但是，當操作對象是柔性變形體時，機器人往往難以勝任。這是由于柔性變形體具有易發生形變和形狀難以控制的特點，在操作過程中存在更多的不確定性。尤其是對線狀變形體(Deformable Linear Object，DLO)的操作，除了不斷變化的幾何形態，其拓撲狀態也可能非常復雜，這是制約機器人對其自動化操作的難點。

在現有的針對DLO識別的研究中，研究者們主要將目光放在了對DLO的識別、分割。在DLO操作方面，則主要解決單根DLO的打結、解結任務和變形控制問題，已有的識別及解纏方法主要依賴圖像處理方法識別拓撲信息并以序列的形式進行表征，然后根據扭結理論規劃機器人拆解操作。對復數線狀變形體(英文簡寫：DLOs)的研究很少，也無法適用于工業和生活中最常見的數量不確定的情形。

也有極少的人對復數線狀變形體(英文簡寫：DLOs)開展研究，絕大多數的研究都在一個假設條件下進行，即DLO完整地出現在相機的視野中，DLO部分出視野的情形下往往不再適用。此外，許多已有方法無法適應背景復雜或者視野中存在無關的干擾物體的場景。對識別環境的要求較高，而工業場景和生活場景中環境條件往往難以控制，因此，機器人暫時無法實際應用。

發明內容

本發明的目的在于提供一種未知數量線狀變形體拓撲狀態識別和解纏方法，以解決現有技術中存在的問題。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案是：提供一種未知數量線狀變形體拓撲狀態識別和解纏方法，包括如下步驟：

S100：對未知數量線狀變形體進行拓撲狀態識別；

S200：根據拓撲狀態識別的結果進行拆解操作制定；

S300：機器人感知和執行解纏。

優選的，在本技術方案中，使用相機獲取的顏色系統圖像作為系統輸入的原始圖像，同時訓練一個卷積神經網絡模型語義分割網絡用于提取原始圖像中的復數線狀變形體輪廓信息在提取出的輪廓圖的基礎上，經過降噪預處理后，采用Zhang-Suen圖像細化算法進一步提取輪廓的骨架圖。

優選的，在本技術方案中，所述復數線狀變形體的端點檢測采用八鄰域法。

優選的，在本技術方案中，所述復數線狀變形體的交叉點檢測采用深度學習方法，先訓練一個實時目標檢測網絡，從復雜的背景中檢測出各個交叉點區域的坐標，同時對圖像處理方法容易出現交叉點誤檢的區域通過增加負樣本的方式有效避免。

優選的，在本技術方案中，所述復數線狀變形體的交叉點的遍歷是用一種遍歷骨架圖的算法來實現；

通過根據獲取圖像中復數線狀變形體的輪廓骨架，以及骨架圖上的端點坐標和原始圖像上的交叉點坐標，將目標檢測網絡返回的交叉點區域坐標映射到骨架圖上，然后選擇第一個端點作為遍歷算法起點開始遍歷流程。