[发明专利]一种基于深度投影的机械手爪抓取规划方法及控制装置

权利要求书

1.一种基于深度投影的机械手爪抓取规划方法，其特征在于，所述的方法主要包括如下步骤：1)、利用场景深度信息，生成抓取位姿正负样本，进行抓取选择神经网络的训练；2)、根据当前场景深度信息，生成候选抓取位姿样本，并用训练好的网络获得最优抓取位姿，所述的步骤1)的步骤如下：

a、获取合成的场景深度信息，所述场景深度信息由待抓取物体与待抓取物体的承载物合成；

b、将合成的场景深度信息投影到抓取位姿投影平面上，生成抓取位姿正负样本；

c、利用训练样本信息训练抓取选择神经网络，所述训练样本信息包括抓取位姿正负样本以及对应抓取位姿是正样本或负样本的标签。

2.根据权利要求1所述的基于深度投影的机械手爪抓取规划方法，其特征在于，所述的步骤2)的步骤如下：

a、获取当前场景深度信息，利用当前场景深度信息生成候选抓取位姿的坐标系，获得在候选抓取位姿的坐标系下合成的当前场景深度信息，所述当前场景深度信息由当前的待抓取物体与待抓取物体的承载物合成；

b、将合成的当前场景深度信息投影到候选抓取位姿投影平面，生成候选抓取位姿样本；

c、将候选抓取位姿样本放入训练好的抓取选择神经网络，获得最优抓取位姿。

3.根据权利要求1所述的基于深度投影的机械手爪抓取规划方法，其特征在于，所述的步骤1)a步骤的具体步骤为：获取场景点云信息；从场景点云信息中分割出待抓取物体的点云信息以及承载体的位姿信息；将分割出的待抓取物体点云信息及承载体的位姿信息构建合成场景深度信息。

4.根据权利要求2所述的基于深度投影的机械手爪抓取规划方法，其特征在于，所述的步骤2)中的a步骤的具体步骤为：获取当前场景点云信息；从当前场景点云信息中分割出待抓取物体的点云信息以及承载体的位姿信息；对待抓取物体的点云信息利用PCA主成分分析算法获取点云主轴方向；生成待抓取物体的点云信息的凸包，对于凸包的每一个三角面，根据三角面的法向量以及待抓取物体点云的主轴生成候选抓取位姿坐标系。

5.根据权利要求1或2或3或4所述的基于深度投影的机械手爪抓取规划方法，其特征在于，将合成的场景深度信息投影到抓取位姿投影平面上之前，根据不同手爪的尺寸信息，选取不同的深度投影尺寸，和/或将合成的当前场景深度信息投影到候选抓取位姿投影平面之前，根据不同手爪的尺寸信息，选取不同的深度投影尺寸。

6.根据权利要求1或2或3或4所述的基于深度投影的机械手爪抓取规划方法，其特征在于，利用3D图像渲染的方法将合成的场景深度信息投影到抓取位姿投影平面上，和/或利用3D图像渲染的方法将合成的当前场景深度信息投影到候选抓取位姿投影平面。

7.一种用于机械手爪抓取规划的控制装置，其特征在于，包括

第一运算模块，根据当前场景深度信息，生成候选抓取位姿样本，并用训练好的抓取选择神经网络获得最优抓取位姿；

控制模块，将机械手爪调整至最优抓取位姿进行抓取；

所述第一运算模块包括

第一获取单元，获取当前场景深度信息，利用当前场景深度信息生成候选抓取位姿的坐标系；获得在候选抓取位姿的坐标系下合成的当前场景深度信息；

第一位姿样本生成单元，将合成的当前场景深度信息投影到候选抓取位姿投影平面，生成候选抓取位姿样本；

抓取选择单元，将候选抓取位姿样本放入训练好的抓取选择神经网络，获得最优抓取位姿。

8.根据权利要求7所述的控制装置，其特征在于，所述第一获取单元具体地获取当前场景点云信息；从当前场景点云信息中分割出待抓取物体的点云信息以及承载体的位姿信息；对待抓取物体的点云信息利用PCA主成分分析算法获取点云主轴方向；生成待抓取物体的点云信息的凸包，对于凸包的每一个三角面，根据三角面的法向量以及待抓取物体点云的主轴生成候选抓取位姿坐标系，将分割出的待抓取物体点云信息及承载体的位姿信息构建合成的当前场景深度信息。