[发明专利]机械手控制方法、控制装置、终端设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种机械手控制方法，其特征在于，包括：

获取待抓取对象的重心位置信息，并获取抓取场景的点云数据，其中，所述抓取场景为包含所述待抓取对象的场景；

基于所述抓取场景的点云数据，识别出所述点云数据中属于所述待抓取对象边缘的各个点云点，并根据属于所述边缘的各个点云点，确定所述待抓取对象的立体尺寸信息；

将所述立体尺寸信息以及所述重心位置信息输入至训练好的第一神经网络模型，得到该第一神经网络模型输出的机械手的抓取姿态，其中，所述抓取姿态包括：在抓取所述待抓取对象时，所述机械手在所述待抓取对象上的位置以及机械手抓取上述待抓取对象时的抓取方位。

2.如权利要求1所述的机械手控制方法，其特征在于，所述机械手控制方法还包括：

确定所述待抓取对象的重量G以及所述机械手与所述待抓取对象之间的滑动摩擦系数μ；

基于抓取力计算公式，确定所述机械手在抓取所述待抓取对象时的抓取力F，其中，所述抓取力计算公式为：F＝G/μ。

3.如权利要求2所述的机械手控制方法，其特征在于，所述机械手控制方法还包括：

驱动所述机械手基于所述第一神经网络模型输出的抓取姿态以及所述抓取力对所述待抓取对象进行抓取操作。

4.如权利要求1至3中任一项所述的机械手控制方法，其特征在于，所述待抓取对象为柱状体，且所述待抓取对象由M层子柱状体组成，每层子柱状体的交界面均相互平行且平行于所述待抓取对象的底面，并且每层子柱状体的重心均位于同一条垂直于所述待抓取对象底面的直线上；

相应地，所述获取待抓取对象的重心位置信息，包括：

根据重心位置计算公式，确定所述待抓取对象的重心位置信息，其中，所述重心位置计算公式为：

其中，h_g为所述待抓取对象的重心与所述待抓取对象一底面的距离，h₁为第1层子柱状体与该底面的距离，h₂为第2层子柱状体与该底面的距离，h_M为第M层子柱状体与该底面的距离，m₁为第1层子柱状体的质量，m₂为第2层子柱状体的质量，m_M为第M层子柱状体的质量，m为所述待抓取对象的质量。

5.如权利要求1至3中任一项所述的机械手控制方法，其特征在于，所述基于所述抓取场景的点云数据，识别出所述点云数据中属于所述待抓取对象边缘的各个点云点，包括：

将所述点云数据输入至训练好的第二神经网络模型，以使得该第二神经网络模型识别所述点云数据中属于所述待抓取对象边缘的各个点云点。

6.如权利要求1至3中任一项所述的机械手控制方法，其特征在于，所述基于所述抓取场景的点云数据，识别出所述点云数据中属于所述待抓取对象边缘的各个点云点，包括：

根据所述抓取场景的点云数据，计算所述抓取场景的灰度分布梯度；

将对应灰度分布梯度最大的各个点云点确定为属于所述待抓取对象边缘的各个点云点。

7.如权利要求1至3中任一项所述的机械手控制方法，其特征在于，所述获取抓取场景的点云数据，包括：

获取深度图像采集装置采集的所述抓取场景的深度图像；

将所述深度图像中的各个像素点均转换为各个点云点，得到所述抓取场景的点云数据，所述点云数据由转换得到的各个点云点组成。