[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

说明书

本申请提供了一种机械手控制方法、控制装置、终端设备及可读存储介质。该方法包括：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，该抓取场景为包含上述待抓取对象的场景；基于上述抓取场景的点云数据，识别出上述点云数据中属于上述待抓取对象边缘的各个点云点，并根据属于上述边缘的各个点云点，确定上述待抓取对象的立体尺寸信息；将上述立体尺寸信息以及上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，该抓取姿态包括：在抓取上述待抓取对象时，上述机械手在上述待抓取对象上的位置。本申请能够在一定程度上实现抓取姿态的快速确定。

技术领域

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机械手控制方法、机械手控制装置、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，许多应用领域中都有用到机械手抓取物体，比如，物流、汽车生产、玻璃搬运以及机场行李转移等领域。

在机械手执行抓取操作之前，需要首先确定抓取姿态(该抓取姿态可以包括：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)。目前，抓取姿态的确定方式通常为：机械手以预设的初始抓取姿态来执行抓取操作，若不能抓到物体，则不断修正当前抓取姿态，直至能够抓到物体为止。

显然，传统的抓取姿态确定方式比较耗时，不能实现快速确定抓取姿态。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种机械手控制方法、机械手控制装置、终端设备及计算机可读存储介质，能够在一定程度上实现抓取姿态的快速确定。

本申请实施例的第一方面提供了一种机械手控制方法，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，该抓取场景为包含上述待抓取对象的场景；

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

将上述立体尺寸信息以及上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，该抓取姿态包括：在抓取上述待抓取对象时，上述机械手在上述待抓取对象上的位置。

本申请实施例的第二方面提供了一种机械手控制装置，包括：

信息获取模块，用于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，该抓取场景为包含上述待抓取对象的场景；

尺寸确定模块，用于基于上述抓取场景的点云数据，识别出上述点云数据中属于上述待抓取对象边缘的各个点云点，并根据属于上述边缘的各个点云点，确定上述待抓取对象的立体尺寸信息；

姿态确定模块，用于将上述立体尺寸信息以及上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，该抓取姿态包括：在抓取上述待抓取对象时，上述机械手在上述待抓取对象上的位置。

本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。