[发明专利]基于点云获取和处理的抓取训练方法及系统

权利要求书

1.一种基于点云获取和处理的抓取训练方法，其特征在于包括：

A1、将从相机得到的点云信息输入至第一部分神经网络，以获得实物场景内目标物体的位姿信息；

A2、将所述位姿信息输入至所述第二部分神经网络，以生成相对于相机光轴坐标系的第一抓手位姿信息；

A3、将所述第一抓手位姿信息变换成相对于机械臂基座坐标系的第二抓手位姿信息；

A4、根据所述第二抓手位姿信息控制机械臂和机械手抓取目标物体；

A5、获取反映抓取效果的指定指标。

2.根据权利要求1所述抓取训练方法，其特征在于还包括：A6、根据所述指定指标对所述第一部分神经网络进行修改，以提升抓取效果。

3.根据权利要求1所述抓取训练方法，其特征在于所述A3具体为：获取所述相机光轴坐标系与所述机械臂基座坐标系之间的相对关系，根据所述相对关系将所述第一抓手位姿信息变换成所述第二抓手位姿信息。

4.根据权利要求3所述抓取训练方法，其特征在于所述获取所述相机光轴坐标系与所述机械臂基座坐标系之间的相对关系具体为：通过手眼标定获得描述所述相对关系的坐标变换矩阵。

5.根据权利要求1所述抓取训练方法，其特征在于所述A4包括：将所述第二抓手位姿信息进行逆运动学解算以生成指令控制所述机械臂运动到相应的位置和呈现相应的姿态。

6.根据权利要求1所述抓取训练方法，其特征在于：通过机器人操作系统在所述相机、所述机械臂和所述机械手之间进行通信；所述指定指标包括成功率和准确率。

7.根据权利要求6所述抓取训练方法，其特征在于所述A4包括：将所述第二抓手位姿信息发布到所述机器人操作系统，从而对所述第二抓手位姿信息进行逆运动学解算以生成指令控制所述机械臂运动到相应的位置和呈现相应的姿态。

8.根据权利要求2所述抓取训练方法，其特征在于，

还包括：通过仿真数据对指定神经网络进行训练，得到一个可行的神经网络作为所述第一部分神经网络；

所述A6具体为：根据所述指定指标对所述可行的神经网络进行修改，得到新的所述可行的神经网络，将新的所述可行的神经网络替换所述第一部分神经网络；

所述将从相机得到的点云信息输入至第一部分神经网络包括：对从相机得到的点云信息进行处理以去除噪声，将去除噪声的点云信息输入第一部分神经网络。

9.一种基于点云获取和处理的抓取训练系统，其特征在于：包括相机、机械手、机械臂、机械臂基座和主控制计算机；所述主控制计算机用于执行根据权利要求1至8任一项所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令被计算机的处理器执行时使所述处理器执行根据权利要求1至8任一项所述方法。