[发明专利]一种用于灵巧手抓取的目标物体形体分析方法及装置

说明书

本发明涉及一种用于灵巧手抓取的目标物体形体分析方法及装置。本发明首先获取目标物体的原始点云数据；基于超体聚类，对点云进行过分割，将目标物体的点云数据划分成多个小块；其次，依据扩展凸性准则判断各个超体之间的凹凸性关系；然后，基于所述凹凸性关系，使用基于约束平面切割方法对目标物体的点云数据进行半全局分割，将目标物体的点云数据从凹槽分割为多个部分；最后，运用基于评价函数评估的算法，函数的评价标准采用距离误差和算法，将点云区块拟合为球体、圆柱体或者长方体。本发明将不规则的复杂物体简化为一些基本形体的组合，这对提高灵巧手抓取策略的可行性以及降低分析的复杂度具有重要的意义。

技术领域

本发明涉及智能机器人的抓取规划技术领域，尤其涉及一种用于智能机 器人灵巧手抓取的目标物体形体分析方法及装置。

背景技术

当前，工业机器人的发展程度成熟，主要应用与工厂车间内的制造业， 无法实现自主识别、规划、运动，其智能化程度普遍较低。而机器人的另一 发展方向，智能机器人，相对处于大力发展阶段，这也是各国学者、研究机 构重点研究的方向。智能机器人出现使机器人的应用从工厂车间迈向了非制 造领域，例如空间维护、服务、医疗、农牧业等。与工业机器人对比，智能 机器人的使用环境具有复杂性和不确定性，这就需要智能机器人有自主识 别、规划、操作等功能。从二十世纪六十年代开始，机器人迅猛发展，但是 在智能机器人领域，却是近些年来才开始有越来越多的学者专家迈入研究。 与人手一样灵活精细的灵巧手是智能机器人的核心部件。灵巧手具有非常精 细化的机械结构，因此很大程度上提高灵巧手的操作性能，但是另一方面也 使得灵巧手的控制更为复杂。

由于灵巧手抓取模式的多样性和非结构化环境的复杂性，导致对目标物 体的抓取规划变得非常复杂，而灵巧手的抓取很大程度上是基于目标物体外 部形状。

鉴于此针对灵巧手抓取规划中的抓取分析，提出一种目标形体分析方法 具有十分重要的意义。

名词解释：

超体：元素为“体”的集合，其实质就是方块。

超体素(Supervoxel)：一种由体素数据组成的集合，是在三维空间内具 有一定语义感知信息的原子体积的三维网格的子集，类似于二维图像上的超 像素。

体素(Voxel)：体积元素(Volume pixel)的简称，是数据位于三维空间 内规则网格上的最小单位，体素，其物理意义类似于二维图像像素在三维空 间上的推广，是一组均匀分布、位于正交网格中心的立方体的集合。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种用于智能机器人灵巧 手抓取的目标物体形体分析方法及装置，用于灵巧手抓取规划中的目标形体 分析，用于辅助灵巧手的抓取规划，提高灵巧手抓取规划性能，增强灵巧手 的应用能力。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

第一方面，本发明提供一种用于灵巧手抓取的目标物体形体分析方法， 包括以下步骤：

S1，获取目标物体的原始点云数据；基于超体聚类，对点云进行过分割， 将目标物体的点云数据划分成多个小块；

S2，依据扩展凸性准则判断各个超体之间的凹凸性关系；

S3，基于所述凹凸性关系，使用基于约束平面切割方法对目标物体的点 云数据进行半全局分割，将目标物体的点云数据从凹槽分割为多个部分；

S4，运用基于评价函数评估的算法，函数的评价标准采用距离误差和算 法，将点云区块拟合为球体、圆柱体或者长方体。

进一步的，所述的依据扩展凸性准则判断各个超体之间的凹凸性关系， 具体根据下式进行判断：