[发明专利]一种避障方法、装置、机械臂及存储介质

权利要求书

1.一种避障方法，其特征在于，应用于机械臂；所述方法包括：

对所述机械臂获得的当前视觉环境进行三维重建，得到所述当前视觉环境对应的三维点云数据以及所述机械臂的当前位姿参数；

根据所述三维点云数据，计算所述当前视觉环境的表面法线符号距离函数SDF向量；

根据获得的分辨率参数以及所述当前位姿参数，生成坐标变换矩阵；其中，所述坐标变换矩阵用于将三维空间中的数据变换到二维空间；

利用所述坐标变换矩阵将所述三维点云数据转换为对应的二维空间数据，将所述表面法线SDF向量编码至所述二维空间数据，生成二维图像数据，以使所述机械臂利用所述二维图像数据进行避障。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维点云数据包括多个体素化的立方体的数据；

所述根据所述三维点云数据，计算所述当前视觉环境的表面法线SDF向量，包括：

计算所述三维点云数据中每个立方体的所有顶点的初始SDF值；

针对所述当前视觉环境中的每一个表面点，利用该表面点所在立方体的所有顶点的初始SDF值，计算出该表面点的目标SDF值；

利用所述当前视觉环境中所有表面点各自的目标SDF值，计算所述当前视觉环境中每一个表面点各自对应的梯度值，得到所述当前视觉环境的表面法线SDF向量。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述当前视觉环境中所有表面点各自的目标SDF值，计算所述当前视觉环境中每一个表面点各自对应的梯度值，包括：

根据每一个表面点在各个坐标轴上相邻的两个表面点各自的目标SDF值以及所述立方体的尺寸参数，计算该表面点在各个坐标轴方向上对应的梯度值。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述计算所述三维点云数据中每个立方体的所有顶点的初始SDF值之后，所述方法还包括：

利用保存的所述三维点云数据中每个立方体的所有顶点各自对应的历史SDF值，对每个立方体的所有顶点的初始SDF值进行更新，得到所述三维点云数据中每个立方体的所有顶点的更新SDF值，以使所述机械臂利用所述更新SDF值，计算所述当前视觉环境中每一个表面点的目标SDF值。

5.一种避障装置，其特征在于，应用于机械臂；所述装置包括：

处理模块，用于对所述机械臂获得的当前视觉环境进行三维重建，得到所述当前视觉环境对应的三维点云数据以及所述机械臂的当前位姿参数；

所述处理模块，还用于根据所述三维点云数据，计算所述当前视觉环境的表面法线符号距离函数SDF向量；

所述处理模块还用于，根据获得的分辨率参数以及所述当前位姿参数，生成坐标变换矩阵；其中，所述坐标变换矩阵用于将三维空间中的数据变换到二维空间；

转换模块，用于利用所述坐标变换矩阵将所述三维点云数据转换为对应的二维空间数据，将所述表面法线SDF向量编码至所述二维空间数据，生成二维图像数据，以使所述机械臂利用所述二维图像数据进行避障。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述三维点云数据包括多个体素化的立方体的数据；

所述处理模块在根据所述三维点云数据，计算所述当前视觉环境的表面法线SDF向量时，具体用于：

计算所述三维点云数据中每个立方体的所有顶点的初始SDF值；

针对所述当前视觉环境中的每一个表面点，利用该表面点所在立方体的所有顶点的初始SDF值，计算出该表面点的目标SDF值；

利用所述当前视觉环境中所有表面点各自的目标SDF值，计算所述当前视觉环境中每一个表面点各自对应的梯度值，得到所述当前视觉环境的表面法线SDF向量。

7.一种机械臂，其特征在于，包括：

存储器，用于存储一个或多个程序；

处理器；

当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。