[发明专利]基于机器人系统的目标拾取方法、电子设备、存储介质

说明书

本发明提供一种基于机器人系统的目标拾取方法、电子设备、存储介质，所述方法包括：获取图像数据；确定所述图像数据中存在的所有物体；从所述图像数据中存在的所有物体中确定出拾取目标；获取所述拾取目标的位置信息，并控制所述机器人系统的拾取装置拾取所述拾取目标。以此能够实现机器人自动拾取目标，满足用户需求。

技术领域

本发明涉及智能机器人技术领域，尤其是涉及一种基于机器人系统的目标拾取方法、电子设备、存储介质。

背景技术

根据中国残疾人联合会调查结果数据显示，预计到2020年我国残疾人数将突破1亿，目前众多的残疾人中只有不到10％的人得到了不同程度的康复服务。如何在实现中国梦的奋斗进程中更好地为残疾人提供服务，已经成为全面建成小康社会决胜阶段时期，摆在广大残疾人工作者面前的重大课题。

目前轮椅的功能比较单一，主要功能集中在代步方面，但是对于上肢有缺陷的用户来说，并不适用。

发明内容

本发明提供一种基于机器人的目标拾取方法、电子设备、存储介质。能够实现机器人自动拾取目标，满足用户需求。

为解决上述技术问题，本发明提供的第一个技术方案为：提供一种基于机器人系统的目标拾取方法，包括：获取图像数据；确定所述图像数据中存在的所有物体；从所述图像数据中存在的所有物体中确定出拾取目标；获取所述拾取目标的位置信息，并控制所述机器人系统的拾取装置拾取所述拾取目标。

其中，所述确定所述图像数据中存在的所有物体包括：利用物体识别模型对所述图像数据进行处理，以得到所述图像数据中的物体的置信度参数；根据所述置信度参数确定所述图像数据中存在的所有物体。

其中，所述利用物体识别模型对所述图像数据进行处理，以得到所述图像数据中的物体的置信度参数包括：获取训练样本集，按照类别对所述训练样本集进行标注；利用所述训练样本集对初始深度学习网络进行训练，以得到物体检测模型。

其中，所述获取训练样本集，按照类别对所述训练样本集进行标注包括：采用one-hot标签按照类别对所述训练样本集进行标注。

其中，所述获取训练样本集，按照类别对所述训练样本集进行标注包括：对所述训练样本集进行数据增强处理。

其中，所述机器人系统为轮椅。

其中，所述方法还包括：根据所述图像数据以及激光扫描数据确定所述机器人的真实位姿信息；利用预设地图结合所述位姿信息判断机器人的行走方向上是否有障碍；若是，则重新规划所述机器人的行走方向，以实现避障。

其中，所述根据所述图像数据以及激光扫描数据确定所述机器人的真实位姿信息包括：对所述图像数据进行特征提取；基于提取的特征以及所述预设地图得到所述机器人的预测位姿信息；利用所述激光扫描数据以及所述预测位姿信息确定所述机器人的所述真实位姿信息。

其中，所述利用所述激光扫描数据以及所述预测位姿信息确定所述机器人的所述真实位姿信息还包括：利用回环检测算法基于图像数据计算位姿约束参数；利用所述激光扫描数据、所述位姿约束参数以及所述预测位姿信息确定所述机器人的所述真实位姿信息。

其中，所述重新规划所述机器人的行走方向之后还包括：根据所述图像数据以及所述激光扫描数据构建待更新地图；利用所述待更新地图更新所述预设地图。

为解决上述技术问题，本发明提供的第二个技术方案为：提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，其中，所述存储器存储有程序指令，所述处理器从所述存储器调取所述程序指令以执行上述任一项所述的基于机器人系统的目标拾取方法。

为解决上述技术问题，本发明提供的第三个技术方案为：提供一种计算机可读存储介质，存储有程序文件，所述程序文件能够被执行以实现上述任一项所述的基于机器人系统的目标拾取方法。