机器人的物体抓取系统及方法与流程

本发明具体机器人控制技术领域，尤其涉及一种机器人的物体抓取系统及方法。

背景技术：

随着社会的进步，各行各业都得到了前所未有的发展，同时对生产力也有了更大的需求，机器人顺应时代的需求应运而生。因为它们能做一些繁琐或者危险等人类不愿意去做的工作，这使得机器人技术得到了飞速发展，其中对物品的识别分拣更是节省了大量人力，比如在生产线上对一些残次品的分拣或者对快递包裹的分类拾取。对于人形机器人来说，抓取物体也成为一项必须攻克的难关。

机器人抓取物体过程主要涉及两项技术：对物体的识别并得到其空间中的位置；运行机械臂达到此位置并抓取物体。目前简单场景下例如只需要得到物件的二维坐标可以通过单个摄像头进行识别，但是在某些复杂场景下就需要用双目摄像头得到物体的三维坐标。

目前单目摄像头在小范围内的坐标精度基本可以达到需求，但是存在只能得到二维坐标的缺点，双目摄像头可以得到物体的三维坐标，但是由于图像畸变等问题引入一些误差还原及合成等算法又会增加很多运算量。在机械臂控制方面，由于人形机器人的手臂是七个自由度，属于冗余自由度机械臂，有的通过减少手臂自由度来达到控制的简化，但这会使手臂动作看起来比较僵硬死板。没有减少自由度的手臂则通过梯度投影法、雅克比伪逆法、加权最小范数法等解决冗余自由度的问题。而这些方法对于一般的开发者来说不易掌握，且对执行器、传感器和机械结构等的要求都比较高。

因此，现有技术需要改进。

技术实现要素：

本发明提供一种机器人的物体抓取系统及方法，以解决现有技术中存在的问题，基于本发明实施例的一个方面，公开一种机器人的物体抓取系统，包括：

双目摄像头，所述双目摄像头包括两个摄像头，用于识别目标物体；

摄像头控制电机，所述摄像头控制电机包括三个，与所述双目摄像头连接，用于控制双目摄像头三个自由度方向的运动，所述摄像头控制电机设置编码器，用于读取双目摄像头的角度；

摄像头控制云台，用于将双目摄像头和摄像头控制电机固定其上，控制所述双目摄像头的位置，使摄像头扫描识别目标物体，并使识别的目标物体位于所述双目摄像头的中央；

摄像头主控，与所述双目摄像头、摄像头控制电机连接，用于驱动双目摄像头和摄像头控制电机，同时获取摄像头控制电机的编码器脉冲数计算目标物体坐标并转换为机器人手臂坐标系的极坐标；

手臂主控，与所述摄像头主控连接，用于接收摄像头主控发送的机器人手臂坐标系的极坐标，并解析其坐标值，输出至机器人手臂；

手臂关节执行器，与所述手臂主控连接，在所述手臂主控的控制下进行相应动作；

手掌关节执行器，与所述手臂主控连接，在所述手臂主控的控制线进行相应动作。

基于本发明的机器人的物体抓取系统的另一个实施例中，所述手臂关节执行器包括伺服电机或舵机，所述伺服电机或舵机用于控制机器人手臂的动作，其动作控制方式为位置控制方式。

基于本发明实施例的另一个方面，公开一种机器人的物体抓取方法，包括：

由机器人的双目摄像头识别目标物体，并在摄像头控制云台的控制下将目标物体设置于双目摄像头视野中央位置；

摄像头主控计算目标物体的三极坐标，并将目标物体的三极坐标转换为机器人手臂的控制坐标发送给手臂主控；

手臂主控根据目标物体坐标与手臂主控当前坐标在机器人手臂运行路径的中间增加多个中间点，并给出中间点坐标；

手臂关节执行器驱动机器人手臂按照设定中间点坐标行进，并到达目标物体坐标位置；

双目摄像头返回手臂末端与目标物体的视觉图像，判断手臂末端位置与目标点位置的偏差是否小于设定阈值；

如果是，则完成目标物体的抓取；

如果否，则计算手臂末端位置与目标点位置的偏差量，得到机器人手臂运动的补偿角度；

手臂主控控制手臂关节执行器驱动机器人手臂按照计算的补偿角度移动机器人手臂，直至手臂末端位置与目标点位置的偏差小于设定阈值。

基于本发明的机器人的物体抓取方法的另一个实施例中，所述由机器人的双目摄像头识别目标物体，并在摄像头控制云台的控制下将目标物体设置于双目摄像头视野中央位置包括：

通过摄像头控制云台调整双目摄像头位置，对双目摄像头前方的空间进行扫描；

当双目摄像头视野中扫描到目标物体后对所得图像进行处理，得到目标物体在图像中的位置；

摄像头控制云台根据图像中目标物体的位置调整云台角度，保持目标物体在图像正中央的位置。

基于本发明的机器人的物体抓取方法的另一个实施例中，所述摄像头主控计算目标物体的三极坐标为：

t(α，x，y)：

α为双目摄像头的俯仰角；

式中：a，b分别为双目摄像头的两个摄像头在锁定目标物体后与摄像头控制云台的夹角，c为双目摄像头的两个摄像头之间的距离。

基于本发明的机器人的物体抓取方法的另一个实施例中，所述将目标物体的三极坐标转换为机器人手臂的控制坐标为：

t(β，x’，y)：

式中：e为双目摄像头的中心点与与机器人手臂原点在水平方向上的距离，f为双目摄像头的中心点与与机器人手臂原点在竖直方向上的距离。

基于本发明的机器人的物体抓取方法的另一个实施例中，所述机器人手臂的控制坐标还包括：

机器人手臂从肩关节开始其各部分编号依次为j0，j1，j2，j3，j0为肩部部分，j1为肩关节，j2为大臂，j3为肘关节，根据目标坐标计算j0，j1，j2，j3得到：

j2关节为0度；

式中：r与l0为计算过程中的中间量，a为双目摄像头的一个摄像头距离目标物体的距离，b为双目摄像头的另一个摄像头距离目标物体的距离。

基于本发明的机器人的物体抓取方法的另一个实施例中，所述手臂主控根据目标物体坐标与手臂主控当前坐标在机器人手臂运行路径的中间增加多个中间点，并给出中间点坐标包括：

手臂主控根据计算的机器人手臂的控制坐标规划机器人手臂的最优运动路径；

获取机器人手臂运动路径的多个中间点的坐标，并将坐标值发送至手臂主控；

手臂主控计算机器人手臂依次到达多个中间点的路径，并将路径信息存储至手臂主控；

手臂主控控制机器人手臂按照设定的路径信息依次通过多个中间点。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明的机器人的物体抓取系统及方法通过双目摄像头扫描得到目标物体，并由摄像头主控得到物体相对于机器人手臂的坐标并反馈给手臂主控，由手臂主控对坐标进行解析得到机器人手臂的运行轨迹，并结合视觉反馈对机械手进行微调以达到目标位置，机器人手臂不需要配备高精度电机及谐波减速器等高成本部件也不需要高配置的计算机设备，完成对目标物体的抓取，而且动作为多个关节联动没有限制冗余自由度，手臂动作看起来更接近人类，两个摄像头可以自由转动并时刻追踪目标物体，这样使机器人看起来更加拟人化，增加了产品的互动性与趣味性。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本发明的实施例，并且连同描述一起用于解释本发明的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本发明，其中：

图1是本发明的机器人的物体抓取系统的一个实施例的结构示意图。

图2是本发明的机器人的物体抓取方法的一个实施例的流程图。

图中：1双目摄像头、2摄像头控制电机、3摄像头控制云台、4摄像头主控、5手臂主控、6手臂关节执行器、7手掌关节执行器。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术和设备应当被视为说明书的一部分。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

图1是本发明的机器人的物体抓取系统的一个实施例的结构示意图，如图1所示，所述机器人的物体抓取系统包括：

双目摄像头1，所述双目摄像头1包括两个摄像头，用于识别目标物体；

摄像头控制电机2，所述摄像头控制电机2包括三个，与所述双目摄像头1连接，用于控制双目摄像头1三个自由度方向的运动，所述摄像头控制电机2设置编码器，用于读取双目摄像头1的角度；

摄像头控制云台3，用于将双目摄像头1和摄像头控制电机2固定其上，控制所述双目摄像头1的位置，使摄像头扫描识别目标物体，并使识别的目标物体位于所述双目摄像头1的中央；

摄像头主控4，与所述双目摄像头1、摄像头控制电机2连接，用于驱动双目摄像头1和摄像头控制电机2，同时获取摄像头控制电机2的编码器脉冲数计算目标物体坐标并转换为机器人手臂坐标系的极坐标；

手臂主控5，与所述摄像头主控4连接，用于接收摄像头主控4发送的机器人手臂坐标系的极坐标，并解析其坐标值，输出至机器人手臂；

手臂关节执行器6，与所述手臂主控5连接，在所述手臂主控5的控制下进行相应动作；

手掌关节执行器7，与所述手臂主控5连接，在所述手臂主控5的控制线进行相应动作。

所述手臂关节执行器6包括伺服电机或舵机，所述伺服电机或舵机用于控制机器人手臂的动作，其动作控制方式为位置控制方式。

图2是本发明的机器人的物体抓取方法的一个实施例的流程图，如图2所示，所述机器人的物体抓取方法，包括：

10，由机器人的双目摄像头1识别目标物体，并在摄像头控制云台3的控制下将目标物体设置于双目摄像头1视野中央位置；

20，摄像头主控4计算目标物体的三极坐标，并将目标物体的三极坐标转换为机器人手臂的控制坐标发送给手臂主控5；

30，手臂主控5根据目标物体坐标与手臂主控5当前坐标在机器人手臂运行路径的中间增加多个中间点，并给出中间点坐标；

40，手臂关节执行器6驱动机器人手臂按照设定中间点坐标行进，并到达目标物体坐标位置；

50，双目摄像头1返回手臂末端与目标物体的视觉图像，判断手臂末端位置与目标点位置的偏差是否小于设定阈值；

60，如果是，则完成目标物体的抓取；

70，如果否，则计算手臂末端位置与目标点位置的偏差量，得到机器人手臂运动的补偿角度；

80，手臂主控5控制手臂关节执行器6驱动机器人手臂按照计算的补偿角度移动机器人手臂，直至手臂末端位置与目标点位置的偏差小于设定阈值。

所述由机器人的双目摄像头1识别目标物体，并在摄像头控制云台3的控制下将目标物体设置于双目摄像头1视野中央位置包括：

通过摄像头控制云台3调整双目摄像头1位置，对双目摄像头1前方的空间进行扫描；

当双目摄像头1视野中扫描到目标物体后对所得图像进行处理，得到目标物体在图像中的位置；

摄像头控制云台3根据图像中目标物体的位置调整云台角度，保持目标物体在图像正中央的位置。

所述摄像头主控4计算目标物体的三极坐标为：

t(α，x，y)：

α为双目摄像头1的俯仰角；

式中：a，b分别为双目摄像头1的两个摄像头在锁定目标物体后与摄像头控制云台3的夹角，c为双目摄像头1的两个摄像头之间的距离。

由于双目摄像头原点与手臂肩部旋转轴原点并不重合，所以需要进行坐标系变换，所述将目标物体的三极坐标转换为机器人手臂的控制坐标为：

t(β，x’，y)：

式中：e为双目摄像头1的中心点与与机器人手臂原点在水平方向上的距离，f为双目摄像头1的中心点与与机器人手臂原点在竖直方向上的距离。

所述机器人手臂的控制坐标还包括：

机器人手臂从肩关节开始其各部分编号依次为j0，j1，j2，j3，j0为肩部部分，j1为肩关节，j2为大臂，j3为肘关节，根据目标坐标计算j0，j1，j2，j3得到：

j2关节为0度；

式中：r与l0为计算过程中的中间量，a为机器人手臂的大臂长度，b为机器人手臂的小臂长度，目标物体相对于机器人手臂旋转中心的三极坐标为t(α，x，y)。

所述手臂主控5根据目标物体坐标与手臂主控5当前坐标在机器人手臂运行路径的中间增加多个中间点，并给出中间点坐标包括：

手臂主控5根据计算的机器人手臂的控制坐标规划机器人手臂的最优运动路径；

获取机器人手臂运动路径的多个中间点的坐标，并将坐标值发送至手臂主控5；

手臂主控5计算机器人手臂依次到达多个中间点的路径，并将路径信息存储至手臂主控5；

手臂主控5控制机器人手臂按照设定的路径信息依次通过多个中间点。

本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。

本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。