码垛机器人面向异损烟箱的抓取位姿自适应决策方法与流程

本发明涉及码垛机器人，具体涉及码垛机器人面向异损烟箱的抓取位姿自适应决策方法。

背景技术：

1、码垛机器人面向异损烟箱的抓取位姿自适应决策，是指在烟草物流及仓储自动化场景中，针对外形存在变形、塌陷或尺寸差异的非标准烟箱，码垛机器人通过感知系统获取目标物体的外观及空间信息，并基于所获取的数据动态生成适用于当前目标的最优抓取位置与姿态，从而实现稳定、高效的自动抓取与码垛作业的技术过程。现有技术通常通过视觉检测系统（如二维图像或三维点云采集设备）对输送线上的烟箱进行识别与定位，获取其边界轮廓、姿态角度及表面特征信息，在此基础上构建目标烟箱的几何模型或特征表达；随后，通过预设的抓取规则或基于模型的计算方法生成多个候选抓取位姿，并结合机器人本体的运动学约束、末端执行器类型及抓取稳定性要求，对候选位姿进行评估与筛选；进一步地，将筛选得到的最优抓取位姿输入至机器人控制系统中，完成路径规划与运动控制，实现对目标烟箱的抓取操作；在部分系统中，还可结合实时反馈信息，对抓取过程进行动态调整。整体而言，该类技术通常包括感知获取、目标识别与建模、抓取位姿生成、位姿评估决策以及控制执行等多个环节，并通过各环节之间的数据交互与协同，实现对异损烟箱抓取位姿的自适应决策。

2、现有技术存在以下不足：

3、在码垛过程中，当异损烟箱在输送或邻近烟箱接触过程中受到轻微碰撞时，其空间姿态会瞬时发生变化，同时视觉系统需要经过图像采集、数据处理及结果传输等过程才能完成一次状态更新，因此在碰撞发生后的短时间内会出现姿态已变化而视觉结果仍保持原状态的情况，由于抓取位姿自适应决策依赖当前视觉结果作为输入，会导致决策所依据的姿态信息与真实状态不一致，而现有技术不能根据异损烟箱姿态发生变化而视觉结果未及时更新情况的状态变化去重新生成抓取位姿，会造成码垛机器人按照过时位姿执行抓取，进而产生抓取位置偏移或接触不充分的情况，最终导致抓取失败、烟箱滑移甚至码垛中断等影响。

4、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供码垛机器人面向异损烟箱的抓取位姿自适应决策方法，以解决上述背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：码垛机器人面向异损烟箱的抓取位姿自适应决策方法，具体包括以下步骤：

3、s1、在码垛机器人码垛过程中，对异损烟箱连续时刻视觉数据进行时间排序并计算差异，生成姿态演进轨迹序列及姿态突变指示序列，并基于时间匹配判定编码判断是否存在异损烟箱姿态发生变化而视觉结果未及时更新的情况；

4、s2、在存在异损烟箱姿态发生变化而视觉结果未及时更新的情况下，对姿态突变指示序列进行方向累积计算，生成姿态驱动变化场并获得当前时刻姿态偏移量，以确定状态变化；

5、s3、基于姿态驱动变化场对视觉坐标进行空间迁移计算，生成姿态补偿坐标集合，并依据姿态补偿坐标集合重新计算抓取接触点与抓取方向，以根据状态变化重新生成抓取位姿；

6、s4、对异损烟箱进行再次采样形成即时姿态采样序列，并将即时姿态采样序列与姿态补偿坐标集合进行差异映射计算，生成位姿偏移收敛量并执行位姿修正；

7、s5、在码垛机器人抓取执行过程中持续更新姿态演进轨迹序列及姿态驱动变化场，并依据更新后的姿态驱动变化场对抓取轨迹进行实时调整。

8、优选的，s1包括以下子步骤：

9、s1-1、在码垛机器人码垛过程中，对异损烟箱连续时刻视觉数据按照采集时间顺序进行时间排序，并提取每一时刻对应的空间位置信息与姿态参数，将相邻连续时刻的空间位置信息进行坐标差分计算，将姿态参数进行角度差分计算，并按照时间排序顺序将各时刻差分结果依次排列，形成与时间排序一致的差异数据序列；

10、s1-2、将差异数据序列沿时间排序方向依次连接，将各时刻差分结果按顺序映射至统一坐标空间中构建姿态演进轨迹序列，同时对差异数据序列中各差分结果的变化方向进行符号判定，对变化幅度进行区间划分，并在方向发生反转或幅度超过预设区间时提取突变特征，依据突变特征在对应时间位置生成标记，形成与姿态演进轨迹序列一一对应的姿态突变指示序列；

11、s1-3、通过对姿态演进轨迹序列中的连续变化区段进行分段编码并结合姿态突变指示序列中的标记位置构建时间匹配判定编码，将当前视觉数据中的姿态信息插入时间排序位置后与姿态演进轨迹序列进行对齐计算，当对齐计算过程中出现连续变化中断或突变位置不一致时，判定存在异损烟箱姿态发生变化而视觉结果未及时更新的情况。

12、优选的，s1-3具体为：

13、对姿态演进轨迹序列按照时间排序方向进行连续变化区段划分，将变化方向一致且变化幅度连续的区间划分为同一连续变化区段，并对每一连续变化区段赋予区段编号及方向编码，形成分段编码序列；

14、将姿态突变指示序列中的标记位置映射至分段编码序列中对应的区段编号位置，在标记位置处叠加突变标识编码，并按照时间排序顺序将区段编号、方向编码及突变标识编码组合排列，构建时间匹配判定编码；

15、将当前视觉数据中的姿态信息按照时间排序位置插入分段编码序列对应位置，并沿时间排序方向执行逐点对齐计算，对连续变化区段内的方向编码一致性及突变标识编码位置一致性进行比较，当出现方向编码不连续或突变标识编码位置偏移时，判定存在异损烟箱姿态发生变化而视觉结果未及时更新的情况。

16、优选的，s2包括以下子步骤：

17、s2-1、在存在异损烟箱姿态发生变化而视觉结果未及时更新的情况下，对姿态突变指示序列按照时间排序方向进行逐点读取，将每一时间位置的突变标记与对应的方向信息进行组合，并沿时间排序方向对方向信息进行连续叠加处理，使同一方向的变化在相邻时间位置形成累积结果，得到方向累积计算序列；

18、s2-2、将方向累积计算序列中的各时间位置累积结果按照时间排序顺序依次映射至空间坐标系中对应坐标方向，并以初始视觉数据中的空间位置为起始点，按照时间顺序对各时间位置的累积结果进行逐点位置迁移计算，使各时间位置形成连续空间位置节点，并沿时间方向连接各空间位置节点形成连续变化路径，从而构建覆盖连续时间区间的姿态驱动变化场；

19、s2-3、在姿态驱动变化场中提取当前时间位置对应的空间变化分量，将各坐标方向的变化分量进行组合得到当前时刻姿态偏移量，并将当前时刻姿态偏移量与视觉数据中的姿态信息进行位置叠加处理，以确定状态变化。

20、优选的，s2-3具体为：

21、在姿态驱动变化场中按照时间排序位置读取当前时间位置对应的空间位置节点，并将当前时间位置对应的空间位置节点与初始视觉数据中的空间位置节点进行位置差异计算，分别提取各坐标方向的位置变化量，同时将姿态驱动变化场中的方向变化信息按照对应坐标方向进行分离，组合形成当前时间位置对应的空间变化分量；

22、将当前时间位置对应的空间变化分量中的位置变化量与方向变化信息进行融合计算，生成当前时刻姿态偏移量，并将当前时刻姿态偏移量叠加至视觉数据中的姿态信息形成更新后的姿态信息，对更新后的姿态信息与原始视觉数据中的姿态信息进行逐项差异比较，当差异比较中存在姿态角度变化或空间位置变化超过预设判定范围时，确定异损烟箱发生状态变化。

23、优选的，s3包括以下子步骤：

24、s3-1、根据姿态驱动变化场中的空间位置节点与变化方向信息，获取视觉坐标中的异损烟箱初始空间坐标，并按照变化方向信息中的各坐标方向变化量对初始空间坐标进行逐方向迁移计算，将迁移后的空间坐标按照时间位置进行排列，获得不同时间位置对应的迁移后视觉坐标；

25、s3-2、将不同时间位置对应的迁移后视觉坐标与姿态驱动变化场中的姿态方向信息进行关联，将迁移后视觉坐标中的空间坐标信息与对应时间位置的姿态方向信息进行组合，并按照时间位置排序形成包含空间坐标信息与姿态方向信息的姿态补偿坐标集合；

26、s3-3、根据姿态补偿坐标集合中的空间坐标信息确定异损烟箱表面抓取区域，并依据姿态补偿坐标集合中的姿态方向信息计算末端执行机构与异损烟箱之间的接触方向，重新确定抓取接触点与抓取方向；

27、s3-4、将重新确定的抓取接触点与抓取方向转换至码垛机器人执行坐标系中，并结合状态变化后的异损烟箱姿态信息进行空间位置调整与方向姿态匹配，生成包含抓取位置与抓取方向的对应状态变化后的抓取位姿。

28、优选的，s3-2具体为：

29、将不同时间位置对应的迁移后视觉坐标按照时间位置进行索引，并读取姿态驱动变化场中与时间位置对应的姿态方向信息，将迁移后视觉坐标中的空间坐标位置与姿态方向信息中的方向变化参数进行时间位置匹配，形成包含时间标识的空间坐标信息与姿态方向信息组合数据；

30、对空间坐标信息与姿态方向信息组合数据按照时间位置顺序进行排列，将同一时间位置对应的空间坐标信息与姿态方向信息进行绑定，并将连续时间位置对应的组合数据依次连接，形成包含空间坐标信息与姿态方向信息的姿态补偿坐标集合。

31、优选的，s4具体为：

32、对异损烟箱进行再次视觉采样，按照采样时间顺序获取再次采样时刻对应的空间位置数据与姿态参数数据，对连续采样获得的空间位置数据与姿态参数数据进行时间标识关联，将相邻采样时间位置对应的空间位置数据与姿态参数数据按照采样顺序进行组合，并将组合后的采样数据依次排列，形成即时姿态采样序列；

33、将即时姿态采样序列中的空间位置数据与姿态参数数据按照时间位置分别映射至姿态补偿坐标集合中的对应时间位置，将相同时间位置下的空间坐标信息与姿态方向信息进行差异计算，并将各时间位置对应的差异数据按照时间顺序排列，形成即时姿态采样序列与姿态补偿坐标集合之间的差异映射数据；

34、对差异映射数据中的连续时间位置差异变化进行收敛计算，将相邻时间位置对应的空间位置变化差异与姿态方向变化差异进行连续比较，提取连续时间位置内差异变化逐渐减小的变化趋势，并将空间位置变化收敛量与姿态方向变化收敛量进行组合，生成位姿偏移收敛量；

35、依据位姿偏移收敛量调整抓取位姿中的空间位置与方向姿态，将调整后的抓取位置与抓取方向替换至当前抓取位姿中，完成位姿修正。

36、优选的，s5具体为：

37、在码垛机器人抓取执行过程中，按照抓取执行时间顺序持续获取异损烟箱当前空间位置数据与姿态参数数据，并将新增时间位置对应的空间位置数据与姿态参数数据加入姿态演进轨迹序列中，根据姿态演进轨迹序列中连续时间位置对应的空间变化节点与姿态变化方向信息更新姿态演进轨迹序列，并依据更新后的姿态演进轨迹序列重新生成姿态驱动变化场；

38、依据更新后的姿态驱动变化场读取当前时间位置对应的空间变化信息，将空间变化信息与码垛机器人当前抓取轨迹中的运动位置与运动方向进行匹配，根据空间变化信息调整抓取轨迹中的运动位置与运动方向，并按照调整后的抓取轨迹控制码垛机器人执行抓取动作。

39、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

40、本发明通过对异损烟箱连续时刻视觉数据进行时间关联分析，构建姿态演进轨迹序列与姿态突变指示序列，并利用时间匹配判定编码识别异损烟箱姿态发生变化而视觉结果未及时更新的状态，实现了对视觉滞后状态的主动感知；进一步通过对姿态突变指示序列进行方向累积计算，生成覆盖连续时间区间的姿态驱动变化场，获取视觉未更新期间异损烟箱的空间变化趋势与姿态偏移量，使码垛机器人能够基于历史变化过程推演异损烟箱当前真实状态；在此基础上，通过姿态驱动变化场对视觉坐标进行空间迁移计算，生成包含空间坐标信息与姿态方向信息的姿态补偿坐标集合，并依据姿态补偿坐标集合重新确定异损烟箱表面抓取区域、抓取接触点以及抓取方向，形成适配状态变化后的抓取位姿，避免码垛机器人依据过时视觉信息执行抓取；同时，通过再次视觉采样形成即时姿态采样序列，并与姿态补偿坐标集合进行差异映射计算，生成位姿偏移收敛量，对抓取位姿进行闭环修正，使补偿后的抓取位姿逐渐趋近异损烟箱实际状态；在抓取执行过程中，持续更新姿态演进轨迹序列和姿态驱动变化场，并依据更新后的空间变化信息实时调整抓取轨迹，使码垛机器人能够在异损烟箱持续变化过程中保持抓取位置与抓取方向的动态适配。因此，本技术方案能够解决异损烟箱姿态变化与视觉状态更新不同步导致抓取位姿失配的问题，提高码垛机器人针对非标准烟箱的抓取自适应能力和运行稳定性。