CN112720498A - 机械手的控制方法、装置、拾取设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种机械手的控制方法、装置、拾取设备及存储介质，所述方法应用于在预设环境中工作的拾取设备，所述拾取设备设置有机械手，所述方法包括：获取目标对象的质量；获取当前环境的重力加速度；根据所述目标对象的质量和所述当前环境的重力加速度，控制所述机械手拾取和/或移动所述目标对象。在特殊环境中，重力加速度会有所不同，通过获取当前环境的重力加速度和目标对象的质量，同一机械手可以在不同重力加速度的环境下对不同质量的目标对象进行拾取，降低了使用成本，适用范围广。

Description

机械手的控制方法、装置、拾取设备及存储介质

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术和工业检测技术领域，尤其涉及机械手的控制方法、装置、拾取设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在月球、火星、太空、真空等环境下取样时，对于不同重力加速度的环境、不同质量的样本，需使用不同的机械手进行拾取，使用成本高，通用性较差。

发明内容

本申请的目的在于提供机械手的控制方法、装置、拾取设备及计算机可读存储介质，同一机械手可以在不同重力加速度的环境下对不同质量的目标对象进行拾取，降低了使用成本，适用范围广。

本申请的目的采用以下技术方案实现：

第一方面，本申请提供了一种机械手的控制方法，应用于在预设环境中工作的拾取设备，所述拾取设备设置有机械手，所述方法包括：获取目标对象的质量；获取当前环境的重力加速度；根据所述目标对象的质量和所述当前环境的重力加速度，控制所述机械手拾取和/或移动所述目标对象。该技术方案的有益效果在于，在特殊环境中，重力加速度会有所不同，通过获取当前环境的重力加速度和目标对象的质量，同一机械手可以在不同重力加速度的环境下对不同质量的目标对象进行拾取，降低了使用成本，适用范围广。

在一些可选的实施例中，所述预设环境包括以下至少一种：月球表面、火星表面、木星表面、土星表面、太空和真空。该技术方案的有益效果在于，可以在不同重力加速度的环境下对目标对象进行拾取，适用范围广。

在一些可选的实施例中，所述获取目标对象的质量，包括：获取所述目标对象的视觉检测数据，所述目标对象的视觉检测数据是视觉检测设备检测所述目标对象得到的；根据所述目标对象的视觉检测数据，获取所述目标对象的密度和体积；根据所述目标对象的密度和体积，得到所述目标对象的质量。该技术方案的有益效果在于，可以根据视觉检测设备获取视觉检测数据，由视觉检测数据可以获取目标对象的密度和体积，从而获取目标对象的质量，整个质量估计过程利用计算机视觉技术直接获取目标对象的密度和体积，实现了非接触式质量估计，无需采取接触式的手段测量目标对象的质量。

在一些可选的实施例中，所述目标对象的视觉检测数据包括所述目标对象的2D检测数据；获取所述目标对象的密度的方法包括：根据所述目标对象的视觉检测数据，获取所述目标对象的纹理信息；根据所述目标对象的纹理信息，获取所述目标对象的密度。该技术方案的有益效果在于，2D图像信息可以较为直观地反映目标对象的纹理信息，可以根据目标对象的纹理信息判断目标对象的材质，从而根据材质获取目标对象的密度。

在一些可选的实施例中，所述根据所述目标对象的纹理信息，获取所述目标对象的密度，包括：获取多个样本对象的纹理信息和密度标注数据，每个样本对象的密度标注数据包括所述样本对象的密度；根据所述多个样本对象的纹理信息和密度标注数据，利用深度学习模型进行训练，得到密度分类模型；将所述目标对象的纹理信息输入所述密度分类模型，得到所述目标对象的密度。该技术方案的有益效果在于，可以根据多个样本对象的纹理信息和对应的密度标注数据，利用深度学习模型进行训练，得到密度分类模型，一方面，通过向密度分类模型输入目标对象的纹理信息，可以得到目标对象的密度，从而根据密度获取质量；另一方面，密度分类模型可以由大量的样本数据训练而成，可以识别多种纹理信息，适用范围广，智能化水平高。

在一些可选的实施例中，所述目标对象的视觉检测数据包括所述目标对象的3D检测数据和/或射线检测数据；获取所述目标对象的体积的方法包括：根据所述目标对象的视觉检测数据，建立所述目标对象的三维数字模型；根据所述目标对象的三维数字模型，得到所述目标对象的体积。该技术方案的有益效果在于，可以根据目标对象的3D检测数据和/或射线检测数据建立对应的三维数字模型，从而根据三维数字模型获取目标对象的体积。

在一些可选的实施例中，所述方法还包括：获取所述目标对象的目标位姿信息，所述目标位姿信息包括目标位置信息和/或目标姿态信息；所述根据所述目标对象的质量和所述当前环境的重力加速度，控制所述机械手拾取和/或移动所述目标对象，包括：当检测到所述当前环境的重力加速度小于预设阈值时，根据所述目标对象的质量和目标位姿信息，控制所述机械手推动所述目标对象，以使所述目标对象处于所述目标位姿信息对应的位姿。该技术方案的有益效果在于，通过对比当前环境的重力加速度与预设阈值，当前环境的重力加速度小于预设阈值时，目标对象受到的重力较小，改变目标对象的位置和/或姿态较为省力，机械手可以根据目标位姿信息采用推动的方式移动目标对象，目标对象可以依靠自身的惯性继续运动，从而使目标对象处于相应的位置和/或姿态。

在一些可选的实施例中，所述机械手设置有拾取组件，所述拾取组件包括第一拾取面和靠近于所述第一拾取面外周的阻挡部，所述阻挡部设置有活动单元；所述控制所述机械手推动所述目标对象，包括：控制所述机械手开启所述活动单元并将所述目标对象拾取到所述第一拾取面上；控制所述机械手关闭所述活动单元并推动所述目标对象。该技术方案的有益效果在于，通过设置拾取组件，一方面，机械手可以开启活动单元并将目标对象拾取到第一拾取面上，从而推动目标对象，使其处于相应的位置和姿态；另一方面，目标对象在拾取和/或移动的过程中由于重力加速度较小可能会处于漂浮状态，可以关闭活动单元并推动目标对象，使目标对象容置在第一拾取面和阻挡部组成的内部空间，防止目标对象逃逸。

第二方面，本申请提供了一种机械手的控制装置，应用于在预设环境中工作的拾取设备，所述拾取设备设置有机械手，所述装置包括：质量获取模块，用于获取目标对象的质量；重力加速度模块，用于获取当前环境的重力加速度；机械手控制模块，用于根据所述目标对象的质量和所述当前环境的重力加速度，控制所述机械手拾取和/或移动所述目标对象。

在一些可选的实施例中，所述预设环境包括以下至少一种：月球表面、火星表面、木星表面、土星表面、太空和真空。

在一些可选的实施例中，所述质量获取模块包括：视觉获取子模块，用于获取所述目标对象的视觉检测数据，所述目标对象的视觉检测数据是视觉检测设备检测所述目标对象得到的；参数获取子模块，用于根据所述目标对象的视觉检测数据，获取所述目标对象的密度和体积；获取质量子模块，用于根据所述目标对象的密度和体积，得到所述目标对象的质量。

在一些可选的实施例中，所述目标对象的视觉检测数据包括所述目标对象的2D检测数据；所述参数获取子模块包括：纹理获取单元，用于根据所述目标对象的视觉检测数据，获取所述目标对象的纹理信息；密度获取单元，用于根据所述目标对象的纹理信息，获取所述目标对象的密度。

在一些可选的实施例中，所述密度获取单元包括：样本获取子单元，用于获取多个样本对象的纹理信息和密度标注数据，每个样本对象的密度标注数据包括所述样本对象的密度；模型训练子单元，用于根据所述多个样本对象的纹理信息和密度标注数据，利用深度学习模型进行训练，得到密度分类模型；信息输入子单元，用于将所述目标对象的纹理信息输入所述密度分类模型，得到所述目标对象的密度。

在一些可选的实施例中，所述目标对象的视觉检测数据包括所述目标对象的3D检测数据和/或射线检测数据；所述参数获取子模块包括：模型建立单元，用于根据所述目标对象的视觉检测数据，建立所述目标对象的三维数字模型；体积获取单元，用于根据所述目标对象的三维数字模型，得到所述目标对象的体积。

在一些可选的实施例中，所述装置还包括：位置获取模块，用于获取所述目标对象的目标位姿信息，所述目标位姿信息包括目标位置信息和/或目标姿态信息；所述机械手控制模块用于当检测到所述当前环境的重力加速度小于预设阈值时，根据所述目标对象的质量和目标位姿信息，控制所述机械手推动所述目标对象，以使所述目标对象处于所述目标位姿信息对应的位姿。

在一些可选的实施例中，所述机械手设置有拾取组件，所述拾取组件包括第一拾取面和靠近于所述第一拾取面外周的阻挡部，所述阻挡部设置有活动单元；所述机械手控制模块包括：第一控制子模块，用于控制所述机械手开启所述活动单元并将所述目标对象拾取到所述第一拾取面上；第二控制子模块，用于控制所述机械手关闭所述活动单元并推动所述目标对象。

第三方面，本申请提供了一种拾取设备，用于在预设环境中工作，所述拾取设备包括存储器、处理器和机械手，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时上述任一项方法的步骤。

在一些可选的实施例中，所述机械手设置有拾取组件，所述拾取组件包括第一拾取面和靠近于所述第一拾取面外周的阻挡部，所述阻挡部设置有活动单元。

在一些可选的实施例中，所述活动单元采用可升降结构。该技术方案的有益效果在于，活动单元可以采用升降结构，活动单元下降时，阻挡部可以形成有开口，供目标对象进入到阻挡部和第一拾取面形成的内部空间；活动单元上升时，该开口可以闭合，防止目标对象逃逸。

在一些可选的实施例中，所述活动单元是以下任意一种：推拉门、旋转门、平开门和卷帘门。该技术方案的有益效果在于，活动单元可以是多种形式的门，活动单元开启时，目标对象可以通过开启状态的活动单元进入到阻挡部和第一拾取面形成的内部空间；活动单元关闭时，目标对象无法从该内部空间离开，可以防止目标对象逃逸。

在一些可选的实施例中，所述拾取组件还包括与所述第一拾取面相对设置的第二拾取面，当所述活动单元关闭时，所述拾取组件形成封闭空间或者镂空空间。该技术方案的有益效果在于，通过设置第二拾取面，第一拾取面、阻挡部和第二拾取面可以形成封闭空间或者镂空空间，防止目标对象逃逸。

第四方面，本申请提供了一种机器人底盘，所述机器人底盘包括上述任一项拾取设备。

第五方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项方法的步骤。

附图说明

下面结合附图和实施例对本申请进一步说明。

图1是本申请实施例提供的一种机械手的控制方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种获取质量的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种获取密度的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的一种获取密度的流程示意图；

图5是本申请实施例提供的一种获取体积的流程示意图；

图6是本申请实施例提供的一种机械手的控制方法的流程示意图；

图7是本申请实施例提供的一种推动目标对象的流程示意图；

图8是本申请实施例提供的一种机械手的控制装置的结构示意图；

图9是本申请实施例提供的一种质量获取模块的结构示意图；

图10是本申请实施例提供的一种参数获取子模块的结构示意图；

图11是本申请实施例提供的一种密度获取单元的结构示意图；

图12是本申请实施例提供的一种参数获取子模块的结构示意图；

图13是本申请实施例提供的一种机械手的控制装置的结构示意图；

图14是本申请实施例提供的一种机械手控制模块的结构示意图；

图15是本申请实施例提供的一种拾取设备的结构框图；

图16是本申请实施例提供的一种机器人底盘的结构示意图；

图17是本申请实施例提供的一种用于实现机械手的控制方法的程序产品的结构示意图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本申请做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。

参见图1，本申请实施例提供了一种机械手的控制方法，应用于在预设环境中工作的拾取设备，所述拾取设备设置有机械手，所述方法包括步骤S101～S103。

在一具体实施方式中，所述预设环境可以包括以下至少一种：月球表面、火星表面、木星表面、土星表面、太空和真空。

由此，可以在不同重力加速度的环境下对目标对象进行拾取，适用范围广。

步骤S101：获取目标对象的质量。

参见图2，在一具体实施方式中，所述步骤S101可以包括步骤S201～S203。

步骤S201：获取所述目标对象的视觉检测数据，所述目标对象的视觉检测数据是视觉检测设备检测所述目标对象得到的。

步骤S202：根据所述目标对象的视觉检测数据，获取所述目标对象的密度和体积。

参见图3，在一具体实施方式中，所述目标对象的视觉检测数据可以包括所述目标对象的2D检测数据；所述步骤S202中获取所述目标对象的密度的方法可以包括步骤S301～S302。

步骤S301：根据所述目标对象的视觉检测数据，获取所述目标对象的纹理信息。

步骤S302：根据所述目标对象的纹理信息，获取所述目标对象的密度。

其中，步骤S302可以包括：根据所述目标对象的纹理信息，获取所述目标对象的材质；根据所述目标对象的材质，获取所述目标对象的密度。

由此，2D图像信息可以较为直观地反映目标对象的纹理信息，可以根据目标对象的纹理信息判断目标对象的材质，从而根据材质获取目标对象的密度。

参见图4，在一具体实施方式中，所述步骤S302可以包括步骤S401～S403。

步骤S401：获取多个样本对象的纹理信息和密度标注数据，每个样本对象的密度标注数据包括所述样本对象的密度。深度学习网络的构建需要考虑待处理的数据特点，这样才能取得较好的性能。一般而言，深度学习具有较强的学习能力或拟合能力，网络(模型)越复杂，其能力越强，也就需要更多的训练数据，不然容易过拟合。

步骤S402：根据所述多个样本对象的纹理信息和密度标注数据，利用深度学习模型进行训练，得到密度分类模型。

步骤S403：将所述目标对象的纹理信息输入所述密度分类模型，得到所述目标对象的密度。

由此，可以根据多个样本对象的纹理信息和对应的密度标注数据，利用深度学习模型进行训练，得到密度分类模型，一方面，通过向密度分类模型输入目标对象的纹理信息，可以得到目标对象的密度，从而根据密度获取质量；另一方面，密度分类模型可以由大量的样本数据训练而成，可以识别多种纹理信息，适用范围广，智能化水平高。

参见图5，在一具体实施方式中，所述目标对象的视觉检测数据可以包括所述目标对象的3D检测数据和/或射线检测数据；所述步骤S202中获取所述目标对象的体积的方法可以包括步骤S501～S502。

步骤S501：根据所述目标对象的视觉检测数据，建立所述目标对象的三维数字模型。

步骤S502：根据所述目标对象的三维数字模型，得到所述目标对象的体积。

由此，可以根据目标对象的3D检测数据和/或射线检测数据建立对应的三维数字模型，从而根据三维数字模型获取目标对象的体积。

步骤S203：根据所述目标对象的密度和体积，得到所述目标对象的质量。

由此，可以根据视觉检测设备获取视觉检测数据，由视觉检测数据可以获取目标对象的密度和体积，从而获取目标对象的质量，整个质量估计过程利用计算机视觉技术直接获取目标对象的密度和体积，实现了非接触式质量估计，无需采取接触式的手段测量目标对象的质量。

步骤S102：获取当前环境的重力加速度。

步骤S103：根据所述目标对象的质量和所述当前环境的重力加速度，控制所述机械手拾取和/或移动所述目标对象。

具体而言，步骤S103可以包括：根据所述目标对象的质量和所述当前环境的重力加速度，获取所述目标对象对应的拾取策略；根据所述拾取策略，控制所述机械手拾取和/或移动所述目标对象。其中，拾取策略可以包括以下至少一种：拾取组件的类型、拾取组件的数量、拾取操作步骤、拾取力、拾取压强、气缸参数和电机参数。与在普通环境(即地球表面)中有所区别的是，特殊环境下的重力加速度与地球表面不同，因此，拾取同一目标对象，在特殊环境所对应的拾取策略中的各项参数与在地球表面环境所对应的各项参数相比会发生变化。

由此，在特殊环境中，重力加速度会有所不同，通过获取当前环境的重力加速度和目标对象的质量，同一机械手可以在不同重力加速度的环境下对不同质量的目标对象进行拾取，降低了使用成本，适用范围广。

参见图6，在一具体实施方式中，所述方法还可以包括步骤S104。

步骤S104：获取所述目标对象的目标位姿信息，所述目标位姿信息包括目标位置信息和/或目标姿态信息。

所述步骤S103可以包括：当检测到所述当前环境的重力加速度小于预设阈值时，根据所述目标对象的质量和目标位姿信息，控制所述机械手推动所述目标对象，以使所述目标对象处于所述目标位姿信息对应的位姿。具体地，预设阈值可以是预先设定的重力加速度，例如是9.8m/s²、1.8m/s²等。

由此，通过对比当前环境的重力加速度与预设阈值，当前环境的重力加速度小于预设阈值时，目标对象受到的重力较小，改变目标对象的位置和/或姿态较为省力，机械手可以根据目标位姿信息采用推动的方式移动目标对象，目标对象可以依靠自身的惯性继续运动，从而使目标对象处于相应的位置和/或姿态。重力加速度越小，环境越近似于真空，所需要的推力越小。在近似真空的环境下，物体处于失重状态，机械手只需要使用很小的推力即可推动物体飘动很远的距离。

参见图7，在一具体实施方式中，所述机械手可以设置有拾取组件，所述拾取组件可以包括第一拾取面和靠近于所述第一拾取面外周的阻挡部，所述阻挡部可以设置有活动单元；

所述控制所述机械手推动所述目标对象的方法可以包括步骤S601～S602。

步骤S601：控制所述机械手开启所述活动单元并将所述目标对象拾取到所述第一拾取面上。

步骤S602：控制所述机械手关闭所述活动单元并推动所述目标对象。

由此，通过设置拾取组件，一方面，机械手可以开启活动单元并将目标对象拾取到第一拾取面上，从而推动目标对象，使其处于相应的位置和姿态；另一方面，目标对象在拾取和/或移动的过程中由于重力加速度较小可能会处于漂浮状态，可以关闭活动单元并推动目标对象，使目标对象容置在第一拾取面和阻挡部组成的内部空间，防止目标对象逃逸。

参见图8，本申请实施例还提供了一种机械手的控制装置，其具体实现方式与上述机械手的控制方法的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。所述装置应用于在预设环境中工作的拾取设备，所述拾取设备设置有机械手。

所述装置包括：质量获取模块11，用于获取目标对象的质量；重力加速度模块12，用于获取当前环境的重力加速度；机械手控制模块13，用于根据所述目标对象的质量和所述当前环境的重力加速度，控制所述机械手拾取和/或移动所述目标对象。

在一具体实施方式中，所述预设环境可以包括以下至少一种：月球表面、火星表面、木星表面、土星表面、太空和真空。

参见图9，在一具体实施方式中，所述质量获取模块11可以包括：视觉获取子模块111，可以用于获取所述目标对象的视觉检测数据，所述目标对象的视觉检测数据是视觉检测设备检测所述目标对象得到的；参数获取子模块112，可以用于根据所述目标对象的视觉检测数据，获取所述目标对象的密度和体积；获取质量子模块113，可以用于根据所述目标对象的密度和体积，得到所述目标对象的质量。

参见图10，在一具体实施方式中，所述目标对象的视觉检测数据可以包括所述目标对象的2D检测数据；所述参数获取子模块112可以包括：纹理获取单元1121，可以用于根据所述目标对象的视觉检测数据，获取所述目标对象的纹理信息；密度获取单元1122，可以用于根据所述目标对象的纹理信息，获取所述目标对象的密度。

参见图11，在一具体实施方式中，所述密度获取单元1122可以包括：样本获取子单元1122a，可以用于获取多个样本对象的纹理信息和密度标注数据，每个样本对象的密度标注数据包括所述样本对象的密度；模型训练子单元1122b，可以用于根据所述多个样本对象的纹理信息和密度标注数据，利用深度学习模型进行训练，得到密度分类模型；信息输入子单元1122c，可以用于将所述目标对象的纹理信息输入所述密度分类模型，得到所述目标对象的密度。

参见图12，在一具体实施方式中，所述目标对象的视觉检测数据可以包括所述目标对象的3D检测数据和/或射线检测数据；所述参数获取子模块112可以包括：模型建立单元1123，可以用于根据所述目标对象的视觉检测数据，建立所述目标对象的三维数字模型；体积获取单元1124，可以用于根据所述目标对象的三维数字模型，得到所述目标对象的体积。

参见图13，在一具体实施方式中，所述装置还可以包括：位置获取模块14，可以用于获取所述目标对象的目标位姿信息，所述目标位姿信息包括目标位置信息和/或目标姿态信息；所述机械手控制模块13可以用于当检测到所述当前环境的重力加速度小于预设阈值时，根据所述目标对象的质量和目标位姿信息，控制所述机械手推动所述目标对象，以使所述目标对象处于所述目标位姿信息对应的位姿。

参见图14，在一具体实施方式中，所述机械手可以设置有拾取组件，所述拾取组件可以包括第一拾取面和靠近于所述第一拾取面外周的阻挡部，所述阻挡部可以设置有活动单元；所述机械手控制模块13可以包括：第一控制子模块131，可以用于控制所述机械手开启所述活动单元并将所述目标对象拾取到所述第一拾取面上；第二控制子模块132，可以用于控制所述机械手关闭所述活动单元并推动所述目标对象。

参见图15，本申请实施例还提供了一种拾取设备200，拾取设备200包括至少一个存储器210、至少一个处理器220以及连接不同平台系统的总线230。

存储器210可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)211和/或高速缓存存储器212，还可以进一步包括只读存储器(ROM)213。

其中，存储器210还存储有计算机程序，计算机程序可以被处理器220执行，使得处理器220执行本申请实施例中机械手的控制方法的步骤，其具体实现方式与上述机械手的控制方法的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。

存储器210还可以包括具有一组(至少一个)程序模块215的程序/实用工具214，这样的程序模块包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

相应的，处理器220可以执行上述计算机程序，以及可以执行程序/实用工具214。

总线230可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、图形加速端口、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

拾取设备200也可以与一个或多个外部设备240例如键盘、指向设备、蓝牙设备等通信，还可与一个或者多个能够与该拾取设备200交互的设备通信，和/或与使得该拾取设备200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口250进行。并且，拾取设备200还可以通过网络适配器260与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器260可以通过总线230与拾取设备200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合拾取设备200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。

在一具体实施方式中，所述拾取设备设置有机械手(图中未示出)，所述机械手可以设置有拾取组件，所述拾取组件可以包括第一拾取面和靠近所述第一拾取面外周的阻挡部，所述阻挡部可以设置有活动单元。

在一具体实施方式中，所述活动单元可以采用可升降结构。

由此，活动单元可以采用升降结构，活动单元下降时，阻挡部可以形成有开口，供目标对象进入到阻挡部和第一拾取面形成的内部空间；活动单元上升时，该开口可以闭合，防止目标对象逃逸。

在一具体实施方式中，所述活动单元可以是以下任意一种：推拉门、旋转门、平开门和卷帘门。

由此，活动单元可以是多种形式的门，活动单元开启时，目标对象可以通过开启状态的活动单元进入到阻挡部和第一拾取面形成的内部空间；活动单元关闭时，目标对象无法从该内部空间离开，可以防止目标对象逃逸。

在一具体实施方式中，所述拾取组件还可以包括与所述第一拾取面相对设置的第二拾取面，当所述活动单元关闭时，所述拾取组件可以形成封闭空间或者镂空空间。

由此，通过设置第二拾取面，第一拾取面、阻挡部和第二拾取面可以形成封闭空间或者镂空空间，防止目标对象逃逸。

参见图16，本申请实施例还提供了一种机器人底盘20，其具体实现方式与上述机械手的控制方法的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。

所述机器人底盘20包括上述任一项拾取设备200。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时实现本申请实施例中机械手的控制方法的步骤，其具体实现方式与上述机械手的控制方法的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。

图17示出了本实施例提供的用于实现上述机械手的控制方法的程序产品300，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品300不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。程序产品300可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本申请从使用目的上，效能上，进步及新颖性等观点进行阐述，其设置有的实用进步性，已符合专利法所强调的功能增进及使用要件，本申请以上的说明及附图，仅为本申请的较佳实施例而已，并非以此局限本申请，因此，凡一切与本申请构造，装置，特征等近似、雷同的，即凡依本申请专利申请范围所作的等同替换或修饰等，皆应属本申请的专利申请保护的范围之内。

Claims (23)

1.一种机械手的控制方法，其特征在于，应用于在预设环境中工作的拾取设备，所述拾取设备设置有机械手，所述方法包括：

获取目标对象的质量；

获取当前环境的重力加速度；

根据所述目标对象的质量和所述当前环境的重力加速度，控制所述机械手拾取和/或移动所述目标对象。

2.根据权利要求1所述的机械手的控制方法，其特征在于，所述预设环境包括以下至少一种：月球表面、火星表面、木星表面、土星表面、太空和真空。

3.根据权利要求1所述的机械手的控制方法，其特征在于，所述获取目标对象的质量，包括：

获取所述目标对象的视觉检测数据，所述目标对象的视觉检测数据是视觉检测设备检测所述目标对象得到的；

根据所述目标对象的视觉检测数据，获取所述目标对象的密度和体积；

根据所述目标对象的密度和体积，得到所述目标对象的质量。

4.根据权利要求3所述的机械手的控制方法，其特征在于，所述目标对象的视觉检测数据包括所述目标对象的2D检测数据；

获取所述目标对象的密度的方法包括：

根据所述目标对象的视觉检测数据，获取所述目标对象的纹理信息；

根据所述目标对象的纹理信息，获取所述目标对象的密度。

5.根据权利要求4所述的机械手的控制方法，其特征在于，所述根据所述目标对象的纹理信息，获取所述目标对象的密度，包括：

获取多个样本对象的纹理信息和密度标注数据，每个样本对象的密度标注数据包括所述样本对象的密度；

根据所述多个样本对象的纹理信息和密度标注数据，利用深度学习模型进行训练，得到密度分类模型；

将所述目标对象的纹理信息输入所述密度分类模型，得到所述目标对象的密度。

6.根据权利要求3所述的机械手的控制方法，其特征在于，所述目标对象的视觉检测数据包括所述目标对象的3D检测数据和/或射线检测数据；

获取所述目标对象的体积的方法包括：

根据所述目标对象的视觉检测数据，建立所述目标对象的三维数字模型；

根据所述目标对象的三维数字模型，得到所述目标对象的体积。

7.根据权利要求1所述的机械手的控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述目标对象的目标位姿信息，所述目标位姿信息包括目标位置信息和/或目标姿态信息；

所述根据所述目标对象的质量和所述当前环境的重力加速度，控制所述机械手拾取和/或移动所述目标对象，包括：

当检测到所述当前环境的重力加速度小于预设阈值时，根据所述目标对象的质量和目标位姿信息，控制所述机械手推动所述目标对象，以使所述目标对象处于所述目标位姿信息对应的位姿。

8.根据权利要求7所述的机械手的控制方法，其特征在于，所述机械手设置有拾取组件，所述拾取组件包括第一拾取面和靠近于所述第一拾取面外周的阻挡部，所述阻挡部设置有活动单元；

所述控制所述机械手推动所述目标对象，包括：

控制所述机械手开启所述活动单元并将所述目标对象拾取到所述第一拾取面上；

控制所述机械手关闭所述活动单元并推动所述目标对象。

9.一种机械手的控制装置，其特征在于，应用于在预设环境中工作的拾取设备，所述拾取设备设置有机械手，所述装置包括：

质量获取模块，用于获取目标对象的质量；

重力加速度模块，用于获取当前环境的重力加速度；

机械手控制模块，用于根据所述目标对象的质量和所述当前环境的重力加速度，控制所述机械手拾取和/或移动所述目标对象。

10.根据权利要求9所述的机械手的控制装置，其特征在于，所述预设环境包括以下至少一种：月球表面、火星表面、木星表面、土星表面、太空和真空。

11.根据权利要求9所述的机械手的控制装置，其特征在于，所述质量获取模块包括：

视觉获取子模块，用于获取所述目标对象的视觉检测数据，所述目标对象的视觉检测数据是视觉检测设备检测所述目标对象得到的；

参数获取子模块，用于根据所述目标对象的视觉检测数据，获取所述目标对象的密度和体积；

获取质量子模块，用于根据所述目标对象的密度和体积，得到所述目标对象的质量。

12.根据权利要求11所述的机械手的控制装置，其特征在于，所述目标对象的视觉检测数据包括所述目标对象的2D检测数据；

所述参数获取子模块包括：

纹理获取单元，用于根据所述目标对象的视觉检测数据，获取所述目标对象的纹理信息；

密度获取单元，用于根据所述目标对象的纹理信息，获取所述目标对象的密度。

13.根据权利要求12所述的机械手的控制装置，其特征在于，所述密度获取单元包括：

样本获取子单元，用于获取多个样本对象的纹理信息和密度标注数据，每个样本对象的密度标注数据包括所述样本对象的密度；

模型训练子单元，用于根据所述多个样本对象的纹理信息和密度标注数据，利用深度学习模型进行训练，得到密度分类模型；

信息输入子单元，用于将所述目标对象的纹理信息输入所述密度分类模型，得到所述目标对象的密度。

14.根据权利要求11所述的机械手的控制装置，其特征在于，所述目标对象的视觉检测数据包括所述目标对象的3D检测数据和/或射线检测数据；

所述参数获取子模块包括：

模型建立单元，用于根据所述目标对象的视觉检测数据，建立所述目标对象的三维数字模型；

体积获取单元，用于根据所述目标对象的三维数字模型，得到所述目标对象的体积。

15.根据权利要求9所述的机械手的控制装置，其特征在于，所述装置还包括：

位置获取模块，用于获取所述目标对象的目标位姿信息，所述目标位姿信息包括目标位置信息和/或目标姿态信息；

所述机械手控制模块用于当检测到所述当前环境的重力加速度小于预设阈值时，根据所述目标对象的质量和目标位姿信息，控制所述机械手推动所述目标对象，以使所述目标对象处于所述目标位姿信息对应的位姿。

16.根据权利要求15所述的机械手的控制装置，其特征在于，所述机械手设置有拾取组件，所述拾取组件包括第一拾取面和靠近于所述第一拾取面外周的阻挡部，所述阻挡部设置有活动单元；

所述机械手控制模块包括：

第一控制子模块，用于控制所述机械手开启所述活动单元并将所述目标对象拾取到所述第一拾取面上；

第二控制子模块，用于控制所述机械手关闭所述活动单元并推动所述目标对象。

17.一种拾取设备，其特征在于，用于在预设环境中工作，所述拾取设备包括存储器、处理器和机械手，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-8任一项所述方法的步骤。

18.根据权利要求17所述的拾取设备，其特征在于，所述机械手设置有拾取组件，所述拾取组件包括第一拾取面和靠近于所述第一拾取面外周的阻挡部，所述阻挡部设置有活动单元。

19.根据权利要求18所述的拾取设备，其特征在于，所述活动单元采用可升降结构。

20.根据权利要求18所述的拾取设备，其特征在于，所述活动单元是以下任意一种：推拉门、旋转门、平开门和卷帘门。

21.根据权利要求18所述的拾取设备，其特征在于，所述拾取组件还包括与所述第一拾取面相对设置的第二拾取面，当所述活动单元关闭时，所述拾取组件形成封闭空间或者镂空空间。

22.一种机器人底盘，其特征在于，所述机器人底盘包括权利要求17-21任一项所述的拾取设备。

23.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述方法的步骤。

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