CN112847375A - 一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种工件抓取方法，包括如下步骤：S1获取工件原始点云；S2识别所述工件原始点云以获取多个工件信息；S3经由第一抓取规划模块轮询所述工件信息进行以抓取规划判断，若全部的所述抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则转入步骤S4，经由第二抓取规划模块轮询所述工件信息进行抓取扰动判断，该方法可有效提高抓取成功率，实现完全无序的状态下的工件抓取。

Description

一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及一种从料框抓取零件的系统及控制方法，尤其是涉及一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在工业制造领域，传统的上下料系统是基于自动化工装或人工的方式实现的，工件笨重，人工操作劳动强度大，对应的招工难。随着工业级3D相机的推广和3D视觉算法的兴起，基于 3D视觉的无序分拣上料系统有望将过去的人工或自动化的方式实现智能化，实现自动上下料系统的产业升级。

3D视觉引导应用抓取零件，从料框堆栈中抓取、从积放链中抓取、EHB输送系统中抓取零件，定位精确，实现高效率自动化率。其中从堆栈料框尤其是深料框中抓取工件最为复杂，料框中的工件通常处于散乱、无序状态，零部件料框抓取时不仅仅需要定位工件位置，还需要判断工件所在的位置，此外还需要面对工种类多，工尺寸不一等问题。

无序分拣所面临的复杂性对机器人提出了更多更高的要求，目前主要面临以下三大个问题：第一，料框中的工件通常处于散乱、无序状态，意味着工业机器人不能再依靠设定好的程序继续执行工作，而是需要对通过3D视觉对外部环境进行感知、分析，继而做出判断，从而解决无序分拣在场景物料匹配度低、产品种类迭代快、系统调整适应性低等方面的痛点。第二，由于工件随机摆放易导致料框内大量工件存在重叠、遮挡、阴影和复杂背景等情形，通过相机无法获取该类工件的完整点云数据进而无法识别出相关工件，导致不能进行此类工件抓取。第三，目前无序分拣中，机器人末端手抓设计为长直杆，抓取策略为末端垂直于工件表面吸取，如图1所示，机器人姿态与直杆角度θ(为直杆与料框z′轴方向的夹角)直接相关，在深料框抓取场景中，若直杆角度θ大于30°，机器人易发生臂展不够、与料框干涉等问题。如图2所示，工件倾斜30°时直杆角度θ已达到30°，若工件倾斜角度增大，直杆角度θ也势必增大，进而就会引起机器人臂展不够、与料框易干涉等问题。这种抓取策略和手抓设计，只能抓取倾斜角度在±30°以内的工件。

发明内容

本发明的目的是提供一种工件抓取方法，以解决现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种工件抓取方法，使用末端手爪进行工件抓取，所述末端手爪包括一直杆以及一手爪组件，所述工件抓取方法包括如下步骤：

S1获取工件原始点云；

S2识别所述工件原始点云以获取多个工件信息，每个所述工件信息包括工件点云以及工件位姿；

S3经由第一抓取规划模块轮询所述工件信息进行以抓取规划判断，所述第一抓取规划模块包括至少一组抓取姿态，所述抓取姿态的抓取点不同设置，若其中一个所述抓取姿态对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出所述工件信息以及对应的抓取姿态以进行工件抓取；若全部的所述抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则转入步骤S4；

S4经由第二抓取规划模块轮询所述工件信息进行抓取扰动判断。

优选的，所述步骤S3中，多个所述抓取姿态串联设置，每个所述抓取姿态分别轮询所述工件信息进行抓取规划判断，若前一个所述抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则转入下一个所述抓取姿态进行抓取规划判断，直至其中一个所述抓取姿态对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出所述工件信息以及对应的抓取姿态。

优选的，所述步骤S3中，每个所述抓取姿态每次进行所述工件信息抓取规划判断包括如下步骤：

S31根据当前抓取姿态与当前待抓取工件的工件位姿获取直杆角度θ；

S32若所述直杆角度θ不大于预设角度，以当前抓取姿态模拟抓取所述工件点云进行避碰检测：

若通过避碰检测，则输出所述工件信息以及对应的抓取姿态；

若未通过避碰检测，则以当前所述抓取姿态围绕工件点云坐标系z轴以360°/k的转动角度转动k次，每转动一次进行一次避碰检测，直至其中一个转动角度通过避碰检测，则输出所述工件信息以及对应的抓取姿态，其中，所述k为预设值；若转动360°后仍判断不可抓取，则轮询下一个工件信息进行抓取规划判断；

S33若所述直杆角度θ大于预设角度，则直接轮询下一个工件信息进行抓取规划判断。

优选的，所述工件为外球笼，所述外球笼包括大圆柱与小圆柱，所述第一抓取规划模块包括第一抓取姿态、第二抓取姿态、第三抓取姿态与第四抓取姿态；

所述抓取姿态为第一抓取姿态时，抓取点位于所述大圆柱柱面上且所述手爪组件正向垂直于所述大圆柱柱面设置；

所述抓取姿态为第二抓取姿态时，抓取点位于所述大圆柱的锥面上且所述手爪组件正向垂直于工件锥面设置；

所述抓取姿态为第三抓取姿态时，抓取点位于所述大圆柱柱面上且所述手爪组件反向垂直于所述大圆柱柱面设置；

所述抓取姿态为第四抓取姿态时，抓取点位于所述大圆柱底面上且所述手爪组件垂直于所述大圆柱底面设置。

优选的，所述步骤S3中，依据所述工件位姿对所述工件点云进行空间排序以获取第一排序，所述第一抓取规划模块中各所述抓取姿态依据所述第一排序轮询所述工件信息进行抓取规划判断。

优选的，所述步骤S4中，第二抓取规划模块轮包括一顶点抓取姿态，所述顶点抓取姿态的抓取点位于所述工件顶点处，且抓取时所述直杆平行于顶点工具坐标系的z轴设置，经由第二抓取规划模块轮询所述工件信息进行抓取扰动判断包括如下步骤：

S41获取所述工件点云的顶点；

S42经由顶点抓取姿态轮询所述工件信息进行抓取规划判断，若其中一个顶点抓取姿态对应的其中一组工件信息通过抓取规划，则输出所述工件信息以及对应的顶点抓取姿态；若全部所述顶点抓取姿态对应的全部所述工件信息均未通过抓取规划，则结束本次流程。

进一步的，所述顶点抓取姿态每次进行所述工件信息抓取规划判断包括如下步骤：

S421根据当前顶点抓取姿态以及当前待抓取的工件位姿获取直杆角度θ；

S422若所述直杆角度θ不大于预设角度，以当前抓顶点取姿态模拟抓取所述工件点云进行避碰检测：

若通过避碰检测，则输出所述工件信息以及对应的顶点抓取姿态；

若未通过避碰检测，则以当前所述顶点抓取姿态围绕所述顶点工具坐标系z′轴以360° /k的转动角度转动k次，每转动一次进行一次避碰检测，直至其中一个转动角度通过避碰检测，则输出所述工件信息以及对应的顶点抓取姿态，其中，所述k为预设值；若转动360°后仍判断不可抓取，则轮询下一个工件信息进行扰动抓取规划判断；

S423若所述直杆角度θ大于预设角度，则直接轮询下一个工件信息进行扰动抓取规划判断。

优选的，所述预设角度为30度。

优选的，所述手爪组件与所述直杆呈夹角设置，所述直杆用于连接外部机器臂以使得所述机械臂位于料框外部，所述手爪组件垂直待抓取工件设置。

进一步的，所述手爪组件与所述直杆呈30度夹角设置。

按照本发明的另一个方面，提供了一种工件抓取装置，使用末端手爪进行工件抓取，所述末端手爪包括一直杆以及一手爪组件，所述工件抓取装置包括：

原始点云获取模块，用于获取工件原始点云；

工件信息获取模块，用于识别所述工件原始点云以获取多个工件信息，每个所述工件信息包括工件点云以及工件位姿；

第一抓取规划模块，用于轮询所述工件信息进行以抓取规划判断，所述第一抓取规划模块包括至少一组抓取姿态，所述抓取姿态的抓取点不同设置，若其中一个所述抓取姿态对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出所述工件信息以及对应的抓取姿态以进行工件抓取；

第二抓取规划模块，用于轮询所述工件信息进行抓取扰动判断。

按照本发明的另一个方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

按照本发明的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。

本发明所示的一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，第一抓取规划模块中的抓取姿态用于常规工件抓取、第二抓取规划模块中的顶点抓取姿态用于料框内存在重叠、遮挡、阴影和复杂背景等情形下工件抓取方案解决，通过第一抓取规划模块、

第二抓取规划模块不同抓取策略的配合，可有效提高抓取成功率，实现完全无序的状态下的工件抓取。

同时，本发明所示的一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质，所述手爪组件与所述直杆呈夹角设置，抓取时，所述直杆连接外部机器臂以使得所述机械臂位于料框外部，所述手爪组件垂直待抓取工件设置，抓取时可尽量保持较小的直杆角度，以解决了机器人易发生臂展不够、与料框干涉等问题。

附图说明

图1为长直杆垂直抓取结构示意图

图2长直杆垂直抓取倾斜工件结构示意图；

图3为本发明工件抓取方法一实施例的工作流程示意图；

图4为本发明工件抓取方法另一实施例的工作流程示意图；

图5为第一抓取规划模块中抓取姿态抓取规划判断的工作流程示意图；

图6为第一抓取姿态结构示意图；

图7为第二抓取姿态结构示意图；

图8为第三抓取姿态结构示意图；

图9为第四抓取姿态结构示意图；

图10为工件坐标系结构示意图；

图11为顶点工具坐标系结构示意图；

图12为顶点抓取姿态一实施例的结构示意图

图13(a)为工件顶点一实施例结构示意图；

图13(b)工件顶点另外一实施例结构示意图；

图14(a)为顶点抓取姿态抓取工件顶点的结构示意图；

图14(b)为顶点抓取姿态抓取另一工件顶点的结构示意图；

图15为顶点抓取姿态中的抓取规划判断的工作流程示意图；

图16为手抓末端一实施例的结构示意图；

图17(a)为使用图16所示手爪末端以第一抓取姿态进行倾角为0°工件抓取的结构示意图；

图17(b)为使用图11所示手爪末端以第一抓取姿态进行倾角为30°工件抓取的结构示意图；

图17(c)为使用图11所示手爪末端以第一抓取姿态进行倾角为60°工件抓取的结构示意图；

图18为使用图11所示手爪末端以第二抓取姿态进行倾角为90°工件抓取的结构示意图；

图19(a)为使用图16所示手爪末端以第三抓取姿态进行倾角为0°工件抓取的结构示意图；

图19(b)为使用图11所示手爪末端以第三抓取姿态进行倾角为30°工件抓取的结构示意图；

图19(c)为使用图11所示手爪末端以第三抓取姿态进行倾角为60°工件抓取的结构示意图；

图20为使用图11所示手爪末端以第四抓取姿态进行倾角为90°工件抓取的结构示意图；

图21为本发明一种工件抓取装置一实施例的结构示意图；

图22为本发明计算机设备的一个实施例的硬件架构。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，而非以任何方式限制本发明的保护范围。

在说明书的全文中，相同的附图标号指代相同的元件。表述“和/或”包括相关联的所列相目中的一个或多个的任何和全部组合。在附图中，为了便于说明，已稍微夸大了物体的厚度、尺寸和形状。附图仅为示例而非严格按比例绘制。

还应理解的是，用语“包括”、“包括有”、“具有”、“包含”和/或“包含有”，当在本说明书中使用时表示存在所陈述的特征、步骤、整体、操作、元件和/或部件，但不排除存在或附加有一个或多个其它特征、步骤、整体、操作、元件、部件和/或它们的组合。

如在说明书中使用的用语“基本上”、“大约”以及类似的用于用作表示近似的用语，而不用作表示程度的用语，并且旨在说明将由本领域普通技术人员认识到的、测量值或计算值中的固有偏差。

除非另有限定，否则本文中使用的所有用语(包括技术用语和科学用语)均具有与本申请所属领域普通技术人员的通常理解相同的含义。还应理解的是，用语(例如在常用词典中定义的用语)应被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义一致的含义，并且将不被以理想化或过度正式意义解释，除非本文中明确如此限定。

实施例一

如图3所示，本发明公开了的一种工件抓取方法，使用末端手爪进行料框内工件抓取，末端手爪包括一直杆以及一手爪组件，工件抓取方法包括如下步骤：

S1获取工件原始点云；

S2识别工件原始点云以获取多个工件信息，每个工件信息包括工件点云以及工件位姿；

S3经由第一抓取规划模块轮询工件信息进行以抓取规划判断，第一抓取规划模块包括至少一组抓取姿态，抓取姿态的抓取点不同设置，若其中一个抓取姿态对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出工件信息以及对应的抓取姿态以进行工件抓取；若全部的抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则转入步骤S4；

S4经由第二抓取规划模块轮询工件信息进行抓取扰动判断。

本发明所示的一种工件抓取方法，第一抓取规划模块用于常规工件抓取；第二抓取规划模块用于料框内工件存在重叠、遮挡、阴影或工件位于料框角落等复杂情形下工件扰动抓取，以实现工件在料框中位置的改变，为下一次的抓取规划做准备，通过第一抓取规划模块与第二抓取规划模块不同抓取策略的配合，可有效提高抓取成功率，实现完全无序的状态下的工件抓取。

在进行工件抓取时，当工件原始点云经预处理识别出工件点云后，由第一抓取规划模块对工件信息进行抓取规划判断，第一抓取规划模块用于无序状态下工件抓取，第一抓取规划模块中每个抓取姿态轮询所识别出工件信息，从而最终确定可抓取工件以及对应的抓取姿态并输出至机器人进行工件抓取，通过本发明所示的第一抓取规划模块，已可完成料框内绝大部分无序状态下工件抓取；对于料框内工件存在重叠、遮挡、阴影和复杂背景，或工件位于料框角落等第一抓取规划模块判断没有可抓取工件云时，转入第二抓取规划模块处理，第二抓取规划模块用于对工件扰动判断，对可进行扰动的工件输出相应的抓取姿态，从而实现对应工件在料框中位置的移动，然后在重新拍照进行下一轮的工件抓取规划。

以下以深料框中外球笼工件抓取为例，对本发明所示的一种工件抓取方法工作原理进一步说明。

本实施例中，如图4所示，本发明提供了一种工件抓取方法，包括如下步骤：

S110获取工件原始点云；步骤S110中，通过3D相机配合光源对料筐内工件拍照以获取工件原始点云。

S120识别工件原始点云以获取多个工件信息，每个工件信息包括工件点云以及工件位姿。作为一优选方案，本实施例中，识别工件原始点云以获取多个工件信息包括如下步骤：

S121设置抓取空间，调整虚拟料框的长宽高厚尺寸和位姿，以裁剪出实际料框区域，进而得到裁剪后的点云；

S122使用3D模板匹配，识别出多个外球笼工件点云，得到每个工件位姿；识别结果如图10所示，工件坐标系的z轴沿工件轴向，x轴沿工件径向，x-y-z轴构成右手坐标系。

S130经由第一抓取规划模块轮询工件信息进行以抓取规划判断，第一抓取规划模块包括至少一组抓取姿态，抓取姿态的抓取点不同设置，若其中一个抓取姿态对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出工件信息以及对应的抓取姿态以进行工件抓取；若全部的抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则转入步骤S140；

作为一优选方案，步骤S130中，多个抓取姿态串联设置，每个抓取姿态分别轮询工件信息进行抓取规划判断，若前一个抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则转入下一个抓取姿态进行抓取规划判断，直至其中一个抓取姿态对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出工件信息以及对应的抓取姿态。

进一步的，每次抓取规划判断时，为尽可能的获取可抓取工件，作为一优选方案，如图 5所示，步骤S130中，每个抓取姿态每次进行工件信息抓取规划判断包括如下步骤：

S131根据当前抓取姿态以及当前待抓取的工件位姿获取直杆角度θ；

S132若直杆角度θ不大于预设角度，则以当前抓取姿态模拟抓取工件点云进行避碰检测：由于机器人姿态如果大于30度，是很容易发生碰撞的，也就无法是线无序抓取，作为一优选方案，本实施例中，预设角度为30度。

若通过避碰检测，则输出工件信息以及对应的抓取姿态。若未通过避碰检测，则以当前抓取姿态围绕工件点云坐标系z轴以360°/k的转动角度转动k次，每转动一次进行一次避碰检测，直至其中一个转动角度通过避碰检测，则输出工件信息以及对应的抓取姿态，其中， k为预设值；若转动360°后仍判断不可抓取，则轮询下一个工件信息进行抓取规划判断。

S133若直杆角度θ大于预设角度，则直接轮询下一个工件信息进行抓取规划判断。

通过转动多个角度，在以当前抓取姿态进行其中一组工件点云抓取规划时，能够获取更多可能的抓取姿态，从而保证料框内绝大部分工件均能被抓取，

更进一步的，本实施例中，外球笼包括大圆柱与小圆柱，第一抓取规划模块包括第一抓取姿态、第二抓取姿态、第三抓取姿态与第四抓取姿态；

如图6所示，抓取姿态为第一抓取姿态时，抓取点位于大圆柱柱面上且手爪组件正向垂直于大圆柱柱面设置，此时，小圆柱指向手抓内侧。

如图7所示，抓取姿态为第二抓取姿态时，抓取点位于大圆柱的锥面上且手爪组件正向垂直于工件锥面设置。

如图8所示，抓取姿态为第三抓取姿态时，抓取点位于大圆柱柱面上且手爪组件反向垂直于大圆柱柱面设置，小圆柱指向手抓外侧。

如图9所示，抓取姿态为第四抓取姿态时，抓取点位于大圆柱底面上且手爪组件垂直于大圆柱底面设置。

此外，由于每次拍照后识别出的工件点云数量较多，为更快的进行规划判断，本实施例中，对工件信息的轮询顺序进行限定，步骤S130中依据识别出的工件点云的工件位姿信息进行空间排序，第一抓取模块中各抓取姿态依据上述空间排序进行工件信息抓取规划判断。

工件识别结果及工件坐标系如图10所示，其中，工件坐标系的z轴沿工件轴向，x轴沿工件径向，x-y-z轴构成右手坐标系。排序原则为z轴方向优先于x轴方向和y轴方向，其次x轴方向，最后y轴方向，即对所识别出的多个工件点云，首先基于工件点云z轴方向的高低进行排序，z轴方向高度越高排序越靠前，若多个工件点云的z轴高度相同，则依据x 轴方向的大小进行排序，也是数值越大排序越靠前；若工件点云的x轴方向数值也相同，则继续基于y轴方向大小进行排序，从而获取工件点云的空间排序。当然，本申请对具体轮询规则不做限定，除上述排序规则外，也可采用其他合适的排序。

当第一抓取规划模块中设置上述4个抓取姿态，各抓取姿态分别对应一个抓取规划单元，各抓取规划单元之间为串联关系，每个抓取规划单元进行抓取规划时，抓取规划单元使用对应抓取姿态m(m＝1,…,4)，从i＝1的第一个工件信息开始，根据识别到的工件位姿和抓取姿态m计算手抓的直杆角度θ：若θ不大于30°，则进行避碰检测；若避碰通过，则输出可抓工件信息；若避碰不通过，则将姿态m绕工件坐标系的z轴转动k次，每次转动角度为360° /k，每次都进行避碰检测，直到找到一个角度避碰通过，则输出可抓工件信息；若转动360°后仍然没有可抓工件，则跳转到下一个识别到的工件信息。若抓取姿态1～6都没有可抓工件，则触发另外一个抓取策略，即转入步骤S140。

S140经由第二抓取规划模块轮询工件信息进行抓取扰动判断。

作为一优选方案，第二抓取规划模块包括一顶点抓取姿态，使用顶点抓取姿态进行抓取时，如图12所示，抓取点位于工件顶点处，且直杆平行于顶点工具坐标系z′轴设置，其中顶点工具坐标系与料框坐标系相同设置，顶点工具坐标系的z′轴沿料框轴向方向设置，图示实施例中为竖直方向，顶点工具坐标系的x′轴沿料框径向方向设置，图示实施例x′轴中为水平方向，x′-y′-z′轴构成右手坐标系。

步骤S140经由第二抓取规划模块轮询工件信息进行抓取扰动判断包括如下步骤：

S141获取工件点云的顶点；如图13(a)和13(b)所示，每个工件中，z′轴取值最高的点为工件顶点，不同的工件中，顶点位置不同，如果z′轴位置相同的话，就判断x′轴，取值，若x′轴也相同，则比较y′轴取值大小。

S142经由顶点抓取姿态轮询工件信息进行抓取规划判断，抓取时，如图14(a)和14(b) 所示，抓取点位于工件顶点处，且直杆平行于顶点工具坐标系z′轴设置，若其中一个顶点抓取姿态对应的其中一组工件信息通过抓取规划，则输出工件信息以及对应的顶点抓取姿态；若全部顶点抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则结束本次流程。

当识别出的各点云工件均无法通过第一抓取规划模块进行抓取说明此时料框内暂无合适的待抓取工件，存在例如工件位于料框角落、工件叠套等情形，此时机器人没有合适的姿态进行料框内工件抓取，则转入步骤S140，由第二抓取规划判断模块选择合适的工件通过吸附顶点进行扰动，即通过步骤S140所示的抓取策略选择合适的抓取姿态以及抓取工件，由末端手爪将工件吸附起来后扰动其姿态，让工件恢复到可抓取状态，然后重新拍照并进行工件抓取，以通过第一抓取规划模块完成重新定位后工件的准确抓取。

由于进第一抓取规划模块进行抓取判断后，当前料框中只有少量处于特殊位置的工件，若第二抓取规划模块未找到合适的抓取工件进行抓取，则整个系统结束，为尽量保证料框内工件均能被抓取，故第二抓取规划模块中每次抓取规划判断时，也通过转动角度，以尽量多尝试各种可能的抓取姿态。如图15所示，顶点抓取姿态中每次抓取规划判断包括如下步骤：

S1421根据当前顶点抓取姿态以及当前工件位姿确认直杆角度θ；

S1422若直杆角度θ不大于预设角度，以当前抓顶点取姿态模拟抓取工件点云进行避碰检测，同前，本实施例中，预设角度优选为30度。

若通过避碰检测，则输出工件信息以及对应的顶点抓取姿态。

若未通过避碰检测，则以当前顶点抓取姿态围绕顶点工具坐标系中的z′轴以360°/k的转动角度转动k次，每转动一次进行一次避碰检测，直至其中一个转动角度通过避碰检测，则输出工件信息以及对应的顶点抓取姿态，其中，k为预设值；若转动360°后判断不可抓取，则轮询下一个工件信息进行扰动抓取规划判断。

S1423若直杆角度θ大于预设角度时，则直接轮询下一个工件信息进行扰动抓取规划判断。

本实施例中，第二抓取规划模块中设置上述一个顶点抓取姿态，该顶点抓取姿态对应一个抓取规划单元，抓取规划单元进行抓取规划时，抓取规划单元i＝1的第一个工件信息开始，根据识别到的工件位姿和抓取姿态计算手抓的直杆角度θ：若θ不大于30°，则进行避碰检测；若避碰通过，则输出可抓工件信息；若避碰不通过，则将顶点抓取姿态绕工件点云坐标系的 z轴转动k次，每次转动角度为360°/k，每次都进行避碰检测，直到找到一个角度避碰通过，则输出可抓工件信息；若转动360°后仍然没有可抓工件，则跳转到下一个识别到的工件信息。若没有识别出可抓工件，则说明料框内确实无可抓取工件，则结束本次抓取判断并向外报错。

实施例二

实施例一所示的工件抓取方法虽然解决了产品尺寸、空间位置等问题，但现有的运动规划需要将机械臂伸入料框，抓取依赖机械臂本体运动学模型，若直杆角度θ大于30°，存在机器人易发生臂展不够、与料框干涉等问题，尤其在实际应用时，受限于场地空间因素，上述问题更为明显。

本发明在实施例一的基础之上，进一步提供了一种工件抓取方法，其使用末端手爪进行料框内工件抓取，如图16所示，末端手爪20包括一直杆21以及一手爪组件22，手爪组件与直杆呈夹角设置，直杆连接外部机器臂以使得机械臂位于料框外部，配合实施例一所示的抓取方法，在有效提高了抓取成功率的同时，还解决了机器人易发生臂展不够、与料框干涉等问题。

抓取时，由于手爪组件与直杆即机器臂呈夹角设置，配合实施例一所示抓取方法定义的多个抓取姿态与抓取位置，可实现大角度工件抓取，同时，由于直杆增大抓手长度，抓取时，手抓伸入料框,机械臂在料框外，可有效防止机器人与料框干涉发生，且不依赖机械臂本体运动学模型。

作为一优选方案，本实施例中，手爪组件与直杆呈30度夹角设置，配合实施例一所示的抓取方法，对于姿态在±90°以内的工件，机器人都能以±30°以内的姿态完成抓取。

当抓取姿态为第一抓取姿态时，抓取点位于大圆柱柱面上且手爪组件正向垂直于大圆柱柱面设置,如图17(a)所示，若工件倾角为0时，抓取时直杆角度θ为30°；如图17(b)所示，若工件倾角为30°，抓取时直杆角度θ为0°；如图17(c)所示，若工件倾角为60°时，抓取时直杆角度θ为-30°。

当抓取姿态为第二抓取姿态时，抓取点位于大圆柱的锥面上且手爪组件正向垂直于工件锥面设置，如图18所示，对倾角为90度工件，抓取时直杆角度θ为-30°；

当抓取姿态为第三抓取姿态时，抓取点位于大圆柱柱面上且手爪组件反向垂直于大圆柱柱面设置，如图19(a)所示，若工件倾角为0时，抓取时直杆角度θ为-30°；如图19(b)所示，若工件倾角为-30°时，直杆角度θ为0°；如图19(c)所示，若工件倾角为-60°时，直杆角度θ为30°

当抓取姿态为第四抓取姿态时，抓取点位于大圆柱底面上且手爪组件垂直于大圆柱底面设置，如图20所示，对倾角为-90度工件，抓取时直杆角度θ为-30°。

以下以深料框内外球笼工件抓取、手爪组件与直杆呈30度夹角设置为例，对本实施例所示的一种工件抓取方法工作原理进一步说明。

本发明所示的一种工件抓取方法，包括如下步骤：

S210获取工件原始点云；步骤S210中，通过3D相机配合光源对料筐内工件拍照以获取工件原始点云；

S220识别工件原始点云以获取多个工件信息，每个工件信息包括工件点云以及工件位姿；

作为一优选方案，本实施例中，识别工件原始点云以获取多个工件信息包括如下步骤：

S221设置抓取空间，调整虚拟料框的长宽高厚尺寸和位姿，以裁剪出实际料框区域，进而得到裁剪后的点云；

S222使用3D模板匹配，识别出多个外球笼工件，得到每个工件的位姿；识别结果如图 10所示，工件坐标系的z轴沿工件轴向，x轴沿工件径向，x-y-z轴构成右手坐标系。

S230经由第一抓取规划模块轮询工件信息进行以抓取规划判断，第一抓取规划模块包括至少一组抓取姿态，抓取姿态的抓取点不同设置，若其中一个抓取姿态对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出工件信息以及对应的抓取姿态以进行工件抓取；若全部的抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则转入步骤S140；

作为一优选方案，步骤S230中，多个抓取姿态串联设置，每个抓取姿态分别轮询工件信息进行抓取规划判断，若前一个抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则转入下一个抓取姿态进行抓取规划判断，直至其中一个抓取姿态对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出工件信息以及对应的抓取姿态。

进一步的，每次抓取规划判断时，为尽可能的获取可抓取工件，作为一优选方案，如图 6所示，步骤S230中，每个抓取姿态依据第一排序轮询工件信息进行抓取规划判断包括如下步骤：

S231根据当前抓取姿态以及当前待抓取的工件位姿获取直杆角度θ；

S232若直杆角度θ不大于预设角度，则以当前抓取姿态模拟抓取工件点云进行避碰检测：由于机器人姿态如果大于30度，是很容易发生碰撞的，也就无法是线无序抓取，作为一优选方案，本实施例中，预设角度为30度。

若通过避碰检测，则输出工件信息以及对应的抓取姿态；

若未通过避碰检测，则以当前抓取姿态围绕工件点云坐标系z轴以360°/k的转动角度转动k次，每转动一次进行一次避碰检测，直至其中一个转动角度通过避碰检测，则输出工件信息以及对应的抓取姿态，其中，k为预设值；若转动360°后仍判断不可抓取，则轮询下一个工件信息进行抓取规划判断；

S233若直杆角度θ大于预设角度，则直接轮询下一个工件信息进行抓取规划判断。

通过转动多个角度，在以当前抓取姿态进行其中一组工件信息抓取规划时，能够获取更多可能的抓取姿态，从而保证料框内绝大部分工件均能被抓取，

更进一步的，本实施例中，外球笼包括固定连接的大圆柱与小圆柱，第一抓取规划模块包括第一抓取姿态、第二抓取姿态、第三抓取姿态与第四抓取姿态，对于姿态在±90°以内的工件，机器人都能以±30°以内的姿态完成抓取。

当抓取姿态为第一抓取姿态时，抓取点位于大圆柱柱面上且手爪组件正向垂直于大圆柱柱面设置,如图17(a)所示，对于倾角为0°的工件，使用本发明所示的末端手爪进行工件抓取时，直杆角度θ为30°；如图17(b)所示，对于倾角为30°的工件，使用本发明所示的末端手爪进行工件抓取时，直杆角度θ为0°；如图17(c)所示，对于倾角为60°的工件，使用本发明所示的末端手爪进行工件抓取时，直杆角度θ为-30°。

当抓取姿态为第二抓取姿态时，抓取点位于大圆柱的锥面上且手爪组件正向垂直于工件锥面设置，如图18所示，对倾角为90°的工件，使用本发明所示的末端手爪进行工件抓取时，直杆角度θ为-30°。

当抓取姿态为第三抓取姿态时，抓取点位于大圆柱柱面上且手爪组件反向垂直于大圆柱柱面设置，如图19(a)所示，对倾角为0°的工件，使用本发明所示的末端手爪进行工件抓取时，直杆角度θ为-30°；如图19(b)所示，对倾角为-30°的工件，使用本发明所示的末端手爪进行工件抓取时，直杆角度θ为0°；如图19(c)所示，对倾角为-60°的工件，使用本发明所示的末端手爪进行工件抓取时，直杆角度θ为30°。

当抓取姿态为第四抓取姿态时，抓取点位于大圆柱底面上且手爪组件垂直于大圆柱底面设置，如图20所示，对倾角为-90度工件，使用本发明所示的末端手爪进行工件抓取时，直杆角度θ为-30°。

通过多个抓取姿态、抓取位置以及本发明所示工件抓取方法的配合，可实现大角度工件抓取，同时，由于直杆增大抓手长度，抓取时，手抓伸入料框,机械臂在料框外，可有效防止机器人与料框干涉发生，且不依赖机械臂本体运动学模型。

此外，由于每次拍照后识别出的工件点云数量较多，为更快的进行规划判断，本实施例中，对工件信息的轮询顺序进行限定，步骤S230中依据识别出的工件点云的工件位姿信息进行空间排序，第一抓取模块中各抓取姿态依据上述空间排序进行工件信息抓取规划判断。排序原则为z轴方向优先于x轴方向和y轴方向，其次x轴方向，最后y轴方向，即对所识别出的多个工件点云，首先基于工件点云z轴方向的高低进行排序，z轴方向高度越高排序越靠前，若多个工件点云的z轴高度相同，则依据x轴方向的大小进行排序，也是数值越大排序越靠前；若工件点云的x轴方向数值也相同，则继续基于y轴方向大小进行排序，从而获取工件点云的空间排序。当然，本申请对具体轮询规则不做限定，除上述排序规则外，也可采用其他合适的排序。

当第一抓取规划模块中设置上述4个抓取姿态时，各抓取姿态分别对应一个抓取规划单元，各抓取规划单元之间为串联关系，每个抓取规划单元进行抓取规划时，抓取规划单元使用对应抓取姿态m(m＝1,…,4)，从i＝1的第一个工件信息开始，根据识别到的工件位姿和抓取姿态m计算手抓的直杆角度θ：若θ不大于30°，则进行避碰检测；若避碰通过，则输出可抓工件信息；若避碰不通过，则将姿态m绕工件坐标系的z轴转动k次，每次转动角度为360° /k，每次都进行避碰检测，直到找到一个角度避碰通过，则输出可抓工件信息；若转动360°后仍然没有可抓工件，则跳转到下一个识别到的工件信息。若抓取姿态1～6都没有可抓工件，则触发另外一个抓取策略，即转入步骤S240。

S240经由第二抓取规划模块轮询工件信息进行抓取扰动判断。

作为一优选方案，第二抓取规划模块包括一顶点抓取姿态，使用顶点抓取姿态进行抓取时，如图12所示，抓取点位于工件顶点处，且直杆平行于顶点工具坐标系z′轴设置，其中顶点工具坐标系与料框坐标系相同设置，顶点工具坐标系的z′轴沿料框轴向方向设置，图示实施例中为竖直方向，顶点工具坐标系的x′轴沿料框径向方向设置，图示实施例x′轴中为水平方向，x′-y′-z′轴构成右手坐标系。

步骤S240经由第二抓取规划模块轮询工件信息进行抓取扰动判断包括如下步骤：

S241获取工件点云的顶点；如图13(a)和13(b)所示，每个工件中，z′轴取值最高的点为工件顶点，不同的工件中，顶点位置不同，如果z′轴位置相同的话，则比较x′轴取值，若x′轴取值也相同，则比较y′轴取值大小。

S242经由顶点抓取姿态轮询工件信息进行抓取规划判断，抓取时，如图14(a)和14(b) 所示，顶点抓取姿态抓取工件时，抓取点位于工件顶点处，且直杆平行于顶点工具坐标系z′轴设置，且手抓和工件的相对姿态不确定。若其中一个顶点抓取姿态对应的其中一组工件信息通过抓取规划，则输出工件信息以及对应的顶点抓取姿态；若全部顶点抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则结束本次流程。

当识别出的各点云工件均无法通过第一抓取规划模块进行抓取说明此时料框内暂无合适的待抓取工件，存在例如工件位于料框角落、工件叠套等情形，此时机器人没有合适的姿态进行料框内工件抓取，则转入步骤S240，由第二抓取规划判断模块选择合适的工件通过吸附顶点进行扰动，即通过步骤S240所示的抓取策略选择合适的抓取姿态以及抓取工件，由末端手爪将工件吸附起来后扰动其姿态，让工件恢复到可抓取状态，然后重新拍照并进行工件抓取，以通过第一抓取规划模块完成重新定位后工件的准确抓取。

由于进第一抓取规划模块进行抓取判断后，当前料框中只有少量处于特殊位置的工件，若第二抓取规划模块未找到合适的抓取工件进行抓取，则整个系统结束，为尽量保证料框内工件均能被抓取，故第二抓取规划模块中每次抓取规划判断时，也通过转动角度，以尽量多尝试各种可能的抓取姿态。第二抓取规划模块中每次抓取规划判断包括如下步骤：

S2421根据当前顶点抓取姿态以及当前工件位姿确认直杆角度θ；

S2422若直杆角度θ不大于预设角度，以当前抓顶点取姿态模拟抓取工件点云进行避碰检测，同前，本实施例中，预设角度优选为30度。

若通过避碰检测，则输出工件信息以及对应的顶点抓取姿态。

若未通过避碰检测，则以当前顶点抓取姿态围绕顶点工具坐标系中的z′轴以360°/k的转动角度转动k次，每转动一次进行一次避碰检测，直至其中一个转动角度通过避碰检测，则输出工件信息以及对应的顶点抓取姿态，其中，k为预设值；若转动360°后判断不可抓取，则轮询下一个工件信息进行扰动抓取规划判断。

S2423若直杆角度θ大于预设角度时，则直接轮询下一个工件信息进行扰动抓取规划判断。

实施例三

本发明还公开了一种工件抓取装置10，其使用末端手爪进行工件抓取，末端手爪包括一直杆以及与直杆相连的手爪组件；

如图21所示，工件抓取装置10包括：

原始点云获取模块11，用于获取工件原始点云；

工件信息获取模块12，用于识别工件原始点云以获取多个工件信息，每个工件信息包括工件点云以及工件位姿；

第一抓取规划模块13，用于轮询工件信息进行以抓取规划判断，第一抓取规划模块包括至少一组抓取姿态判断子模块，抓取姿态判断子模块中抓取姿态的抓取点不同设置，若其中一个抓取姿态对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出工件信息以及对应的抓取姿态以进行工件抓取；若全部的抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则调用第二抓取规划模块；

第二抓取规划模块14，用于轮询工件信息进行抓取扰动判断。

作为一优选方案，第一抓取规划模块13中，多个抓取姿态判断子模块串联设置，每个抓取姿态判断子模块分别轮询工件信息进行抓取规划判断，若前一个抓取姿态判断子模块对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则转入下一个抓取姿态判断子模块进行抓取规划判断，直至其中一个抓取姿态判断子模块对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出工件信息以及对应的抓取姿态。

作为一优选方案，第一抓取规划模块13中，每个抓取姿态判断子模块包括：

第一直杆角度θ获取单元，用于根据当前抓取姿态以及当前待抓取的工件位姿获取直杆角度θ；

第一避碰检测判断单元，用于若直杆角度θ不大于预设角度，以当前抓取姿态模拟抓取工件点云进行避碰检测：若直杆角度θ大于预设角度，则直接轮询下一个工件信息进行抓取规划判断。

以及第一避碰检测单元，用于以当前抓取姿态模拟抓取工件点云进行避碰检测：若通过避碰检测，则输出工件信息以及对应的抓取姿态；若未通过避碰检测，则以当前抓取姿态围绕工件点云坐标系z轴以360°/k的转动角度转动k次，每转动一次进行一次避碰检测，直至其中一个转动角度通过避碰检测，则输出工件信息以及对应的抓取姿态，其中，k为预设值；若转动360°后仍判断不可抓取，则轮询下一个工件信息进行抓取规划判断。

作为一优选方案，预设角度为30度。

作为一优选方案，工件为外球笼，外球笼包括大圆柱与小圆柱，第一抓取规划模块13包括第一抓取姿态、第二抓取姿态、第三抓取姿态与第四抓取姿态；抓取姿态为第一抓取姿态时，抓取点位于大圆柱柱面上且手爪组件正向垂直于大圆柱柱面设置；抓取姿态为第二抓取姿态时，抓取点位于大圆柱的锥面上且手爪组件正向垂直于工件锥面设置；抓取姿态为第三抓取姿态时，抓取点位于大圆柱柱面上且手爪组件反向垂直于大圆柱柱面设置；抓取姿态为第四抓取姿态时，抓取点位于大圆柱底面上且手爪组件垂直于大圆柱底面设置。

作为一优选方案，工件抓取装置10还包括空间排序模块15，空间排序模块15用于依据工件位姿对工件点云进行空间排序以获取第一排序，第一抓取规划模块13中各抓取姿态依据第一排序轮询工件信息进行抓取规划判断。

作为一优选方案，第二抓取规划模块14包括一顶点工具，顶点工具中抓取姿态为顶点抓取姿态，其抓取点位于工件顶点处，且抓取时直杆平行于顶点工具坐标系的z轴设置。

进一步的，所述顶点工具包括：

顶点获取子模块，用于获取工件点云的顶点；

顶点抓取姿态判断子模块，用于经由顶点抓取姿态轮询工件信息进行抓取规划判断，若其中一个顶点抓取姿态对应的其中一组工件信息通过抓取规划，则输出工件信息以及对应的顶点抓取姿态；若全部顶点抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则结束本次流程。

更进一步的，顶点抓取姿态判断子模块包括：

第二直杆角度θ获取单元，用于根据当前顶点抓取姿态以及当前待抓取的工件位姿获取直杆角度θ；

第二避碰检测判断单元，用于若直杆角度θ不大于预设角度，以当前抓顶点取姿态模拟抓取工件点云进行避碰检测：若直杆角度θ大于预设角度，则直接轮询下一个工件信息进行扰动抓取规划判断。

以及第二避碰检测单元，用于以当前抓取姿态模拟抓取工件点云进行避碰检测：若通过避碰检测，则输出工件信息以及对应的顶点抓取姿态；若未通过避碰检测，则以当前顶点抓取姿态围绕顶点工具坐标系z′轴以360°/k的转动角度转动k次，每转动一次进行一次避碰检测，直至其中一个转动角度通过避碰检测，则输出工件信息以及对应的顶点抓取姿态，其中，k为预设值；若转动360°后仍判断不可抓取，则轮询下一个工件信息进行扰动抓取规划判断。

作为一优选方案，预设角度为30度。

作为一优选方案，手爪组件22与直杆21呈夹角设置，直杆21用于连接外部机器臂以使得机械臂位于料框外部，手爪组件22垂直待抓取工件设置。

进一步的，手爪组件22与直杆21呈30度夹角设置。

实施例四

图22所示是本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，如可以执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设备20至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器21、处理器22，如图22所示。需要指出的是，图22仅示出了具有组件21-22的计算机设备20，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

本实施例中，存储器21(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)，存储器21也可以是计算机设备20的外部存储设备，例如该计算机设备20上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器21还可以既包括计算机设备20的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器21通常用于存储安装于计算机设备20的操作系统和各类应用软件，例如方法实施例的工件抓取方法的程序代码等。此外，存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

处理器22在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器22通常用于控制计算机设备20的总体操作。本实施例中，处理器22用于运行存储器21中存储的程序代码或者处理数据，例如运行工件抓取装置10，以实现方法实施例中的工件抓取方法。

实施例五

本申请还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如， SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储工件抓取装置的程序代码，被处理器执行时实现方法实施例中的工件抓取方法。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (13)

1.一种工件抓取方法，使用末端手爪进行工件抓取，其特征在于：所述末端手爪包括一直杆以及一手爪组件，所述工件抓取方法包括如下步骤：

S1获取工件原始点云；

S2识别所述工件原始点云以获取多个工件信息，每个所述工件信息包括工件点云以及工件位姿；

S3经由第一抓取规划模块轮询所述工件信息进行以抓取规划判断，所述第一抓取规划模块包括至少一组抓取姿态，所述抓取姿态的抓取点不同设置，若其中一个所述抓取姿态对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出所述工件信息以及对应的抓取姿态以进行工件抓取；若全部的所述抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则转入步骤S4；

S4经由第二抓取规划模块轮询所述工件信息进行抓取扰动判断。

2.根据权利要求1所述的一种工件抓取方法，其特征在于：所述步骤S3中，多个所述抓取姿态串联设置，每个所述抓取姿态分别轮询所述工件信息进行抓取规划判断，若前一个所述抓取姿态对应的全部工件信息均未通过抓取规划，则转入下一个所述抓取姿态进行抓取规划判断，直至其中一个所述抓取姿态对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出所述工件信息以及对应的抓取姿态。

3.根据权利要求1所述的一种工件抓取方法，其特征在于：所述步骤S3中，每个所述抓取姿态每次进行所述工件信息抓取规划判断包括如下步骤：

S31根据当前抓取姿态与当前待抓取工件的工件位姿获取直杆角度θ；

S32若所述直杆角度θ不大于预设角度，以当前抓取姿态模拟抓取所述工件点云进行避碰检测：

若通过避碰检测，则输出所述工件信息以及对应的抓取姿态；

若未通过避碰检测，则以当前所述抓取姿态围绕工件点云坐标系z轴以360°/k的转动角度转动k次，每转动一次进行一次避碰检测，直至其中一个转动角度通过避碰检测，则输出所述工件信息以及对应的抓取姿态，其中，所述k为预设值；若转动360°后仍判断不可抓取，则轮询下一个工件信息进行抓取规划判断；

S33若所述直杆角度θ大于预设角度，则直接轮询下一个工件信息进行抓取规划判断。

4.根据权利要求1所述一种工件抓取方法，其特征在于，所述工件为外球笼，所述外球笼包括大圆柱与小圆柱，所述第一抓取规划模块包括第一抓取姿态、第二抓取姿态、第三抓取姿态与第四抓取姿态中一种或多种的组合；

所述抓取姿态为第一抓取姿态时，抓取点位于所述大圆柱柱面上且所述手爪组件正向垂直于所述大圆柱柱面设置；

所述抓取姿态为第二抓取姿态时，抓取点位于所述大圆柱的锥面上且所述手爪组件正向垂直于工件锥面设置；

所述抓取姿态为第三抓取姿态时，抓取点位于所述大圆柱柱面上且所述手爪组件反向垂直于所述大圆柱柱面设置；

所述抓取姿态为第四抓取姿态时，抓取点位于所述大圆柱底面上且所述手爪组件垂直于所述大圆柱底面设置。

5.根据权利要求1所述的一种工件抓取方法，其特征在于：所述步骤S3中，依据所述工件位姿对所述工件点云进行空间排序以获取第一排序，所述第一抓取规划模块中各所述抓取姿态依据所述第一排序轮询所述工件信息进行抓取规划判断。

6.根据权利要求1所述的一种工件抓取方法，其特征在于：所述步骤S4中，第二抓取规划模块轮包括一顶点抓取姿态，所述顶点抓取姿态的抓取点位于所述工件顶点处，且抓取时所述直杆平行于顶点工具坐标系的z轴设置；

经由第二抓取规划模块轮询所述工件信息进行抓取扰动判断包括如下步骤：

S41获取所述工件点云的顶点；

S42经由顶点抓取姿态轮询所述工件信息进行抓取规划判断，若其中一个顶点抓取姿态对应的其中一组工件信息通过抓取规划，则输出所述工件信息以及对应的顶点抓取姿态；若全部所述顶点抓取姿态对应的全部所述工件信息均未通过抓取规划，则结束本次流程。

7.根据权利要求6所述的一种工件抓取方法，其特征在于：所述顶点抓取姿态每次进行所述工件信息抓取规划判断包括如下步骤：

S421根据当前顶点抓取姿态以及当前待抓取的工件位姿获取直杆角度θ；

S422若所述直杆角度θ不大于预设角度，以当前抓顶点取姿态模拟抓取所述工件点云进行避碰检测：

若通过避碰检测，则输出所述工件信息以及对应的顶点抓取姿态；

若未通过避碰检测，则以当前所述顶点抓取姿态围绕所述顶点工具坐标系z′轴以360°/k的转动角度转动k次，每转动一次进行一次避碰检测，直至其中一个转动角度通过避碰检测，则输出所述工件信息以及对应的顶点抓取姿态，其中，所述k为预设值；若转动360°后仍判断不可抓取，则轮询下一个工件信息进行扰动抓取规划判断；

S423若所述直杆角度θ大于预设角度，则直接轮询下一个工件信息进行扰动抓取规划判断。

8.根据权利要求3或6所述的一种工件抓取方法，其特征在于：所述预设角度为30度。

9.根据权利要求1所述的一种工件抓取方法，其特征在于：所述手爪组件与所述直杆呈夹角设置，所述直杆用于连接外部机器臂以使得所述机械臂位于料框外部，所述手爪组件垂直待抓取工件设置。

10.根据权利要求9所述的一种工件抓取方法，其特征在于：所述手爪组件与所述直杆呈30度夹角设置。

11.一种工件抓取装置，使用末端手爪进行工件抓取，其特征在于：所述末端手爪包括一直杆以及一手爪组件，所述工件抓取装置包括：

原始点云获取模块，用于获取工件原始点云；

工件信息获取模块，用于识别所述工件原始点云以获取多个工件信息，每个所述工件信息包括工件点云以及工件位姿；

第一抓取规划模块，用于轮询所述工件信息进行以抓取规划判断，所述第一抓取规划模块包括至少一组抓取姿态，所述抓取姿态的抓取点不同设置，若其中一个所述抓取姿态对应的一组工件信息通过抓取规划，则输出所述工件信息以及对应的抓取姿态以进行工件抓取；

第二抓取规划模块，用于轮询所述工件信息进行抓取扰动判断。

12.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至10任一项所述方法的步骤。

13.一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：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10任一项所述方法的步骤。

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