基于仿真数据的位姿精度评估方法及装置与流程

1.本发明涉及仿真数据领域，具体而言，涉及一种基于仿真数据的位姿精度评估方法及装置。


背景技术：

2.机器人抓取精度主要受到机器人运动精度、手眼标定精度和视觉定位精度的影响，位姿识别结果作为视觉定位的最终输出，其精度高低对于机器人抓取成功率有着重要影响，位姿识别精度评估需要已知精确位姿的数据作为真值，根据3d成像原理。但物体的深度数据是以3d传感器透镜中心为坐标原点，难以通过直接测量得到精确的位姿数据作为真值，目前常用的位姿标注方法也难以达到较高精度。


技术实现要素：

3.本发明实施例提供了一种基于仿真数据的位姿精度评估方法及装置，以至少解决现有机器人位姿评估速度低的技术问题。
4.根据本发明的一实施例，提供了一种基于仿真数据的位姿精度评估方法，包括以下步骤：
5.生成物体的3d模型；
6.使用虚拟相机通过不同视角对物体的3d模型进行拍照，生成不同视角下的物体点云数据；
7.利用物体点云数据获取得到物体的位姿变换矩阵和物体点云已知位姿变换矩阵，将两者进行对比得到物体的位姿偏差。
8.进一步地，利用物体点云数据获取得到物体的位姿变换矩阵包括：
9.利用物体点云数据配准获取得到物体的位姿变换矩阵。
10.进一步地，利用物体点云数据配准获取得到物体的位姿变换矩阵包括：
11.对物体点云数据进行随机变换，并对变换后的物体点云数据通过匹配算法计算得到物体的位姿变换矩阵。
12.进一步地，利用物体点云数据获取得到物体点云已知位姿变换矩阵包括：
13.在物体点云数据生成过程中计算得到物体点云相对于虚拟相机的位姿真值。
14.进一步地，将两者进行对比得到物体的位姿偏差包括：
15.将物体的位姿变换矩阵和物体点云已知位姿变换矩阵进行对比，获取得到评估精度值。
16.进一步地，使用虚拟相机通过不同视角对物体的3d模型进行拍照，生成不同视角下的物体点云数据包括：
17.设定拍摄视角是一个包在3d模型外面的、由多个正边形组成的多面体，虚拟相机从多面体的每个顶点或者每个面拍摄3d模型，然后得到对应视角下的物体点云。
18.进一步地，使用虚拟相机通过不同视角对物体的3d模型进行拍照，生成不同视角
下的物体点云数据包括：
19.设定拍摄视角是一个包在3d模型外面的、由多个正五边形组成的十二面体，虚拟相机从十二面体的每个顶点或者每个面拍摄3d模型，然后得到对应视角下的物体点云。
20.根据本发明的另一实施例，提供了一种基于仿真数据的位姿精度评估装置，包括：
21.3d模型生成单元，用于生成物体的3d模型；
22.物体点云数据生成单元，用于使用虚拟相机通过不同视角对物体的3d模型进行拍照，生成不同视角下的物体点云数据；
23.位姿偏差计算单元，用于利用物体点云数据获取得到物体的位姿变换矩阵和物体点云已知位姿变换矩阵，将两者进行对比得到物体的位姿偏差。
24.一种存储介质，存储介质存储有能够实现上述任意一项基于仿真数据的位姿精度评估方法的程序文件。
25.一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述任意一项的基于仿真数据的位姿精度评估方法。
26.本发明实施例中的基于仿真数据的位姿精度评估方法及装置，采用仿真数据作为评估数据，仿真数据由虚拟相机对3d模型拍照生成，只需要获得物体的精确3d模型即可快速生成大量评估数据，有效提高位姿精度评估的便捷性和评估速度。
附图说明
27.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
28.图1为本发明基于仿真数据的位姿精度评估方法的流程图；
29.图2为本发明基于仿真数据的位姿精度评估方法的具体流程图；
30.图3为本发明机械图转换3d模型的示意图；
31.图4为本发明多视角下生成目标点云数据的示意图；
32.图5为本发明工件多视角下的点云数据示意图；
33.图6为本发明位姿评估示意图；
34.图7为本发明基于仿真数据的位姿精度评估装置的模块图。
具体实施方式
35.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
36.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于
清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
37.实施例1
38.根据本发明一实施例，提供了一种基于仿真数据的位姿精度评估方法，参见图1，包括以下步骤：
39.s101：生成物体的3d模型；
40.s102：使用虚拟相机通过不同视角对物体的3d模型进行拍照，生成不同视角下的物体点云数据；
41.s103：利用物体点云数据获取得到物体的位姿变换矩阵和物体点云已知位姿变换矩阵，将两者进行对比得到物体的位姿偏差。
42.本发明实施例中的基于仿真数据的位姿精度评估方法，采用仿真数据作为评估数据，仿真数据由虚拟相机对3d模型拍照生成，只需要获得物体的精确3d模型即可快速生成大量评估数据，有效提高位姿精度评估的便捷性和评估速度。
43.其中，利用物体点云数据获取得到物体的位姿变换矩阵包括：
44.利用物体点云数据配准获取得到物体的位姿变换矩阵。
45.其中，利用物体点云数据配准获取得到物体的位姿变换矩阵包括：
46.对物体点云数据进行随机变换，并对变换后的物体点云数据通过匹配算法计算得到物体的位姿变换矩阵。
47.其中，利用物体点云数据获取得到物体点云已知位姿变换矩阵包括：
48.在物体点云数据生成过程中计算得到物体点云相对于虚拟相机的位姿真值。
49.其中，将两者进行对比得到物体的位姿偏差包括：
50.将物体的位姿变换矩阵和物体点云已知位姿变换矩阵进行对比，获取得到评估精度值。
51.其中，使用虚拟相机通过不同视角对物体的3d模型进行拍照，生成不同视角下的物体点云数据包括：
52.设定拍摄视角是一个包在3d模型外面的、由多个正边形组成的多面体，虚拟相机从多面体的每个顶点或者每个面拍摄3d模型，然后得到对应视角下的物体点云。
53.其中，使用虚拟相机通过不同视角对物体的3d模型进行拍照，生成不同视角下的物体点云数据包括：
54.设定拍摄视角是一个包在3d模型外面的、由多个正五边形组成的十二面体，虚拟相机从十二面体的每个顶点或者每个面拍摄3d模型，然后得到对应视角下的物体点云。
55.下面以具体的实施例，对本发明基于仿真数据的位姿精度评估方法进行详细说明。参见图2，本发明基于仿真数据的位姿精度评估方法具体包括：
56.1. 3d模型获取
57.算法评估位姿精度的准确性主要取决于获取物体3d模型的精度，通常，被评估物体3d模型可以通过两种方式获取，一种是通过机械设计图转换格式得到，另一种是通过3d扫描仪扫描重建得到。目前高精度的3d扫描仪价格较高，并且物体重建精度易受扫描方式、环境光线以及物体表面材质影响，因此本发明技术方案采用机械设计图转换格式得到3d模型的方式。图3为机械图转换3d模型的一个实例。
58.2.仿真数据生成
59.获取到物体精确的3d模型之后、虚拟相机通过不同视角对3d模型进行拍照，本发明设定的视角是一个包在3d模型外面的，由多个正五边形组成的十二面体，虚拟相机从十二面体的每个顶点(或者每个面)拍摄3d模型，然后得到对应视角下的点云。虚拟相机会在十二面体的每个顶点(或者面)都拍一遍，得到20个(或者12个，对应面的数量)视角下的点云，如图4给出了标号为0、2、8、9四个视角下的目标点云数据，该目标点云数据作为仿真数据。
60.举例说明，本发明技术方案采用虚拟相机在每个面对工件3d模型进行拍照的方式，获得工件多视角下的点云数据，如图5所示。同时根据实际需求可以增减拍摄视角的数量。
61.3.位姿评估
62.参见图6，仿真数据生成过程中，物体点云相对于相机的位姿可以直接计算得到，利用点云配准得到的位姿变换矩阵和物体点云已知位姿变换矩阵对比即可得到位姿偏差。
63.本发明方法的有益效果为：本发明技术方案采用仿真数据作为评估数据，仿真数据由虚拟相机对3d模型拍照生成，只需要获得物体的精确3d模型即可快速生成大量评估数据，有效提高位姿精度评估的便捷性和评估速度。
64.实施例2
65.根据本发明的另一实施例，提供了一种基于仿真数据的位姿精度评估装置，包括：
66.3d模型生成单元201，用于生成物体的3d模型；
67.物体点云数据生成单元202，用于使用虚拟相机通过不同视角对物体的3d模型进行拍照，生成不同视角下的物体点云数据；
68.位姿偏差计算单元203，用于利用物体点云数据获取得到物体的位姿变换矩阵和物体点云已知位姿变换矩阵，将两者进行对比得到物体的位姿偏差。
69.本发明实施例中的基于仿真数据的位姿精度评估装置，采用仿真数据作为评估数据，仿真数据由虚拟相机对3d模型拍照生成，只需要获得物体的精确3d模型即可快速生成大量评估数据，有效提高位姿精度评估的便捷性和评估速度。
70.下面以具体的实施例，对本发明基于仿真数据的位姿精度评估装置进行详细说明。参见图2，本发明基于仿真数据的位姿精度评估装置具体包括：
71.1. 3d模型生成单元201：3d模型获取
72.算法评估位姿精度的准确性主要取决于获取物体3d模型的精度，通常，被评估物体3d模型可以通过两种方式获取，一种是通过机械设计图转换格式得到，另一种是通过3d扫描仪扫描重建得到。目前高精度的3d扫描仪价格较高，并且物体重建精度易受扫描方式、环境光线以及物体表面材质影响，因此本发明技术方案采用机械设计图转换格式得到3d模型的方式。图3为机械图转换3d模型的一个实例。
73.2.物体点云数据生成单元202：仿真数据生成
74.获取到物体精确的3d模型之后、虚拟相机通过不同视角对3d模型进行拍照，本发明设定的视角是一个包在3d模型外面的，由多个正五边形组成的十二面体，虚拟相机从十二面体的每个顶点(或者每个面)拍摄3d模型，然后得到对应视角下的点云。虚拟相机会在十二面体的每个顶点(或者面)都拍一遍，得到20个(或者12个，对应面的数量)视角下的点
云，如图4给出了标号为0、2、8、9四个视角下的目标点云数据，该目标点云数据作为仿真数据。
75.举例说明，本发明技术方案采用虚拟相机在每个面对工件3d模型进行拍照的方式，获得工件多视角下的点云数据，如图5所示。同时根据实际需求可以增减拍摄视角的数量。
76.3.位姿偏差计算单元203：位姿评估
77.参见图6，仿真数据生成过程中，物体点云相对于相机的位姿可以直接计算得到，利用点云配准得到的位姿变换矩阵和物体点云已知位姿变换矩阵对比即可得到位姿偏差。
78.本发明装置的有益效果为：本发明技术方案采用仿真数据作为评估数据，仿真数据由虚拟相机对3d模型拍照生成，只需要获得物体的精确3d模型即可快速生成大量评估数据，有效提高位姿精度评估的便捷性和评估速度。
79.实施例3
80.一种存储介质，存储介质存储有能够实现上述任意一项基于仿真数据的位姿精度评估方法的程序文件。
81.实施例4
82.一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述任意一项的基于仿真数据的位姿精度评估方法。
83.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。
84.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
85.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
86.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
87.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
88.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
89.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。