本申请涉及机器人，尤其涉及一种机械臂抓取点定位方法、装置、补货机器人、设备及介质。
背景技术：
1、在智能补货机器人中，机械臂扮演着关键的角色，负责执行饮料抓取和放置任务。这些机械臂通常配备夹爪或其他合适的抓取装置，来适应不同类型的饮料。通过机器人的动力系统，它们能够移动并准确定位到需要补充的饮料所在的货架位置。然而，在定位货架过程中，机械臂可能会面临识别和定位目标位置的困难，导致定位不准确或出现错误。因此，解决机械臂抓取点定位问题是智能补货机器人技术发展中的一个重要挑战。
技术实现思路
1、本申请提供一种机械臂抓取点定位方法、装置、补货机器人、设备及介质，用以解决如何提高智能补货机器人机械臂的定位准确性的问题。
2、第一方面，本申请提供一种机械臂抓取点定位方法，该方法包括：
3、获取目标对象的类别及其在图像上的目标检测框；
4、根据所述类别和所述目标检测框，确定抓取区域框；
5、对所述抓取区域框的深度图进行处理，得到抓取区域；
6、对所述抓取区域进行处理，得到所述抓取点的像素坐标系坐标及其对应的深度值；
7、将所述抓取点的像素坐标系坐标和所述深度值转换为机械臂坐标系坐标，以实现机械臂对所述抓取点的定位。
8、在本申请一实施例中，所述获取目标对象的类别及其在图像上的目标检测框的步骤包括：
9、通过目标检测算法判断所述图像上是否存在目标对象；
10、如果存在目标对象，则识别所述目标对象的类别并使用目标检测框标识出所述目标对象的位置和范围，以得到所述目标对象在图像上的位置信息；
11、其中，所述目标检测框的位置信息表示为[x，y，w，h]，x表示目标检测框的中心点在图像上的横坐标，y表示目标检测框的中心点在图像上的纵坐标，w表示目标检测框的长，h表示目标检测框的宽。
12、在本申请一实施例中，所述根据所述类别和所述目标检测框，确定抓取区域框的步骤包括：
13、根据所述类别和所述目标检测框，确定所述目标对象的抓取位置区域与所述目标对象本体的相对位置关系，以得到所述抓取区域框；
14、其中，所述抓取区域框的位置信息表示为[x，y+h*ratioloc，w，h*ratioheight]，ratioloc表示抓取区域框的位置比例参数，ratioheight表示抓取区域框的经验值参数。
15、在本申请一实施例中，所述对所述抓取区域框的深度图进行处理，得到抓取区域的步骤包括：
16、从相机的深度图像中获取所述抓取区域框内的深度图；
17、计算所述深度图中的最小值depmin，并根据预设的深度偏移值depoffset，将区间[depmin，depmin+depoffset]作为过滤区间范围；
18、保留位于所述过滤区间范围内的深度信息，并将不在所述过滤区间范围内的深度信息排除；
19、基于保留的深度信息，确定所述抓取区域。
20、在本申请一实施例中，所述对所述抓取区域进行处理，得到所述抓取点的像素坐标系坐标及其对应的深度信息的步骤包括：
21、利用聚类算法和最小外包围框算法对所述抓取区域进行处理，并选择聚类群组中一个适当点作为所述抓取点，以得到所述抓取点的像素坐标系坐标及其对应的深度值。
22、在本申请一实施例中，所述方法还包括：
23、将所述抓取点的像素坐标系坐标和所述深度值转换为相机坐标系坐标；
24、将所述相机坐标系坐标转换为所述机械臂坐标系坐标。
25、在本申请一实施例中，根据下式将所述抓取点的像素坐标系坐标和所述深度值转换为相机坐标系坐标：
26、
27、其中，m1为相机的内参矩阵，表示抓取点的相机坐标系坐标，表示抓取点的像素坐标系坐标，d表示抓取点对应的深度值。
28、在本申请一实施例中，根据下式将所述相机坐标系坐标转换为机械臂坐标系坐标：
29、
30、其中，m2为相机的外参矩阵，表示抓取点的机械臂坐标系坐标。
31、第二方面，本申请还提供一种机械臂抓取点定位装置，所述装置包括：
32、目标检测框识别模块，用于获取目标对象的类别及其在图像上的目标检测框；
33、抓取区域框确定模块，用于根据所述类别和所述目标检测框，确定抓取区域框；
34、抓取区域确定模块，用于对所述抓取区域框的深度图进行处理，得到抓取区域；
35、抓取点确定模块，用于对所述抓取区域进行处理，得到所述抓取点的像素坐标系坐标及其对应的深度值；
36、抓取点定位模块，用于将所述抓取点的像素坐标系坐标和所述深度值转换为机械臂坐标系坐标，以实现机械臂对所述抓取点的定位。
37、第三方面，本申请还提供一种补货机器人，所述补货机器人用于执行如第一方面中任一项所述的机械臂抓取点定位方法的步骤。
38、第四方面，本申请还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器并在所述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如第一方面中任一项所述的机械臂抓取点定位方法的步骤。
39、第五方面，本申请还提供一种非暂态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如第一方面中任一项所述的机械臂抓取点定位方法的步骤。
40、本申请提供的一种机械臂抓取点定位方法、装置、补货机器人、设备及介质，该方法通过识别目标对象的类别和目标检测框，确定抓取区域框，并对深度图进行处理，进而得到准确的抓取区域。接着，对抓取区域进行进一步处理，得到抓取点的像素坐标系坐标和对应的深度值。最后，通过坐标系转换，将抓取点的像素坐标系坐标和深度值转换为相机坐标系下的坐标，并进一步转换为机械臂坐标系下的坐标，以实现机械臂对抓取点的准确定位。
41、本申请能提高智能补货机器人机械臂的定位准确性。通过目标检测和深度图处理技术，可以精确识别和定位目标对象，从而确保机械臂抓取点的准确性。此外，利用坐标系转换技术，可将像素坐标系下的坐标转换为真实世界中的坐标，保证机械臂在空间中的正确定位和位置控制，进而使得智能补货机器人的机械臂能够更准确地抓取和放置目标对象，提高补货过程的效率和准确性。
1.一种机械臂抓取点定位方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的机械臂抓取点定位方法，其特征在于，所述获取目标对象的类别及其在图像上的目标检测框的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的机械臂抓取点定位方法，其特征在于，所述根据所述类别和所述目标检测框，确定抓取区域框的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的机械臂抓取点定位方法，其特征在于，所述对所述抓取区域框的深度图进行处理，得到抓取区域的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的机械臂抓取点定位方法，其特征在于，所述对所述抓取区域进行处理，得到所述抓取点的像素坐标系坐标及其对应的深度值的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的机械臂抓取点定位方法，其特征在于，所述将所述抓取点的像素坐标系坐标和所述深度值转换为机械臂坐标系坐标的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的机械臂抓取点定位方法，其特征在于，根据下式将所述抓取点的像素坐标系坐标和所述深度值转换为相机坐标系坐标：
8.根据权利要求6所述的机械臂抓取点定位方法，其特征在于，根据下式将所述相机坐标系坐标转换为机械臂坐标系坐标：
9.一种机械臂抓取点定位装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种补货机器人，其特征在于，所述补货机器人用于执行如权利要求1至8任一项所述的机械臂抓取点定位方法的步骤。
11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的机械臂抓取点定位方法的步骤。
12.一种非暂态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如权利要求1至8任一项所述的机械臂抓取点定位方法的步骤。
