基于多传感器的服务机器人定位和抓取方法

1.一种基于多传感器的服务机器人定位与抓取的方法，其特征在于具体操作步骤如下：
（1）利用射频模块的机器人初次定位;射频收发装置包括天线、接收器和无源型射频标签，其中每张标签中都含有环境的坐标值等信息；
（2）利用双目视觉经行机器人的精确定位，底轮运动模块采用双轮差动方式，并在底部安装有两个色标传感器；
（3）利用改进的D-H的模型对机器人手臂经行数学建模；
（4）机器人按照给定的路径规划和新的逆解算法，进行初次抓取目标；
（5）当初次抓取失败后，可通过双目视觉获得手爪上的红色标签的深度信息，与目标物的深度信息进行对比，通过存在的误差，利用PD算法，最终实现手爪的成功抓取。
2.根据权利要求1所述的基于多传感器的服务机器人定位与抓取方法，其特征在于：
所述的步骤（1）中射频收发装置，包括射频标签和射频感应收发线圈，其中射频感应收发线圈安装在机器人的底部，标签按照一定的距离放置在地面，构建网格化的坐标系，与双目信息融合，通过不断地读取标签数据块中得坐标信息对行进的路线进行判断和规划，实现初次定位。
3.根据权利要求1所述的基于多传感器的服务机器人定位与抓取方法，其特征在于：
所述步骤（2）的机器人的精确定位实现方法是：利用双目视觉系统提取目标物的颜色信息进行HSV（Hue-Saturation-Value）阈值分割，得到目标物体的三维坐标；通过机器人当前标签位置和获取目标的三维坐标之间关系的计算，规划出机器人的行进路线，到达要抓取的物体前。
4.根据权利要求1所述的基于多传感器的服务机器人定位与抓取方法，其特征在于：
所述步骤（3）的改进的D-H模型的实质在于前一个坐标系原点可经过若干变化—可以平移或旋转，与后一个坐标系原点重合，只要符合这一原理即可；若在D-H参数表基础上增加Y列，可以沿着Y轴方向平移，这样可以减少因为三角函数变换带来的计算错误；尽管多增加一个矩阵相乘，但齐次变化矩阵在相乘时较为简便。
5.根据权利要求1所述的基于多传感器的服务机器人定位与抓取方法，其特征在于：
所述步骤（4）的机器臂运动学的逆解算法，求解过程包括以下步骤：
(1)首先双目通过目标物体的颜色、形状、纹理特征获得目标物体的三维坐标信息；
(2)再建立视觉坐标系和机械臂坐标系的转换，将视觉获得的深度信息转换为机械手爪要到达的位置信息；将变换后的视觉坐标系原点与右机械臂坐标系的原点重合，并且视觉坐标系的x, y, z轴方向完全和机械臂坐标系相同；
(3)利用4+1自由度的逆解算法，计算出机器人手臂各个关节的角度；
(4)最后对机器人手臂各个关节运动控制进行路径规划，以便在初次抓取过程不要让其碰到桌子等。
6.根据权利要求1或2所述的基于多传感器的服务机器人定位与抓取方法，其特征在于：所述步骤（5）的机械臂定位并抓取目标物体，包括初次抓取和失败后再次抓取两部分，首先利用机器视觉的前馈实现手爪的初次抓取，再利用反馈策略不断调整手爪的位置，以逐渐靠近目标物体，直到抓取成功。

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