物体位置的确定方法、装置、机器人及存储介质与流程

1.本公开涉及机器视觉技术领域，尤其涉及一种物体位置的确定方法、装置、机器人及存储介质。


背景技术：

2.在工业制造中，机器人可能需要完成精度要求非常高的任务，如零件加工、装配、物体抓取等。因此，机器人精度成为技术人员关注的要点。
3.在现有技术中，在物体抓取事件中，首先需要对大件中的一些部位的特征(例如，部位上的圆孔)进行测量，具体通过机器人带着相机在每一个测量位置拍照进行测量，进而汇总在机器人视野下，以得到整个大件中相应部位的特征的位置信息，进而实现对相关特征的抓取。
4.然而，上述的实现中，由于机器人绝对精度的存在，控制机器人在各个测量位置进行拍照的方式其检测得到的位置信息不准确，因此，如何更加准确实现对物体上特征部位所处位置的测量成为亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本公开提供一种物体位置的确定方法、装置、机器人及存储介质，以解决如何更加准确实现对物体上特征部位所处位置的测量的技术问题。
6.第一方面，本公开实施例提供了一种物体位置的确定方法，应用于机器人，所述方法包括：
7.针对每个预设位置，根据所述预设位置对应的相机对待测量物体在所述预设位置上的部位进行拍照，确定出所述部位的点云数据中的第一特征数据，所述第一特征数据用于描述所述部位的特征在所述相机视野下的第一位置信息；
8.根据所述第一特征数据和所述预设位置对应的变换关系，确定所述特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据，所述变换关系是基于所述激光跟踪仪和所述相机分别对所述预设位置上的标定工件进行测量得到的标定物中心坐标之间的位置变换关系，所述标定工件包括至少三个标定物；
9.根据每个部位的第二特征数据，确定所述待测量物体的所有部位的特征在所述激光跟踪仪视野下的第二位置信息。
10.在第一方面一种可能的设计中，所述标定物为球体；
11.相应的，在所述根据所述第一特征数据和所述预设位置对应的变换关系，确定所述特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据之前，所述方法还包括：
12.针对每个预设位置，根据所述相机对所述标定工件进行拍照，以确定出所述标定工件中至少三个球体分别对应的第一球心坐标，所述至少三个球体用于指示所述标定工件的特征；
13.通过所述激光跟踪仪获取所述标定工件中所述至少三个球体分别对应的第二球
心坐标；
14.根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标，确定所述变换关系。
15.在第一方面另一种可能的设计中，所述通过所述激光跟踪仪获取所述标定工件中所述至少三个球体分别对应的第二球心坐标，包括：
16.针对每个球体，所述激光跟踪仪向所述球体发送至少四个靶标，以得到所述球体上至少四个点的坐标；
17.对所述至少四个点的坐标进行拟合操作，以确定出所述球体对应的第二球心坐标。
18.在第一方面再一种可能的设计中，所述根据所述相机对所述标定工件进行拍照，以确定出所述标定工件中至少三个球体分别对应的第一球心坐标，包括：
19.根据所述相机对所述标定工件进行拍照，得到所述标定工件的深度图和彩色图；
20.对所述深度图和所述彩色图进行处理，以确定出所述至少三个球体分别对应的第一球心坐标。
21.在第一方面还一种可能的设计中，所述根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标，确定所述变换关系，包括：
22.根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标进行刚体变换，以确定出所述变换关系。
23.在第一方面又一种可能的设计中，所述根据所述预设位置对应的相机对待测量物体在所述预设位置上的部位进行拍照，确定出所述部位的点云数据中的第一特征数据，包括：
24.利用所述预设位置对应的相机对所述待测量物体在所述预设位置上的部位进行拍照，得到所述部位的点云数据；
25.对所述部位的点云数据进行处理，以确定出所述特征对应的第一特征数据。
26.在第一方面又一种可能的设计中，所述方法还包括：
27.根据所述第二位置信息，控制所述机器人对所述待测量物体的各个特征进行预设操作，所述预设操作包括如下至少一项：抓取、推动。
28.第二方面，本公开实施例提供了一种物体位置的确定装置，应用于机器人，所述装置包括：
29.第一确定模块，用于针对每个预设位置，根据所述预设位置对应的相机对待测量物体在所述预设位置上的部位进行拍照，确定出所述部位的点云数据中的第一特征数据，所述第一特征数据用于描述所述部位的特征在所述相机视野下的第一位置信息；
30.第二确定模块，用于根据所述第一特征数据和所述预设位置对应的变换关系，确定所述特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据，所述变换关系是基于所述激光跟踪仪和所述相机分别对所述预设位置上的标定工件进行测量得到的标定物中心坐标之间的位置变换关系，所述标定工件包括至少三个标定物；
31.第三确定模块，用于针对所述待测量物体的每个部位，根据所述部位的第二特征数据，确定所述部位的特征在所述激光跟踪仪视野下的第二位置信息。
32.在第二方面一种可能的设计中，所述标定物为球体；
33.相应的，在所述根据所述第一特征数据和所述预设位置对应的变换关系，确定所
述特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据之前，所述第四确定模块，用于：
34.针对每个预设位置，根据所述相机对所述标定工件进行拍照，以确定出所述标定工件中至少三个球体分别对应的第一球心坐标，所述至少三个球体用于指示所述标定工件的特征；
35.通过所述激光跟踪仪获取所述标定工件中所述至少三个球体分别对应的第二球心坐标；
36.根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标，确定所述变换关系。
37.在第二方面另一种可能的设计中，所述第四确定模块通过所述激光跟踪仪获取所述标定工件中至少三个球体分别对应的第二球心坐标，具体用于：
38.针对每个球体，所述激光跟踪仪向所述球体发送至少四个靶标，以得到所述球体上至少四个点的坐标；
39.对所述至少四个点的坐标进行拟合操作，以确定出所述球体对应的第二球心坐标。
40.在第二方面再一种可能的设计中，所述第四确定模块根据所述相机对所述标定工件进行拍照，以确定出所述标定工件中所述至少三个球体分别对应的第一球心坐标，具体用于：
41.根据所述相机对所述标定工件进行拍照，得到所述标定工件的深度图和彩色图；
42.对所述深度图和所述彩色图进行处理，以确定出所述至少三个球体分别对应的第一球心坐标。
43.在第二方面还一种可能的设计中，所述第四确定模块根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标，确定所述变换关系，具体用于：
44.根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标进行刚体变换，以确定出所述变换关系。
45.在第二方面又一种可能的设计中，所述第一确定模块，具体用于：
46.利用所述预设位置对应的相机对所述待测量物体在所述预设位置上的部位进行拍照，得到所述部位的点云数据；
47.对所述部位的点云数据进行处理，以确定出所述特征对应的第一特征数据。
48.在第二方面又一种可能的设计中，控制模块，用于：
49.根据所述第二位置信息，控制所述机器人对所述待测量物体的各个特征进行预设操作，所述预设操作包括如下至少一项：抓取、推动。
50.第三方面，本公开提供一种机器人，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
51.所述存储器存储计算机执行指令；
52.所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如上述第一方面或任一种方式所述的方法。
53.第四方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现上述第一方面或任一种方式所述的方法。
54.第五方面，本公开提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被
处理器执行时实现如上述第一方面或任一种方式所述的方法。
55.本公开提供的物体位置的确定方法、装置、机器人及存储介质，该方法应用于机器人，通过针对每个预设位置，根据预设位置对应的相机对待测量物体在预设位置上的部位进行拍照，确定出部位的点云数据中的第一特征数据，第一特征数据用于描述部位的特征在相机视野下的第一位置信息，并根据第一特征数据和预设位置对应的变换关系，确定特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据，变换关系是基于激光跟踪仪和相机分别对预设位置上的标定工件进行测量得到的标定物中心坐标之间的位置变换关系，标定工件包括至少三个标定物，之后根据每个部位的第二特征数据，确定待测量物体的所有部位的特征在激光跟踪仪视野下的第二位置信息。该技术方案中，利用相机和激光跟踪仪分别对物体特征进行标定，以得到球心坐标之间的位置变换关系，之后在实际测量时，根据该变换关系和相机视野下工件特征的位置，转换为跟踪仪视野下特征的位置，实现了更加准确的对物体上特征所处位置的测量。
附图说明
56.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
57.图1为本公开实施例提供的物体位置的确定方法的流程示意图一；
58.图2为本公开实施例提供的第一特征数据的获取示意图；
59.图3为本公开实施例提供的第二特征数据的获取示意图；
60.图4为本公开实施例提供的物体位置的确定方法的流程示意图二；
61.图5为本公开实施例提供的变换关系的确定示意图；
62.图6为本公开实施例提供的物体位置的确定装置的结构示意图；
63.图7为本公开实施例提供的机器人的结构示意图。
64.通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
65.为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
66.在介绍本公开的实施例之前，首先对本公开实施例的应用背景进行解释：
67.在工业制造中，机器人可能需要完成精度要求非常高的任务，如零件加工、装配、物体抓取等。因此，机器人精度成为技术人员关注的要点。
68.在现有技术中，在物体抓取事件中，首先需要对大件中的一些部位的特征(例如，部位上的圆孔)进行测量，具体通过机器人带着相机在每一个测量位置拍照进行测量，进而汇总在机器人视野下，以得到整个大件中相应部位的特征的位置信息，进而实现对相关特征的抓取。
69.本公开实施例需要解决的现有技术存在的问题：由于机器人绝对精度的存在，控制机器人在各个测量位置进行拍照的方式其检测得到的位置信息不准确，因此，如何更加准确实现对物体上特征部位所处位置的测量成为亟待解决的技术问题。
70.针对现有技术中存在的技术问题，本公开发明人的构思如下，利用激光扫描仪和相机分别对测量位置进行扫描，以确定至少3个点分别对应的坐标，之后坐标间进行刚体变换，以得到扫描仪与相机视野下物体特征的变换关系，在实际测量时，相机获取测量位置下待测物体的特征，以根据变换关系，得到扫描仪视野下待测物体的特征，从而避免机器人由于温漂等绝对精度问题所导致的测量不准的情况发生。
71.下面，通过具体实施例对本公开的技术方案进行详细说明。需要说明的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
72.值得说明的是：本公开物体位置的确定方法、装置、机器人及存储介质的应用领域不作限定。
73.其中，本公开的执行主体为机器人，具体可以是机器人中的控制单元、或控制机器人的控制器等。
74.图1为本公开实施例提供的物体位置的确定方法的流程示意图一，如图1所示，该物体位置的确定方法可以包括如下步骤：
75.步骤11、针对每个预设位置，根据预设位置对应的相机对待测量物体在预设位置上的部位进行拍照，确定出部位的点云数据中的第一特征数据。
76.其中，第一特征数据用于描述部位的特征在相机视野下的第一位置信息。
77.在本步骤中，该待测量物体可以是大件工件中，由于相机在对大件工件中特征，例如，圆孔的中心位姿进行测量时，需要机器人携带相机在工件的各个位置进行获取，该方式下由于机器人绝对精度等问题，测量的结果并不准确，此时，在各个预设位置，均可以设置固定的相机，以获取该预设位置处待测量物体的部位上的点云数据，之后根据该点云数据，确定出点云数据中的第一特征数据。
78.可选的，步骤11的实现可以是：利用预设位置对应的相机对待测量物体在预设位置上的部位进行拍照，得到部位的点云数据，之后对部位的点云数据进行处理，以确定出特征对应的第一特征数据。
79.例如，图2为本公开实施例提供的第一特征数据的获取示意图，如图2所示，每个预设位置(例如，a、b、c、d)处分别固定有相机(例如，21、22、23、24)，通过相机对该预设位置的部位进行第一点云信息的获取。
80.以相机22所对应的预设位置b为例，相机22先获取预设位置b的点云数据，之后将点云数据输入至图像处理的相关软件中，以得到特征对应的第一特征数据221，即圆孔的第一特征数据221。
81.步骤12、根据第一特征数据和预设位置对应的变换关系，确定特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据。
82.其中，变换关系是基于激光跟踪仪和相机分别对预设位置上的标定工件进行测量得到的标定物中心坐标之间的位置变换关系，标定工件包括至少三个标定物；
83.在本步骤中，针对每个预设位置处测量得到的第一特征数据，均预先确定有激光
跟踪仪和相机对该预设位置进行测量得到的标定物中心坐标之间的位置变换关系(由下述实施例进行说明，此处不再赘述)，根据该变换关系，将相机视野下的第一特征数据转换为激光跟踪仪视野下的第二特征数据。
84.也即，图3为本公开实施例提供的第二特征数据的获取示意图，如图3所示，将相机视野下圆孔的第一特征数据221转换为激光跟踪仪视野下圆孔的第二特征数据。
85.例如，圆孔的第一特征数据221可以是坐标(-1,-1,-1)，而变换关系可以是(10,0,3)，则激光跟踪仪视野下圆孔的第二特征数据为(9,-1,2)。
86.步骤13、根据每个部位的第二特征数据，确定待测量物体的所有部位的特征在激光跟踪仪视野下的第二位置信息。
87.在本步骤中，在得到各个部位的第二特征数据之后，将各个部位的第二特征数据分别对应在激光跟踪仪视野下，即得到了待测量物体的所有部位的特征在激光跟踪仪视野下的位置信息，即第二位置信息。
88.在实际运用时，根据机器人与激光跟踪仪之间的位置关系、以及确定出的待测量物体的所有部位的特征在激光跟踪仪视野下的第二位置信息，对待测量物体的各个特征进行操作。
89.也即，在该步骤13之后，该物体位置的确定方法还可以包括：根据第二位置信息，控制机器人对待测量物体的各个特征进行预设操作，预设操作包括如下至少一项：抓取、推动。
90.应理解：对待测量物体的各个特征操作不仅局限于抓取、推动，还可以包括未列出的可能实现。
91.本公开实施例提供的物体位置的确定方法，应用于机器人，通过针对每个预设位置，根据预设位置对应的相机对待测量物体在预设位置上的部位进行拍照，确定出部位的点云数据中的第一特征数据，第一特征数据用于描述部位的特征在相机视野下的第一位置信息，并根据第一特征数据和预设位置对应的变换关系，确定特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据，变换关系是基于激光跟踪仪和相机分别对预设位置上的标定工件进行测量得到的标定物中心坐标之间的位置变换关系，标定工件包括至少三个标定物，之后根据每个部位的第二特征数据，确定待测量物体的所有部位的特征在激光跟踪仪视野下的第二位置信息。该技术方案中，利用相机和激光跟踪仪分别对物体特征进行标定，以得到球心坐标之间的位置变换关系，之后在实际测量时，根据该变换关系和相机视野下工件特征的位置，转换为跟踪仪视野下特征的位置，实现了更加准确的对物体上特征部位所处位置的测量。
92.在图1所示实施例的基础上，图4为本公开实施例提供的物体位置的确定方法的流程示意图二，如图4所示，在上述步骤12之前，该物体位置的确定方法还可以包括如下步骤：
93.其中，图5为本公开实施例提供的变换关系的确定示意图。如图5所示，包括：标定工件51(例如，标定板，该标定工件51上的标定物可以是球体，例如，陶瓷球)，标定工件51上有至少3个陶瓷球(以3个为例)，分别记为球1、球2、球3。激光跟踪仪和相机(以相机21对应的预设位置a为例)分别对标定工件51进行测量。
94.步骤41、针对每个预设位置，根据相机对标定工件进行拍照，以确定出标定工件中至少三个球体分别对应的第一球心坐标。
95.其中，至少三个球体用于指示标定工件的特征。
96.可选的，步骤41的实现可以是：根据相机对标定工件进行拍照，得到标定工件的深度图和彩色图，并对深度图和彩色图进行处理，以确定出至少三个球体分别对应的第一球心坐标。
97.在一种可能的实现中，利用相机21对标定工件51进行拍照，以得到标定工件51的深度图和彩色图，之后可以对深度图和彩色图进行处理，得到标定工件51上球1、球2、以及球3分别对应的球心坐标，记为第一球心坐标。例如，该处理可以是：先根据深度图和彩色图中确定出标定工件中颜色和深度不同于其他区域的3个部分，记为3个球体的位置，针对每个球体，根据该球体所对应的颜色区域找到该区域中心点的x轴和y轴坐标，再基于深度确定出中间深度位置即为z轴坐标，便可以得到第一球心坐标。
98.例如，球1、球2、以及球3对应的第一球心坐标分别为(-6，-2，-2)、(-4，-2，-2)、以及(-6，-4，-2)。
99.步骤42、通过激光跟踪仪获取标定工件中至少三个球体分别对应的第二球心坐标；
100.可选的，步骤42的实现可以是：针对每个球体，激光跟踪仪向球体发送至少四个靶标，以得到球体上至少四个点的坐标，并对至少四个点的坐标进行拟合操作，以确定出球体对应的第二球心坐标。
101.在一种可能的实现中，利用激光跟踪仪自带的靶标，分别在球1、球2、以及球3上接触四个点(四点拟合球)，通过激光跟踪仪获取四个点处的球心，再通过激光跟踪仪自带的软件拟合出球心坐标，即得到标定工件51上球1、球2、以及球3分别对应的球心坐标，记为第二球心坐标。
102.例如，球1、球2、以及球3对应的第二球心坐标分别为(2，-3，-2)、(4，-3，-2)、以及(2，-6，-2)。
103.应理解：步骤41和步骤42的执行顺序可任意。
104.步骤43、根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标，确定变换关系。
105.可选的，步骤43的实现可以是：根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标进行刚体变换，以确定出变换关系。
106.刚体变换是将相机21采集的三个球心与激光跟踪仪采集的三个球心通过最小二乘法求解变换关系，其中，相机坐标系下的球1、2、3分别对应的第一球心坐标与激光跟踪仪坐标系下对应的球1、2、3分别对应的第二球心坐标之间的距离是相同的。
107.另外，将相机21的坐标系变换到激光跟踪仪坐标系后，相机坐标系下的球1、2、3分别对应的球心彼此之间的距离与变换后彼此之间的距离不变。
108.本公开实施例提供的物体位置的确定方法，通过针对每个预设位置，根据相机对标定工件进行拍照，以确定出标定工件中至少三个球体分别对应的第一球心坐标，至少三个球体用于指示标定工件的特征，并通过激光跟踪仪获取标定工件中至少三个球体分别对应的第二球心坐标，之后根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标，确定变换关系。该技术方案中，在至少3个球体所在激光跟踪仪和相机视野下的位置变换关系，以为后续确定出待测量物体的部位的特征在激光跟踪仪视野下的位置信息提供了基础。
109.下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
110.图6为本公开实施例提供的物体位置的确定装置的结构示意图。如图6所示，该物体位置的确定装置应用于机器人，包括：
111.第一确定模块61，用于针对每个预设位置，根据预设位置对应的相机对待测量物体在预设位置上的部位进行拍照，确定出部位的点云数据中的第一特征数据，第一特征数据用于描述部位的特征在相机视野下的第一位置信息；
112.第二确定模块62，用于根据第一特征数据和预设位置对应的变换关系，确定特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据，变换关系是基于激光跟踪仪和相机分别对预设位置上的标定工件进行测量得到的标定物中心坐标之间的位置变换关系，标定工件包括至少三个标定物；
113.第三确定模块63，用于针对待测量物体的每个部位，根据部位的第二特征数据，确定部位的特征在激光跟踪仪视野下的第二位置信息。
114.在本公开实施例一种可能的设计中，标定物为球体；
115.相应的，在根据第一特征数据和预设位置对应的变换关系，确定特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据之前，第四确定模块，用于：
116.针对每个预设位置，根据相机对标定工件进行拍照，以确定出标定工件中至少三个球体分别对应的第一球心坐标，至少三个球体用于指示标定工件的特征；
117.通过激光跟踪仪获取标定工件中至少三个球体分别对应的第二球心坐标；
118.根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标，确定变换关系。
119.在本公开实施例另一种可能的设计中，第四确定模块通过激光跟踪仪获取标定工件中至少三个球体分别对应的第二球心坐标，具体用于：
120.针对每个球体，激光跟踪仪向球体发送至少四个靶标，以得到球体上至少四个点的坐标；
121.对至少四个点的坐标进行拟合操作，以确定出球体对应的第二球心坐标。
122.在本公开实施例再一种可能的设计中，第四确定模块根据相机对标定工件进行拍照，以确定出标定工件中至少三个球体分别对应的第一球心坐标，具体用于：
123.根据相机对标定工件进行拍照，得到标定工件的深度图和彩色图；
124.对深度图和彩色图进行处理，以确定出至少三个球体分别对应的第一球心坐标。
125.在本公开实施例还一种可能的设计中，第四确定模块根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标，确定变换关系，具体用于：
126.根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标进行刚体变换，以确定出变换关系。
127.在本公开实施例又一种可能的设计中，第一确定模块61，具体用于：
128.利用预设位置对应的相机对待测量物体在预设位置上的部位进行拍照，得到部位的点云数据；
129.对部位的点云数据进行处理，以确定出特征对应的第一特征数据。
130.在本公开实施例又一种可能的设计中，控制模块，用于：
131.根据第二位置信息，控制机器人对待测量物体的各个特征进行预设操作，预设操作包括如下至少一项：抓取、推动。
132.本公开实施例提供的物体位置的确定装置，可用于执行上述任一实施例中的物体位置的确定方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
133.需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。此外，这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
134.图7为本公开实施例提供的机器人的结构示意图，如图7所示，该机器人可以包括：处理器71、存储器72及存储在所述存储器72上并可在处理器71上运行的计算机程序指令，所述处理器71执行所述计算机程序指令时实现前述任一实施例提供的方法。
135.可选的，该机器人的上述各个器件之间可以通过系统总线连接。
136.存储器72可以是单独的存储单元，也可以是集成在处理器71中的存储单元。处理器71的数量为一个或者多个。
137.应理解，处理器71可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器71、数字信号处理器71(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)等。通用处理器71可以是微处理器71或者该处理器71也可以是任何常规的处理器71等。结合本公开所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器71执行完成，或者用处理器71中的硬件及软件模块组合执行完成。
138.系统总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。存储器72可能包括随机存取存储器72(random access memory，ram)，也可能还包括非易失性存储器72(non-volatile memory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器72。
139.实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一可读取存储器72中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储器72(存储介质)包括：只读存储器72(read-only memory，rom)、ram、快闪存储器72、硬盘、固态硬盘、磁带(英文：magnetic tape)、软盘(英文：floppy disk)、光盘(英文：optical disc)及其任意组合。
140.本公开实施例提供的机器人，可用于执行上述任一方法实施例提供的物体位置的确定方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
141.本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机指令，当该计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述物体位置的确定方法。
142.上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器，电可擦除可编程只读存储器，可擦除可编程只读存储器，可编程只读存储器，只读存储器，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
143.可选的，将可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部
分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(application specific integrated circuits，asic)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于设备中。
144.本公开实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在计算机可读存储介质中，至少一个处理器可以从该计算机可读存储介质中读取该计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时可实现上述物体位置的确定方法。
145.应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。

技术特征：
1.一种物体位置的确定方法，其特征在于，应用于机器人，所述方法包括：针对每个预设位置，根据所述预设位置对应的相机对待测量物体在所述预设位置上的部位进行拍照，确定出所述部位的点云数据中的第一特征数据，所述第一特征数据用于描述所述部位的特征在所述相机视野下的第一位置信息；根据所述第一特征数据和所述预设位置对应的变换关系，确定所述特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据，所述变换关系是基于所述激光跟踪仪和所述相机分别对所述预设位置上的标定工件进行测量得到的标定物中心坐标之间的位置变换关系，所述标定工件包括至少三个标定物；根据每个部位的第二特征数据，确定所述待测量物体的所有部位的特征在所述激光跟踪仪视野下的第二位置信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标定物为球体；相应的，在所述根据所述第一特征数据和所述预设位置对应的变换关系，确定所述特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据之前，所述方法还包括：针对每个预设位置，根据所述相机对所述标定工件进行拍照，以确定出所述标定工件中至少三个球体分别对应的第一球心坐标，所述至少三个球体用于指示所述标定工件的特征；通过所述激光跟踪仪获取所述标定工件中所述至少三个球体分别对应的第二球心坐标；根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标，确定所述变换关系。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述激光跟踪仪获取所述标定工件中所述至少三个球体分别对应的第二球心坐标，包括：针对每个球体，所述激光跟踪仪向所述球体发送至少四个靶标，以得到所述球体上至少四个点的坐标；对所述至少四个点的坐标进行拟合操作，以确定出所述球体对应的第二球心坐标。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述相机对所述标定工件进行拍照，以确定出所述标定工件中至少三个球体分别对应的第一球心坐标，包括：根据所述相机对所述标定工件进行拍照，得到所述标定工件的深度图和彩色图；对所述深度图和所述彩色图进行处理，以确定出所述至少三个球体分别对应的第一球心坐标。5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标，确定所述变换关系，包括：根据各个第一球心坐标和各个第二球心坐标进行刚体变换，以确定出所述变换关系。6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设位置对应的相机对待测量物体在所述预设位置上的部位进行拍照，确定出所述部位的点云数据中的第一特征数据，包括：利用所述预设位置对应的相机对所述待测量物体在所述预设位置上的部位进行拍照，得到所述部位的点云数据；对所述部位的点云数据进行处理，以确定出所述特征对应的第一特征数据。7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述第二位置信息，控制所述机器人对所述待测量物体的各个特征进行预设操作，所述预设操作包括如下至少一项：抓取、推动。8.一种物体位置的确定装置，其特征在于，应用于机器人，所述装置包括：第一确定模块，用于针对每个预设位置，根据所述预设位置对应的相机对待测量物体在所述预设位置上的部位进行拍照，确定出所述部位的点云数据中的第一特征数据，所述第一特征数据用于描述所述部位的特征在所述相机视野下的第一位置信息；第二确定模块，用于根据所述第一特征数据和所述预设位置对应的变换关系，确定所述特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据，所述变换关系是基于所述激光跟踪仪和所述相机分别对所述预设位置上的标定工件进行测量得到的标定物中心坐标之间的位置变换关系，所述标定工件包括至少三个标定物；第三确定模块，用于针对所述待测量物体的每个部位，根据所述部位的第二特征数据，确定所述部位的特征在所述激光跟踪仪视野下的第二位置信息。9.一种机器人，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如上述权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供的物体位置的确定方法、装置、机器人及存储介质，该方法应用于机器人，通过针对每个预设位置，根据预设位置对应的相机对待测量物体在预设位置上的部位进行拍照，确定出部位的点云数据中的第一特征数据，并根据第一特征数据和预设位置对应的变换关系，确定特征在激光跟踪仪视野下的第二特征数据，变换关系是基于激光跟踪仪和相机分别对预设位置上的标定工件进行测量得到的标定物中心坐标之间的位置变换关系，标定工件包括至少三个标定物，之后根据每个部位的第二特征数据，确定待测量物体的所有部位的特征在激光跟踪仪视野下的第二位置信息，从而更加准确的实现对物体上特征所处位置的测量。上特征所处位置的测量。上特征所处位置的测量。


技术研发人员：黄体森 魏海永 崔存星 王桢垚 丁有爽 邵天兰
受保护的技术使用者：梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司
技术研发日：2023.06.01
技术公布日：2023/8/13