咖啡拉花轨迹生成方法、设备及系统

技术领域

本申请属于咖啡制作技术领域，尤其涉及一种咖啡拉花轨迹生成方法、设备及系统。

背景技术

咖啡拉花是指在咖啡(如卡布奇诺或拿铁)上混合牛奶，以做出叶子或其它图案的工艺。

随着该工艺长期的演化，咖啡拉花除了视觉上的丰富之外，在牛奶的口感与融合的方式与技术也在不断地改进，以达到色、香、味俱全的境界。

目前咖啡制作过程完全依赖于咖啡师，咖啡师状态的好坏直接影响当次所制作的咖啡的质量，因此，难以制作出质量稳定的咖啡。

发明内容

本申请实施例提供一种咖啡拉花轨迹生成方法、设备及系统，有利于制作出质量稳定的咖啡。

本申请实施例第一方面提供一种咖啡拉花轨迹生成方法，包括：

响应于输入的动作捕捉启动指令，基于动作捕捉设备分别采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据，其中，所述示教咖啡杯和所述示教拉花缸预先在所述动作捕捉设备的视野下完成刚体标定，所述示教咖啡杯和所述示教拉花缸上分别设置有刚体标记点以及可被所述动作捕捉设备感应的标识物，所述点位数据包括位置信息和姿态信息；

响应于输入的动作捕捉停止指令，基于当次动作捕捉过程中采集到的第一点位数据生成咖啡杯轨迹，以及，基于当次动作捕捉过程中采集到的第二点位数据生成拉花缸轨迹；

将当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储；

其中，所述第一点位数据为所述示教咖啡杯的点位数据，所述第二点位数据为所述示教拉花缸的点位数据，所述咖啡杯轨迹对应于拉花时咖啡杯的运行轨迹，所述拉花缸轨迹对应于拉花时拉花缸的运行轨迹。

基于上述第一方面的实现方式，在本申请的第一种可能的实现方式中，所述基于动作捕捉设备分别采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据为：触发所述动作捕捉设备以相同的采集周期同步采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据。

基于上述第一方面的第一种可能的实现方式，在本申请的第二种可能的实现方式中，在生成所述咖啡杯轨迹和所述拉花缸轨迹之后，还包括：

触发第一机械臂和第二机械臂基于当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹复现拉花过程，其中，所述第一机械臂的末端承载与所述示教咖啡杯尺寸一致的咖啡杯，所述第二机械臂的末端承载与所述示教拉花缸尺寸一致的拉花缸，且，所述第一机械臂和所述第二机械臂均已完成末端工具标定及所述视野下的手眼标定。

基于上述第一方面的第二种可能的实现方式，在本申请的第三种可能的实现方式中，所述触发第一机械臂和第二机械臂基于当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹复现拉花过程，之后还包括：

基于复现所述拉花过程得到的花型与实际花型的差异，调整当次复现所用的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹；

基于当次调整后的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹，更新与所述花型信息关联存储的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹。

基于上述第一方面，或者本申请第一方面的第一种可能的实现方式，或者本申请第一方面的第二种可能的实现方式，或者本申请第一方面的第三种可能的实现方式，在本申请的第四种可能的实现方式中，所述基于当次动作捕捉过程中采集到的第一点位数据生成咖啡杯轨迹包括：

基于预设的坐标转换关系，对当次动作捕捉过程中采集到的第一点位数据进行坐标转换；

对转换得到的点位数据进行滤波及拟合处理，得到咖啡杯轨迹。

基于上述第一方面，或者本申请第一方面的第一种可能的实现方式，或者本申请第一方面的第二种可能的实现方式，或者本申请第一方面的第三种可能的实现方式，在本申请的第五种可能的实现方式中，所述基于当次动作捕捉过程中采集到的第二点位数据生成拉花缸轨迹包括：

基于预设的坐标转换关系，对当次动作捕捉过程中采集到的第二点位数据进行坐标转换；

对转换得到的点位数据进行滤波及拟合处理，得到拉花缸轨迹。

本申请第二方面提供一种咖啡拉花轨迹生成设备，包括：

采集模块，用于响应于输入的动作捕捉启动指令，基于动作捕捉设备分别采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据，其中，所述示教咖啡杯和所述示教拉花缸预先在所述动作捕捉设备的视野下完成工具标定，所述示教咖啡杯和所述示教拉花缸上分别设置有刚体标记点以及可被所述动作捕捉设备感应的标识物，所述点位数据包括各采集点的位置信息和姿态信息；

生成模块，用于响应于输入的动作捕捉停止指令，基于当次动作捕捉过程中采集到的第一点位数据生成咖啡杯轨迹，以及，基于当次动作捕捉过程中采集到的第二点位数据生成拉花缸轨迹；

存储模块，用于将当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储；

其中，所述第一点位数据为所述示教咖啡杯的点位数据，所述第二点位数据为所述示教拉花缸的点位数据，所述咖啡杯轨迹对应于拉花时咖啡杯的运行轨迹，所述拉花缸轨迹对应于拉花时拉花缸的运行轨迹。

基于本申请第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述采集模块具体用于：响应于输入的动作捕捉启动指令，触发所述动作捕捉设备以相同的采集周期同步采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据。

本申请第三方面提供一种咖啡拉花轨迹生成设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可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上述第一方面或上述第一方面任一可能实现方式中记载的步骤。

本申请第四方面提供一种咖啡拉花轨迹示教系统，包括：

动作捕捉设备；

与所述动作捕捉设备连接的咖啡拉花轨迹生成设备；

以及示教咖啡杯和示教拉花缸；

所述示教咖啡杯和所述示教拉花缸预先在所述动作捕捉设备的视野下完成工具标定，所述示教咖啡杯和所述示教拉花缸上分别设置有刚体标记点以及可被所述动作捕捉设备感应的标识物；

所述咖啡拉花轨迹生成设备配置有执行如上述第一方面或上述第一方面任一可能实现方式中记载的步骤。

本申请实施例第五方面提供一种芯片，包括处理器，所述处理器用于读取并执行存储器中存储的计算机程序，以实现上述第一方面和/或上述第一方面中记载的步骤。

由上可见，本申请基于动作捕捉设备分别采集示教咖啡杯和示教拉花缸上各个标识物的点位数据，并基于当次动作捕捉过程中采集到的第一点位数据和第二点位数据分别生成咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹，之后将当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储。在实际应用中，可以由咖啡师手持示教咖啡杯和示教拉花缸，在动作捕捉设备的视野下进行拉花示教，即可得到对应花型的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹。由于咖啡杯轨迹对应于拉花时咖啡杯的运行轨迹，而拉花缸轨迹对应于拉花时拉花缸的运行轨迹，且当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储，因此，所存储的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹可为咖啡拉花的自动化提供实现基础，从而有利于减少咖啡拉花过程中的人为因素影响，以制作出质量稳定的咖啡。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的方法方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1a是本申请实施例提供的一种咖啡拉花轨迹生成方法流程示意图；

图1b是本申请实施例提供的部分点位数据的展示图；

图2是本申请实施例提供的示教咖啡杯的结构示意图；

图3是本申请实施例提供的另一种咖啡拉花轨迹生成方法流程示意图；

图4是本申请实施例提供的咖啡拉花轨迹生成设备结构示意图；

图5是本申请实施例提供的咖啡拉花轨迹示教系统结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、方法方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

另外，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或多于两个(即两个以上)，“至少一个”、“一个或多个”是指一个、两个或两个以上。

在本说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其它方式另外特别强调。

在描述本申请之前，先对本申请发明人的创造思路进行说明：虽然相关技术中可以利用喷头在静置的咖啡上进行画图以模拟咖啡师拉出的花型，但是发明人研究发现，在原料相同的前提下，咖啡质量主要取决于咖啡师拉花时双手动作的协调，利用喷头在静置的咖啡上进行画图的方式，虽然形似但神不似，所制作出的咖啡的口感难以媲美咖啡师手工制作出的咖啡。因此，发明人想到，由双机械臂模拟咖啡师拉花时左右手的运动轨迹(即本申请实施例中咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹)，以此实现对咖啡师拉花的复刻，从而减少咖啡制作中的人为因素影响，有利于制作出质量稳定的咖啡。运动轨迹的实现对咖啡师拉花复刻的基础，故本申请提供一种咖啡拉花轨迹生成方法，以为咖啡拉花的自动化提供实现基础。

下面对本申请实施例所提供的技术方案进行说明，首先，如图1a所示，本申请实施例提供的咖啡拉花轨迹生成方法，包括：

步骤101、响应于输入的动作捕捉启动指令，基于动作捕捉设备分别采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据；

其中，上述示教咖啡杯和上述示教拉花缸预先在上述动作捕捉设备的视野下完成刚体标定，上述示教咖啡杯和上述示教拉花缸上分别设置有刚体标记点以及可被上述动作捕捉设备感应的标识物。

为了确保拉花时左右手动作的同步性，本申请实施例中，触发动作捕捉设备按照相同的采集周期(比如8ms)同步采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据。进一步，将采集到的点位数据与对应的采集时间进行关联。如图1b所示为采集到的部分点位数据的展示(需说明的是，图1b中仅是以采集4个点位数据进行示意，并非限定实际应用中只采集4个点位数据)，其中，a1、a2、a3和a4为动作捕捉设备依次采集到的示教咖啡杯的点位数据，b1、b2、b3和b4为动作捕捉设备依次采集到的示教拉花缸的点位数据。由于动作捕捉设备按照相同的采集周期同步采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据，因此，a1点的采集时间与b点的采集时间同步，a2点的采集时间与b2点的采集时间同步，a3点的采集时间与b3点的采集时间同步，a4点的采集时间与b4点的采集时间同步。具体的，对于采集点的点位数据描述，可以采用该采集点(黑色实心点)在图1b所示XYZ坐标系中的坐标来描述该采集点的位置信息，并采用该采集点对应的刚体标记线(即连接黑色实心点的线)相对于XYZ坐标系三个轴的旋转角来描述该采集点的姿态信息。

在一实施方式中，动作捕捉设备可以包含至少两个以上红外摄像头，相应的，上述标识物可以为红外反光标记球(即表面涂覆有红外反光材料的球体)，动作捕捉设备基于红外反光原理进行动作捕捉。作为一种实施方式，如图2所示，可以在示教咖啡杯21上设置有4个标记球211，其中，每三个标记球不共线，每四个标记球不共面。示教拉花缸上标记球的设置方式可以采用与示教咖啡杯21类似的方式。下面基于该应用场景对上述工具标定的过程进行说明：

1)将动作捕捉设备固定设置在某一位置，以确保在咖啡师利用示教咖啡杯和示教拉花缸进行拉花的过程中，示教咖啡杯和示教拉花缸均暴露在动作捕捉设备的视野下。

2)基于示教咖啡杯的工具标定：在动作捕捉设备的视野下，将设有红外反光标记球的示教咖啡杯绕着刚体标记点进行旋转(如图2所示，刚体标记点可以是设置于示教咖啡杯底部的尖端212)，动作捕捉设备采集不同姿态下的咖啡杯上各个红外反光标记球位置，以此建立一个位于示教咖啡杯的工具坐标系，用以描述示教咖啡杯在动作捕捉设备的图像坐标系中的位置和姿态。

3)基于示教拉花缸的工具标定：在动作捕捉设备的视野下，将设有红外反光标记球的示教拉花缸绕着刚体标记点进行旋转(刚体标记点的设置方式可以同咖啡杯)，动作捕捉设备采集不同姿态下的示教拉花缸上各个红外反光标记球位置，以此建立一个位于示教拉花缸的工具坐标系，用以描述示教拉花缸在动作捕捉设备的基坐标系中的位置和姿态。

在步骤101中，可由咖啡师手持装有咖啡的示教咖啡杯和装有奶泡的示教拉花缸，在动作捕捉设备下进行某种花型的拉花示教(示教过程中尽量避免杯上的红外反光标记球被遮挡)。该过程中可由工作人员输入动作捕捉启动指令并提醒咖啡师开始拉花。响应于输入的动作捕捉启动指令，基于上述动作捕捉设备分别采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据。在本实施例中，由于标记球任意3个不共线，即处于三维空间内，动作捕捉设备通过采集至少3个标记球的位置并利用现有的算法可以计算出对应刚体(本实施例中为示教咖啡杯和示教拉花缸)在相应采集时刻的点位数据(即在动作捕捉设备的基坐标系下的位置信息和姿态信息，其中，位置信息可以为在由X、Y、Z轴形成的三维坐标系中的坐标，而姿态信息则可以是对应刚体按设定顺序依次绕固定参考坐标系的各个轴旋转的旋转角，姿态信息的描述方法有多种，比如采用欧拉角、固定角、D-H法或四元数等，本实施例采用X-Y-Z固定角来表示，即对应刚体处在不同的倾斜状态时，它相对固定参考坐标系的XYZ三个轴的旋转角不同从而形成不同的姿态。

上述实施方式是采用红外反光原理为例进行动作捕捉的说明，在其它实施方式中，也可以采用其它方式进行动作捕捉，相应的，动作捕捉设备即标识物也可有所更改，本申请不对具体的动作捕捉方式进行限定。

步骤102、响应于输入的动作捕捉停止指令，基于当次动作捕捉过程中获取到的第一点位数据生成咖啡杯轨迹，以及，基于当次动作捕捉过程中获取到的第二点位数据生成拉花缸轨迹；

其中，上述第一点位数据为上述示教咖啡杯的点位数据，上述第二点位数据为上述示教拉花缸的点位数据，上述咖啡杯轨迹对应于拉花时咖啡杯的运行轨迹，上述拉花缸轨迹对应于拉花时拉花缸的运行轨迹。本申请实施例做提及到的“轨迹”为按时序串联的点位数据的集合，每个点位数据由位置信息和姿态信息描述，并与时序或时间戳(以采集的时间点为依据)关联。

在实际应用中，可在咖啡师拉花完成后，输入动作捕捉启动指令，以停止点位数据的采集。由于动作捕捉设备采集到的点位数据是离散的，因此，需要分别对采集过程中采集到的第一点位数据和第二点位数据进行处理，以得到对应的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹。

在一种实施方式中，预先对所要实现自动拉花的机器人(比如第一机械臂和第二机械臂)进行标定，已获得相应的坐标转换关系，基于该坐标转换关系可将动作捕捉设备视野下获取到的位姿转换为相应机器人坐标下的位姿，以便于相应机器人实现自动拉花。具体的，

上述基于当次动作捕捉过程中采集到的第一点位数据生成咖啡杯轨迹包括：

基于预设的坐标转换关系，对当次动作捕捉过程中采集到的第一点位数据进行坐标转换；

对转换得到的点位数据进行滤波及拟合处理，得到咖啡杯轨迹。

上述坐标转换关系可以通过对相应机器人(比如第一机械臂)标定得到。基于该坐标转换关系，可将采集到的每一第一点位数据进行坐标转换，再将转换得到的点位数据进行滤波及拟合处理，得到咖啡杯轨迹，拟合方法可采用分段三次样条曲线或贝塞尔曲线等。

同理，上述基于当次动作捕捉过程中采集到的第二点位数据生成拉花缸轨迹包括：

基于预设的坐标转换关系，对当次动作捕捉过程中采集到的第二点位数据进行坐标转换；

对转换得到的点位数据进行滤波及拟合处理，得到拉花缸轨迹。

上述坐标转换关系可以通过对相应机器人(比如第二机械臂)标定得到。基于该坐标转换关系，可将采集到的每一第二点位数据进行坐标转换，再将转换得到的点位数据进行滤波及拟合处理，得到拉花缸轨迹，拟合方法同样可采用分段三次样条曲线或贝塞尔曲线等。

步骤103、将当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储；

本申请实施例中，上述花型信息为用以标识某一花型的信息，通过将当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储，后续基于咖啡制作所需的花型即可获取到对应的一组咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹。

由上可见，本申请实施例基于动作捕捉设备分别采集示教咖啡杯和示教拉花缸上各个标识物的点位数据，并基于当次动作捕捉过程中采集到的第一点位数据和第二点位数据分别生成咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹，之后将当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储。在实际应用中，可以由咖啡师手持示教咖啡杯和示教拉花缸，在动作捕捉设备的视野下进行拉花示教，即可得到对应花型的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹。由于咖啡杯轨迹对应于拉花时咖啡杯的运行轨迹，而拉花缸轨迹对应于拉花时拉花缸的运行轨迹，且当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储，因此，所存储的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹可为咖啡拉花的自动化提供实现基础，从而有利于减少咖啡拉花过程中的人为因素影响，以制作出质量稳定的咖啡。

下面以另一实施例对本申请提供的咖啡拉花轨迹生成方法进行说明，如图3所示，本申请实施例提供的咖啡拉花轨迹生成方法，包括：

步骤301～步骤303；

其中，步骤301～步骤303可以参照图1所述步骤201～203的描述，此处不再赘述。

步骤304、触发第一机械臂和第二机械臂基于当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹复现拉花过程；

本申请实施中，上述第一机械臂的末端承载与上述示教咖啡杯尺寸一致的咖啡杯，上述第二机械臂的末端承载与上述示教拉花缸尺寸一致的拉花缸，且，上述第一机械臂和所述第二机械臂均已完成末端工具标定及所述视野下的手眼标定。

为了确保拉花时左右手动作的同步性，本申请实施例中，在第一机械臂的末端到达咖啡杯轨迹的起始位置且第二机械臂的末端到达拉花缸的起始位置时，方触发第一机械臂的末端以该咖啡杯轨迹运行，并同时触发第二机械臂的末端以该拉花缸轨迹运行。由于动作捕捉设备是按照相同的采集周期同步采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据，因此，依据点位数据所生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹上的各个点实际上是有关联的时序关系的，基于前述对第一机械臂和第二机械臂的控制，可以确保当第一机械臂移动到咖啡杯轨迹的一点(例如由图1b所示的点a1经坐标转换得到的点)时，第二机械臂同步移动到示教拉花轨迹的对应点(如由图1b所示的点b1经坐标转换得到的点)，从而使得复现结果更为贴近咖啡师的示教结果。

需要说明的是，本申请所描述的“一致”为大致相同的含义，并为限定为完全一模一样。

由于机械臂默认的工具坐标系位于机械臂的末端法兰中心，因此，上述末端工具标定即重新建立一个位于机械臂末端的工具坐标系，用以描述机械臂末端在机械臂的基坐标系(即以机械臂的底座中心为坐标原点，或由用户通过三点示教法自行设置)中各个点的位置和姿态，具体可以采用TCP标定法、四点标定法或六点标定法来进行末端工具标定。关于机械臂的末端工具标定的过程可以参照如下说明：控制第一机械臂末端上装载上述示教咖啡杯并以至少三个不同的姿态移动到空间某一固定参考点，然后利用第一机械臂的关节转角及第一机械臂的结构信息去计算TCP坐标，同理，控制第二机械臂末端上装载示教拉花缸并以至少三个不同的姿态移动到空间某一固定参考点，然后利用第二机械臂的关节转角及第二机械臂的结构信息去计算TCP坐标。具体可以参考参阅现有技术中相关的工具标定方法，在此不多赘述。

上述手眼标定的过程即为了获取前述的坐标转换关系，下面对机械臂的手眼标定过程进行说明：

首先，采用三点示教法对动作捕捉设备的图像坐标系与机械臂的基坐标系进行方向一致标定，以对第一机械臂为例进行说明(第二机械臂的标定过程可参照第一机械臂的描述)：将示教咖啡杯固定到第一机械臂末端，令示教咖啡杯的刚体标记点随第一机械臂移动至空间中的任意一点作为用户坐标系原点(以下称之为第一示教点)，然后驱动第一机械臂沿机械臂的基坐标系的X轴(或Y/Z轴)平移至第二示教点，再驱动第一机械臂沿Y轴或Z轴移动至第三示教点，最后以这三个示教点作为基准将动作捕捉设备的基坐标系转换为XYZ三轴与第一机械臂的基坐标系的XYZ三轴分别平行的用户坐标系，可求得动作捕捉设备的基坐标系与用户坐标系之间的姿态变换矩阵RM，也称为旋转变换矩阵，以此可计算出经工具标定后的第一机械臂末端在用户坐标系下的位置与姿态，具体可参阅现有技术中的三点示教法，本实施例不做赘述。

其次，基于对点法确定动作捕捉设备与机械臂的坐标转换关系。以对第一机械臂为例进行说明(第二机械臂可参照第一机械臂的描述)：将示教咖啡杯固定到第一机械臂末端，令示教咖啡杯的刚体标记点对准动作捕捉设备视野下的一个预设点，记录该点在用户坐标系中的位置坐标(X

其中RT为用户坐标系中的坐标(X

需要说明的是，在其它实施例中，可以通过其它标定方式进行坐标转换，上述实施例中提供的坐标转换关系仅是示例性的，并不构成对本方案的限制。

在步骤304中，基于当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹，触发第一机械臂和第二机械臂复现拉花过程，其过程具体可以包括：

驱动第一机械臂末端(即经末端工具标定后，上述第一机械臂的末端)移动至上述咖啡杯轨迹的起始位置；

驱动第二机械臂末端(即经末端工具标定后，上述第二机械臂的末端)移动至上述拉花缸轨迹的起始位置；

当上述第一机械臂末端到达上述咖啡杯轨迹的起始位置，且上述第二机械臂末端到达上述拉花缸轨迹的起始位置时，驱动上述第一机械臂末端以上述咖啡杯轨迹运动，同时驱动上述第二机械臂末端以上述拉花缸轨迹运动。

进一步，还可以基于复现的效果进行调试，以使得复现的效果更贴近人工(如咖啡师)的实际拉花效果。具体的，上述调试过程可以由工作人员基于经验进行调试，或者，也可以自动调试。在经过调试后，更新与上述花型信息关联存储的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹。针对自动调试的方案，在步骤304之后，上述咖啡拉花轨迹生成方法还可以包括：基于复现上述拉花过程得到的花型与实际花型的差异，调整当次复现所用的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹；基于当次调整后的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹，更新与上述花型信息关联存储的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹。具体的，可以预先存储示教时咖啡师拉出的花型图像，通过机器视觉技术确定复现上述拉花过程得到的花型与实际花型的差异，之后基于预先训练好的神经网络获得对应的轨迹调整参数，以基于该轨迹调整参数调整当次复现所用的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹。

由上可见，本申请实施例基于动作捕捉设备分别获取示教咖啡杯和示教拉花缸上各个标识物的点位数据，并基于当次动作捕捉过程中采集到的第一点位数据和第二点位数据分别生成咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹，之后将当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储。在实际应用中，可以由咖啡师手持示教咖啡杯和示教拉花缸，在动作捕捉设备的视野下进行拉花示教，即可得到对应花型的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹。由于咖啡杯轨迹对应于拉花时咖啡杯的运行轨迹，而拉花缸轨迹对应于拉花时拉花缸的运行轨迹，且当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储，因此，所存储的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹可为咖啡拉花的自动化提供实现基础，从而有利于减少咖啡拉花过程中的人为因素影响，以制作出质量稳定的咖啡。

本申请实施例还提供一种咖啡拉花轨迹生成设备，如图4所示，该咖啡拉花轨迹生成设备包括：

采集模块401，用于响应于输入的动作捕捉启动指令，基于动作捕捉设备分别采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据，其中，所述示教咖啡杯和所述示教拉花缸预先在所述动作捕捉设备的视野下完成刚体标定，所述示教咖啡杯和所述示教拉花缸上分别设置有刚体标记点以及可被所述动作捕捉设备感应的标识物，所述点位数据包括位置信息和姿态信息；

生成模块402，用于响应于输入的动作捕捉停止指令，基于当次动作捕捉过程中采集到的第一点位数据生成咖啡杯轨迹，以及，基于当次动作捕捉过程中采集到的第二点位数据生成拉花缸轨迹；

存储模块403，用于将当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储；

其中，所述第一点位数据为所述示教咖啡杯的点位数据，所述第二点位数据为所述示教拉花缸的点位数据，所述咖啡杯轨迹对应于拉花时咖啡杯的运行轨迹，所述拉花缸轨迹对应于拉花时拉花缸的运行轨迹。

为了确保拉花时左右手动作的同步性，本申请实施例中，触发动作捕捉设备按照相同的采集周期(比如8ms)同步采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据。采集模块401响应于输入的动作捕捉停止指令，触发上述动作捕捉设备以相同的采集周期同步采集示教咖啡杯和示教拉花缸的点位数据。进一步，咖啡拉花轨迹生成设备将采集到的点位数据与对应的采集时间进行关联。

可选的，上述咖啡拉花轨迹生成设备还包括：

复现模块，用于触发第一机械臂和第二机械臂基于当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹复现拉花过程，其中，所述第一机械臂的末端承载与所述示教咖啡杯尺寸一致的咖啡杯，所述第二机械臂的末端承载与所述示教拉花缸尺寸一致的拉花缸，且，所述第一机械臂和所述第二机械臂均已完成末端工具标定及所述视野下的手眼标定。

进一步，所述咖啡拉花轨迹生成设备还包括：

调整模块，用于基于复现所述拉花过程得到的花型与实际花型的差异，调整当次复现所用的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹；

所述存储模块还用于：基于当次所述调整模块调整后的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹，更新与所述花型信息关联存储的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹。

可选的，生成模块402具体用于：基于预设的坐标转换关系，对当次动作捕捉过程中采集到的第一点位数据进行坐标转换；对转换得到的点位数据进行滤波及拟合处理，得到咖啡杯轨迹。

可选的，生成模块402具体用于：基于预设的坐标转换关系，对当次动作捕捉过程中采集到的第二点位数据进行坐标转换；对转换得到的点位数据进行滤波及拟合处理，得到拉花缸轨迹。

由上可见，本申请实施例基于动作捕捉设备分别采集示教咖啡杯和示教拉花缸上各个标识物的点位数据，并基于当次动作捕捉过程中采集到的第一点位数据和第二点位数据分别生成咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹，之后将当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储。在实际应用中，可以由咖啡师手持示教咖啡杯和示教拉花缸，在动作捕捉设备的视野下进行拉花示教，即可得到对应花型的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹。由于咖啡杯轨迹对应于拉花时咖啡杯的运行轨迹，而拉花缸轨迹对应于拉花时拉花缸的运行轨迹，且当次生成的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹与一花型信息关联存储，因此，所存储的咖啡杯轨迹和拉花缸轨迹可为咖啡拉花的自动化提供实现基础，从而有利于减少咖啡拉花过程中的人为因素影响，以制作出质量稳定的咖啡。

图5示出了一个实施例中的咖啡拉花轨迹示教系统，包括：

动作捕捉设备51；

与动作捕捉设备51连接的咖啡拉花轨迹生成设备52；

以及示教咖啡杯(图5中未示出)和示教拉花缸(图5中未示出)；

上述示教咖啡杯和上述示教拉花缸预先在动作捕捉设备51的视野下完成刚体标定，上述示教咖啡杯和上述示教拉花缸上分别设置有刚体标记点以及可被上述动作捕捉设备感应的标识物；

咖啡拉花轨迹生成设备52配置有执行上述咖啡拉花轨迹生成方法的功能。

示例性的，本申请实施例还提供一种芯片，包括处理器，处理器用于读取并执行存储器中存储的计算机程序，以实现上述咖啡拉花轨迹生成方法的步骤。

示例性的，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述咖啡拉花轨迹生成方法的步骤。

示例性的，本申请实施例还提供了一种计算机产品，该计算机产品存储有计算机指令，当计算机指令被执行时，实现上述咖啡拉花轨迹生成方法的步骤。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于方法方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。另外，集成的模块/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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上实施例仅用以说明本申请的系统和方法，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的方法方案进行修改，或者对其中部分方法特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应方法方案的本质脱离本申请各实施例方法方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。