一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法及装置

技术领域

本发明涉及物流技术领域，尤其涉及一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法及装置。

背景技术

在电商分拣仓内，拣选设备的机械臂在3D相机视野覆盖的立体空间内进行拣选操作。一般情况下，由于安装条件或其他条件的限制，机械臂与3D相机往往通过非绝对刚性的方式连接。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

使用过程中拣选设备产生的累积震动或者遭受的外力撞击等，使得机械臂与3D相机之间已标定的相对位姿出现偏差，从而使得在3D相机监控下工作的机械臂动作异常，无法进行正常的拣选操作，拣选设备频繁出现异常使得整体拣选效率降低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法及装置，在所述机械臂的运动过程中，利用采样工具采集标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的采样数据，并利用所述3D视觉系统记录所述标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的工作状态数据；根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值；在所述相对位姿偏移量大于所述偏移量阈值的情况下，在所述机械臂的运动过程中，根据所述采样数据和所述工作状态数据对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定。由此实现了在机械臂工作过程中进行数据采样和记录并根据采样数据和工作状态数据对机械臂和3D视觉系统间的相对位姿进行监控，并在监控到相对位姿出现偏差时对其进行修正，从而避免了相对位姿偏差累积导致的拣选系统故障停机的情况，使得拣选系统能够连续工作，进而整体上提高了拣选效率。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法。

本发明实施例的一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法包括：在所述机械臂的运动过程中，利用采样工具采集标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的采样数据，并利用所述3D视觉系统记录所述标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的工作状态数据；根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值；在所述相对位姿偏移量大于所述偏移量阈值的情况下，在所述机械臂的运动过程中，根据所述采样数据和所述工作状态数据对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定。

可选地，所述根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值，包括：根据所述采样工具对应的第一坐标系以及所述3D视觉系统对应的所述第二坐标系之间的转换关系，将所述采样数据或工作状态数据进行坐标系转换，使得所述采样数据和所述工作状态数据对应同一坐标系；所述转换关系是在所述机械臂和所述3D视觉系统之间已标定的相对位姿下确定的；根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，确定所述相对位姿偏移量是否大于所述偏移量阈值。

可选地，所述根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，确定所述相对位姿偏移量是否大于所述偏移量阈值，包括：确定所述采样数据和所述工作状态数据中包括的样本数量是否满足样本阈值；在所述样本数量满足所述样本阈值的情况下，根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，计算所述相对位姿偏移量。

可选地，所述根据所述采样数据和所述工作状态数据对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定，包括：计算所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据的第一差值；根据所述第一差值，对所述第一坐标系与所述第二坐标系之间的转换关系进行修正；将修正后的转换关系作为所述机械臂和所述3D视觉系统在当前相对位姿下的转换关系。

可选地，所述标定工具为标定球，所述根据所述对应于同一坐标系下的采样数据和工作状态数据，计算所述相对位姿偏移量，包括：根据所述采样数据确定所述标定球球心的第一位置数据，并根据所述工作状态数据确定所述标定球球心的第二位置数据；根据所述第一位置数据和所述第二位置数据，计算所述相对位姿偏移量。

可选地，所述标定工具为标准图像和投影仪；其中，所述投影仪将所述标准图像投射到所述投影面，使得所述投影面呈现所述标准图像对应的投影图像；所述根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值，包括：根据所述采样工具所采集的投影图像，计算所述投影面的第一法向量；根据所述3D视觉系统所记录的投影图像，计算所述投影面的第二法向量；根据所述第一法向量和所述第二法向量，计算所述相对位姿偏移量，并确定所述相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值。

可选地，所述将所述采样数据或工作状态数据进行坐标系转换包括：将所述第一法向量和所述第二法向量进行坐标系转换，使得所述第一法向量和所述第二法向量对应同一坐标系；所述根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，计算所述相对位姿偏移量包括：根据所述对应同一坐标系的第一法向量和第二法向量，计算所述相对位姿偏移量。

可选地，所述投影面为流转箱内分拣包裹的平面；其中，所述流转箱放置在运动的传送带上。

可选地，所述根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值包括：针对在所述机械臂的每一所述位姿下采集的采样数据和记录的所述工作状态数据：计算所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据的第二差值，并判断所述第二差值是否小于报警阈值；在所述第二差值小于所述报警阈值的情况下，将所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据存储到样本容器内；在所述第二差值不小于所述报警阈值的情况下，将所述样本容器内存储的采样数据和工作状态数据清空，并发出报警提示。

可选地，在所述第二差值小于所述报警阈值的情况下，将所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据存储到样本容器内，包括：确定所述采样数据和所述工作状态数据对应的所述机械臂的位姿、与已存储的采样数据和工作状态数据对应的所述机械臂的位姿的差异度；在所述差异度大于差异度阈值的情况下，将所述采样数据和所述工作状态数据存储到所述样本容器内；在所述样本容器内的样本数量满足所述样本阈值的情况下，执行所述根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，计算所述相对位姿偏移量。

可选地，所述根据所述采样工具所采集的投影图像，计算所述投影面的第一法向量包括：根据所述采样工具所采集的投影图像，确定所述投影图像包括投射点的数量和分布是否满足预设要求；在所述投射点的数量和分布满足所述预设要求的情况下，根据所述投影图像以及所述标准图像，确定所述第一法向量；

所述根据所述3D视觉系统所记录的投影图像，计算所述投影面的第二法向量包括：根据所述3D视觉系统所记录的投影图像，确定所述投影图像包括投射点的数量和分布是否满足预设要求；在所述投射点的数量和分布满足所述预设要求的情况下，根据所述投影图像以及所述标准图像，确定所述第二法向量。

为实现上述目的，根据本发明实施例的又一方面，提供了一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定装置。

本发明实施例的一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定装置包括：采样模块，用于在所述机械臂的运动过程中，利用采样工具采集标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的采样数据，并利用所述3D视觉系统记录所述标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的工作状态数据；比较模块，用于根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值；标定模块，用于在所述相对位姿偏移量大于所述偏移量阈值的情况下，在所述机械臂的运动过程中，根据所述采样数据和所述工作状态数据对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定。

为实现上述目的，根据本发明实施例的又一方面，提供了一种用于标定机械臂与3D视觉系统间相对位姿的电子设备。

本发明实施例的一种用于标定机械臂与3D视觉系统间相对位姿的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法。

为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质。

本发明实施例的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：在所述机械臂的运动过程中，利用采样工具采集标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的采样数据，并利用所述3D视觉系统记录所述标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的工作状态数据；根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值；在所述相对位姿偏移量大于所述偏移量阈值的情况下，在所述机械臂的运动过程中，根据所述采样数据和所述工作状态数据对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定。由此实现了在机械臂工作过程中进行数据采样和记录并根据采样数据和工作状态数据对机械臂和3D视觉系统间的相对位姿进行监控，并在监控到相对位姿出现偏差时对其进行修正，从而避免了相对位姿偏差累积导致的拣选系统故障停机的情况，使得拣选系统能够连续工作，进而整体上提高了拣选效率。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明实施例的一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法的主要步骤的示意图；

图2是根据本发明实施例的通过标定球球心坐标进行标定的标定方案的结构示意图；

图3是根据本发明实施例的通过包裹平面法向量进行标定的标定方案的结构示意图；

图4是根据本发明实施例的一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法的计算相对位姿偏移量的主要步骤的示意图；

图5是根据本发明实施例的一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法的计算相对位姿偏移量的主要步骤的示意图；

图6是根据本发明实施例的一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法的主要步骤的示意图；

图7是根据本发明实施例的一种机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定装置的主要模块的示意图；

图8是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图9是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

需要说明的是，本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的采集、收集、更新、分析、处理、使用、传输、存储等方面，均符合相关法律法规的规定，被用于合法的用途，且不违背公序良俗。对用户个人信息采取必要措施，防止对用户个人信息数据的非法访问，维护用户个人信息安全、网络安全和国家安全。

需要指出的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。

图1是根据本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法的主要步骤的示意图。

如图1所示，本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法主要包括以下步骤：

步骤S101：在所述机械臂的运动过程中，利用采样工具采集标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的采样数据，并利用所述3D视觉系统记录所述标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的工作状态数据。

本发明实施例以在物流仓库内，利用拣选系统，即机械臂和3D视觉系统拣选快递包裹的场景为例，对机械臂和3D视觉系统间的相对位姿的标定方法进行详细阐述。机械臂相当于人的手，3D视觉系统相当于人的眼睛，在机械臂和3D视觉系统的相互配合下进行拣选操作。机械臂能够准确抓取包裹，并能够将包裹放到合适位置的前提是当前机械臂和3D视觉系统之间的相对位姿与标定状态下的相对位姿的偏差是在误差允许的范围内的。

为了使拣选系统能够连续工作，并保证拣选的效率和质量，在拣选系统工作的过程中进行数据采样和记录，通过采样数据和工作状态数据计算机械臂和3D视觉系统的相对位姿偏差，并根据该偏差对机械臂和3D视觉系统之间的相对位姿进行及时标定。

在本发明的一个实施例中，标定工具可以为标定球，该标定球可以安装于机械臂末端(图中未标出)，也可以放置于机械臂的底座上(如图2所示)，标定球的位置随着机械臂的移动而发生变化；采样工具可以是能够测量标定球的空间坐标的一种仪器或者装置，比如空间坐标测量仪；3D视觉系统可以为3D相机C。在机械臂的移动过程中，利用空间坐标测量仪和3D相机C，在机械臂的不同的位姿下，对相应的不同位置的标定球进行采样，即利用空间坐标测量仪测量标定球的球心坐标，即采样数据，同时利用3D相机C获取标定球的环境图像信息，即工作状态数据。

在本发明的一个实施例中，标定工具可以包括标准图像S、投影仪P和投影面L，采样工具为成像工具，比如相机。其中标准图像S(如图3b)、投影仪P和成像装置可以位于机械臂底座上，投影仪和成像装置可以结合为一个兼具投影和拍照功能的装置；投影面L可以为流转箱内分拣包裹的平面，该流转箱放置于运动的传送带上(如图3a所示)。在机械臂将抓取的包裹放置于流水线上的流转箱内时，或者从流转箱内抓取包裹时，投影仪将标准图像S投影到机械臂抓取的包裹表面(即，投影面L)，同时采样工具和3D视觉系统分别获取包裹表面包括标准图像投影(如图3c)的图像数据，即采样数据和工作状态数据。

步骤S102：所述根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值。

在本发明的一个实施例中，所述根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值包括：根据所述采样工具对应的第一坐标系以及所述3D视觉系统对应的所述第二坐标系之间的转换关系，将所述采样数据或工作状态数据进行坐标系转换，使得所述采样数据和所述工作状态数据对应同一坐标系；所述转换关系是在所述机械臂和所述3D视觉系统之间已标定的相对位姿下确定的；根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，确定所述相对位姿偏移量是否大于所述偏移量阈值。

采样工具对应于机械臂坐标系，即第一坐标系，3D视觉系统对应于视觉坐标系，即第二坐标系，因此采样数据和工作状态数据分别对应于第一坐标系和第二坐标系。根据采样数据和工作状态数据，计算机械臂与3D视觉系统之间的相对位姿偏移量，需要将采样数据的坐标系进行统一，因此可以根据第一坐标系与第二坐标系之间的转换关系，将采样数据转为为第二坐标系下的采样数据。可以理解的是，还可以根据转换关系，将工作状态数据转换为第一坐标系下的工作状态数据。其中该转换关系为标定状态下，机械臂对应的第一坐标系和3D视觉系统对应的第二坐标系之间的转换关系，并且所谓的对机械臂与3D视觉系统的相对位姿进行标定是指在相对位姿已经出现变化的情况下，重新确定第一坐标系和第二坐标系之间的转换关系。

下面以将采样数据转换为第二坐标系的采样数据为例，对如何根据同一坐标系下的采样数据和工作状态数据计算相对位姿偏移量进行说明。计算机械臂和3D视觉系统的相对位姿偏移量的前提是假设其中一个是不动的，比如假设机械臂是不动的，因此机械臂对应的第一坐标系也是不变的。根据采样工具在不同位姿下采集的多个采样数据，可以确定标定球球心的坐标位置(由于采样数据对应上次标定状态下确定的第一坐标系，该坐标位置时根据采样数据计算得出的，因此可以将该坐标位置看作是根据假设理论得出的坐标位置，因此可以将该坐标位置称作理论坐标位置)，根据3D视觉系统在不同位姿下记录的多个工作状态数据，可以确定3D视觉系统测量到的标定球球心的坐标位置(由于工作状态数据对应实际状态下的第二坐标系，该坐标位置使根据工作状态数据计算得出的，因此可以将该坐标位置称作实际状态下的坐标位置，即实测坐标位置)，计算理论坐标位置和实测坐标位置的偏差，根据偏差确定机械臂与3D视觉系统的相对位姿偏移量。可以理解的是，在标定状态下，标定球的理论坐标位置与实测坐标位置是一致的；在工作过程中，由于累计震动或者其他外力因素使得机械臂与3D视觉系统间的相对位姿出现变化，此时理论坐标位置与实测坐标位置间出现偏差。在偏差积累到一定程度之后，即相对位姿偏移量大于偏移量阈值时，对机械臂和3D视觉系统间的相对位姿进行标定。

同样地，也可以根据采样工具获取的投影图像，即采样数据确定包裹表面(即，投影面L)的法向量(该法向量可以称作理论意义上的理论法向量)，以及根据3D视觉系统获取的投影图像，即工作状态数据确定包裹表面(即，投影面L)的法向量(该法向量是根据对应实际状态下的第二坐标系的投影图像确定的法向量，因此该法向量可以称作实测法向量)，与上述标定工具为标定球时的情况类似，可以根据理论法向量和实测法向量计算机械臂和3D视觉系统的相对位姿偏移量。

在本发明的一个实施例中，所述根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值包括：针对在所述机械臂的每一所述位姿下采集的采样数据和记录的所述工作状态数据：计算所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据的第二差值，并判断所述第二差值是否小于报警阈值；在所述第二差值小于所述报警阈值的情况下，将所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据存储到样本容器内；在所述第二差值不小于所述报警阈值的情况下，将所述样本容器内存储的采样数据和工作状态数据清空，并发出报警提示。

在机械臂的工作过程中，进行数据采样和记录，计算偏差，并根据偏差进行相对位姿标定的情况是针对机械臂和3D视觉系统间的相对位姿的变化较小的情况，如果拣选系统遭受到严重的外力撞击或其他较大的外力影响，使得机械臂与3D视觉系统之间的相对位姿发生了较大的变化，此时需要将拣选系统停机进行标定。因此，需要判断当前相对位姿相对于标定状态下的相对位姿出现的变化是较大还是较小，以便确定如何进行相对位姿的标定。

判断当前的相对位姿变化是较大的变化还是较小的变化具体过程如下：根据采样数据和工作状态数据，计算标定球球心的理论坐标位置和实测坐标位置的偏差，或者计算包裹表面的理论法向量和实测法向量的偏差，其中偏差即第二差值，将偏差与报警阈值进行比较，在偏差，即第二差值小于报警阈值时，可以确定此时的相对位姿变化较小，相应的采样数据和工作状态数据可以保存到数据容器，比如队列Q内以用于位姿标定；在偏差，即第二差值不小于报警阈值时，可以确定此时的相对位姿变化较大，需要停机进行数据采样和记录并进行标定，因此将采样数据和工作状态数据舍弃，并将数据容器内的采样数据和工作状态数据清空。由于判断出机械臂和3D视觉系统之间的相对位姿出现了较大的变化，容易导致机械臂与3D视觉系统配合不协调，进而导致抓取动作失常造成物品毁损，因此需要及时报警，通知相关操作人员进行停机标定。

在本发明的一个实施例中，在所述第二差值小于所述报警阈值的情况下，将所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据存储到样本容器内包括：确定所述采样数据和所述工作状态数据对应的所述机械臂的位姿、与已存储的采样数据和工作状态数据对应的所述机械臂的位姿的差异度；在所述差异度大于差异度阈值的情况下，将所述采样数据和所述工作状态数据存储到所述样本容器内；在所述样本容器内的样本数量满足所述样本阈值的情况下，执行所述根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，计算所述相对位姿偏移量。

为了能够较准确地对机械臂和3D视觉系统间的相对位姿进行标定，需要在机械臂的不同位姿下，利用标定工具采集采样数据和记录工作状态数据。也就是说，本次的采样数据和工作状态数据、与已存储到数据容器内的采样数据和工作状态数据对应的机械臂的位姿的差异越大越好，数据容器内多个位姿下的采样数据和工作状态数据对应的机械臂的位姿差异越大，相对位姿标定的准确性越高。因此将每次采样的数据与数据容器内已存储的数据进对应的机械臂位姿行比较，如果本次采样数据和工作状态数据对应的机械臂的位姿、与已存储的采样数据和工作状态数据对应的机械臂的位姿的差异度大于差异度阈值，则将本次的采样数据和工作状态数据保存到数据容器内；如果对应的机械臂的位姿的差异度不大于差异度阈值，则不将本次的采样数据和工作状态数据保存到数据容器内。

比如，由于采集和记录到的标定球的位置坐标是随着机械臂的运动而变化的，在机械臂的不同位姿下，机械臂的位姿差异越大，对应地采集和记录到的球心坐标距离越远，因此可以根据不同位姿下，球心坐标的差异度确定对应的机械臂位姿的差异度。同样地，机械臂将抓取的包裹放置于流转箱的角度(即机械臂的位姿)决定了包裹表面的朝向(法向量)，或者流转箱内包裹表面的朝向(法向量)决定了机械臂从流转箱内抓取包裹的角度(即机械臂的位姿)，因此可以根据不同位姿下，包裹表面的法向量的差异度确定对应的机械臂位姿的差异度。

在本发明的一个实施例中，所述根据所述采样工具所采集的投影图像，计算所述投影面的第一法向量包括：根据所述采样工具所采集的投影图像，确定所述投影图像包括投射点的数量和分布是否满足预设要求；在所述投射点的数量和分布满足所述预设要求的情况下，根据所述投影图像以及所述标准图像，确定所述第一法向量；

所述根据所述3D视觉系统所记录的投影图像，计算所述投影面的第二法向量包括：根据所述3D视觉系统所记录的投影图像，确定所述投影图像包括投射点的数量和分布是否满足预设要求；在所述投射点的数量和分布满足所述预设要求的情况下，根据所述投影图像以及所述标准图像，确定所述第二法向量。

可以根据点云表面法向量估计算法，利用投射到包裹表面的投影图像中的投射点估计包裹表面的法向量。其中采样数据对应的投影图像是采样工具通过拍摄包裹表面的投影得到的，工作状态数据对应的投影图像是3D视觉系统通过拍摄包裹表面的投影得到的；该投影是投影仪将标准图像S投射到包裹表面得到的。根据投影图像，确定包裹表面法向量的前提是投影图像中包括的投射点的数量和分布预设要求，比如投射点为3*3的矩阵。

在投影图像满足预设要求的情况下，根据采样工具采集的投影图像中投射点的形状以及标准图像S中标准点的形状，确定包裹表面的法向量(理论法向量)，即第一法向量；另外，根据3D视觉系统记录的投影图像中投射点的形状以及标准图像S中标准点的形状，确定包裹表面的法向量(实测法向量)，即第二法向量。

在本发明的一个实施例中，所述根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，确定所述相对位姿偏移量是否大于所述偏移量阈值包括：确定所述采样数据和所述工作状态数据中包括的样本数量是否满足样本阈值；在所述样本数量满足所述样本阈值的情况下，根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，计算所述相对位姿偏移量。

在计算相对位姿偏移量之前，需要确定数据容器中的样本数量是否足够，样本数量的多少一定程度上影响相对位姿标定的准确度。将数据容器内存储的采样数据和对应的工作状态数据组成数据对，一个数据对对应一个样本，数据容器内数据对的数量即样本数量。在数据对的数量满足样本阈值，比如数据对的数量不小于5的情况下，根据数据容器内的采样数据和工作状态数据，计算机械臂和3D视觉系统的相对位姿偏移量。

在本发明的一个实施例中，所述标定工具为标定球，所述根据所述对应于同一坐标系下的采样数据和工作状态数据，计算所述相对位姿偏移量包括：根据所述采样数据确定所述标定球球心的第一位置数据，并根据所述工作状态数据确定所述标定球球心的第二位置数据；根据所述第一位置数据和所述第二位置数据，计算所述相对位姿偏移量。

在标定工具为标定球的实施例中，根据球心坐标的第一位置数据，即理论坐标位置，和第二位置数据，即实测坐标位置计算机械臂和3D视觉系统的相对位姿偏移量。

在本发明的一个实施例中，所述标定工具为标准图像和投影仪；其中，所述投影仪将所述标准图像投射到所述投影面，使得所述投影面呈现所述标准图像对应的投影图像；所述根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值包括：根据所述采样工具所采集的投影图像，计算所述投影面的第一法向量；根据所述3D视觉系统所记录的投影图像，计算所述投影面的第二法向量；根据所述第一法向量和所述第二法向量，计算所述相对位姿偏移量，并确定所述相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值。

在标定工具为标准图像S、投影仪P和投影面L的实施例中，根据包裹表面的第一法向量，即理论法向量，和第二法向量，即实测法向量计算机械臂和3D视觉系统的相对位姿偏移量。

在本发明的一个实施例中，所述将所述采样数据或工作状态数据进行坐标系转换包括：将所述第一法向量和所述第二法向量进行坐标系转换，使得所述第一法向量和所述第二法向量对应同一坐标系；所述根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，计算所述相对位姿偏移量包括：根据所述对应同一坐标系的第一法向量和第二法向量，计算所述相对位姿偏移量。

采样数据为采样工具采集的，采样工具对应于第一坐标系，而第一法向量是根据采样数据确定的，因此第一法向量对应于第一坐标系；另外工作状态数据为3D视觉系统记录的，3D视觉系统对应于第二坐标系，而第二法向量是根据工作状态数据确定的，因此第二法向量对应于第二坐标系。根据第一法向量和第二法向量计算相对位姿偏移量，需要将第一法向量和第二法向量统一到同一坐标系下，在同一坐标系下，计算第一法向量和第二法向量之间的偏差，根据该偏差计算机械臂和3D视觉系统的相对位姿偏移量。

下面以标定工具为标定球为例，对本发明实施例的方法进行说明。

图4是根据本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法的计算相对位姿偏移量的主要步骤的示意图。

如图4所示，本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法的计算相对位姿偏移量主要包括以下步骤：

步骤S401：利用空间位置测量仪和3D相机C分别获取标定球在机械臂的多个位姿下的位置数据和环境图像信息；

步骤S402：对位置数据进行坐标系转换，使得位置数据和环境图像信息均对应第二坐标系；

步骤S403：根据转换后的位置数据确定标定球球心的理论坐标位置；

步骤S404：根据环境图像信息确定标定球球心的实测坐标位置；

步骤S405：计算理论坐标位置和实测坐标位置的偏差；

步骤S406：根据理论坐标位置和实测坐标位置的偏差，计算机械臂与3D视觉系统的相对位姿偏移量。

下面以标定工具为标准图像S、投影仪以及投影面为例，对本发明实施例的方法进行说明。

图5是根据本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法的计算相对位姿偏移量的主要步骤的示意图。

如图5所示，本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法的计算相对位姿偏移量主要包括以下步骤：

步骤S501：利用成像装置和3D相机C分别获取包裹表面的投影图像；

步骤S502：确定投影图像的投射点的数量和分布是否均满足预设要求，如果是，执行步骤S504；如果否，执行步骤S503；

步骤S503：获取流水线上下一个周转箱内包裹表面的投影；

步骤S504：根据成像装置获取的投影图像确定包裹表面的理论法向量；

步骤S505：根据3D相机C获取的投影图像确定包裹表面的实测法向量；

步骤S506：对理论法向量进行坐标系转换，使得理论法向量和实测法向量均对应第二坐标系；

步骤S507：计算理论法向量和实测法向量的偏差；

步骤S508：根据理论法向量和实测法向量的偏差，计算机械臂与3D视觉系统的相对位姿偏移量。

图4和图5分别为两种标定方案中根据标定球球心坐标和包裹平面法向量计算相对位姿偏移量的具体流程。

步骤S103：在所述相对位姿偏移量大于所述偏移量阈值的情况下，在所述机械臂的运动过程中，根据所述采样数据和所述工作状态数据对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定。

在机械臂和3D视觉系统的相对位姿出现偏差，但该偏差对拣选系统的操作没有实质性的影响的情况下，可以不对机械臂和3D视觉系统的相对位姿进行标定。因此根据采样数据和工作状态数据计算出相对位姿偏移量后，需要将相对位姿偏移量与偏移量阈值进行比较，在相对位姿偏移量大于偏移量阈值时，即相对位姿偏差会对拣选系统的操作有实质性的影响，则对机械臂和3D视觉系统的相对位姿进行标定。

需要说明的是，在样本容器内的样本数量足够，但根据采样数据和工作状态数据计算出的相对位姿偏移量小于偏移量阈值的情况下，需要继续进行数据采样和记录，如果样本容器内的数据较多时(采样数据和工作状态数据的数量远超过样本阈值时)，可以仅利用样本容器内获取时间较晚的、且数量不小于样本阈值的采样数据和工作状态数据进行相对位姿标定。

在本发明的一个实施例中，所述根据所述采样数据和所述工作状态数据对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定包括：计算所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据的第一差值；根据所述第一差值，对所述第一坐标系与所述第二坐标系之间的转换关系进行修正；将修正后的转换关系作为所述机械臂和所述3D视觉系统在当前相对位姿下的转换关系。

所谓的对机械臂和3D视觉系统的相对位姿进行标定，实际上是重新确定当前状态下的机械臂和3D视觉系统分别对应的第一坐标系和第二坐标系之间的新的转换关系。新的转换关系是根据上一次标定状态下确定的转换关系，以及根据采样数据和工作状态数据计算得到的相对位姿偏移量确定的。

图6是根据本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法的计算相对位姿偏移量的主要步骤的示意图。

如图6所示，本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法的计算相对位姿偏移量主要包括以下步骤：

步骤S601：获取采样数据和工作状态数据。

在所述机械臂的运动过程中，利用采样工具采集标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的采样数据，并利用所述3D视觉系统记录所述标定工具在所述机械臂的多个位姿下的工作状态数据。

步骤S602：根据确定的转换关系，对采样数据进行坐标系转换。

采样工具对应于机械臂坐标系，即第一坐标系，3D视觉系统对应于视觉坐标系，即第二坐标系，因此采样数据和工作状态数据分别对应于两个坐标系，即第一坐标系和第二坐标系。根据采样数据和工作状态数据，计算机械臂与3D视觉系统之间的相对位姿偏移量，需要根据标定状态下第一坐标系和第二坐标系之间的转换关系将采样数据和工作状态数据的坐标系进行统一。

步骤S603：确定采样数据和工作状态数据之间的差值是否小于报警阈值，如果是，执行步骤S605；如果否，执行步骤S604。

本发明是实施例的方法是针对采样数据和工作状态数据之间的差值小于报警阈值，即机械臂和3D视觉系统间的相对位姿的变化较小的情况，如果拣选系统遭受到严重的外力撞击或其他较大的外力影响，使得机械臂与3D视觉系统之间的相对位姿发生了较大的变化，此时需要将拣选系统停机进行标定。因此，需要判断当前相对位姿相对于标定状态下的相对位姿出现的变化是较大还是较小，以便确定是报警，还是继续执行标定程序。

步骤S604：舍弃采样数据和工作状态数据，清空样本容器内的采样数据和工作状态数据，并发出报警提示。

在采样数据和工作状态数据之间的差值大于报警阈值的情况下，需要停机进行数据采样和记录并进行标定，因此将采样数据和工作状态数据舍弃，将数据容器内的采样数据和工作状态数据清空，并发出警报以通知相关操作人员。

步骤S605：确定采样数据和工作状态数据对应的机械臂位姿与已存储的采样数据和工作状态数据对应的机械臂位姿的差异度。

在采样数据和工作状态数据之间的差值小于报警阈值的情况下，确定本次采样的样本数据对应的机械臂位姿、与已存储的样本数据对应的机械臂的位姿的差异度。

步骤S606：确定差异度是否大于差异度阈值，如果是，执行步骤S608；如果否，执行步骤S607。

在本次采样数据和工作状态数据、和已存储的采样数据和工作状态数据对应的机械臂位姿的差异度是否满足采样差异度要求。

步骤S607：舍弃采样数据和工作状态数据。

在本次采样数据不满足采样差异度要求的情况下，将本次采样数据丢弃。

步骤S608：存储采样数据和工作状态数据到样本容器内。

在本次采样数据满足采样差异度要求的情况下，相应的采样数据和工作状态数据可以保存到数据容器，比如队列Q内以用于位姿标定。

步骤S609：确定样本容器内的样本数量是否满足样本阈值，如果是，执行步骤S610；如果否，执行步骤S601。

步骤S610：根据样本容器内采样数据和工作状态数据计算相对位姿偏移量。

步骤S611：确定位姿偏移量是否大于偏移量阈值，如果是，执行步骤S612；如果否，执行步骤S601。

步骤S612：根据采样数据和工作状态数据对机械臂和3D视觉系统间的相对位姿进行标定。

根据本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法可以看出，在所述机械臂的运动过程中，利用采样工具采集标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的采样数据，并利用所述3D视觉系统记录所述标定工具在所述机械臂的多个位姿下的工作状态数据；根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值；在所述相对位姿偏移量大于所述偏移量阈值的情况下，在所述机械臂的运动过程中，根据所述采样数据和所述工作状态数据对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定。由此实现了在机械臂工作过程中进行数据采样和记录并根据采样数据和工作状态数据对机械臂和3D视觉系统间的相对位姿进行监控，并在监控到相对位姿出现偏差时对其进行修正，从而避免了相对位姿偏差累积导致的拣选系统故障停机的情况，使得拣选系统能够连续工作，进而整体上提高了拣选效率。

图7是根据本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定装置的主要模块的示意图。

如图7所示，本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定装置700包括：

采样模块701，用于在所述机械臂的运动过程中，利用采样工具采集标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的采样数据，并利用所述3D视觉系统记录所述标定工具在所述机械臂的多个位姿下的工作状态数据；

比较模块702，用于根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值；

标定模块703，用于在所述相对位姿偏移量大于所述偏移量阈值的情况下，在所述机械臂的运动过程中，根据所述采样数据和所述工作状态数据对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定。

在本发明的一个实施例中，比较模块702，还用于根据所述采样工具对应的第一坐标系以及所述3D视觉系统对应的所述第二坐标系之间的转换关系，将所述采样数据或工作状态数据进行坐标系转换，使得所述采样数据和所述工作状态数据对应同一坐标系；所述转换关系是在所述机械臂和所述3D视觉系统之间已标定的相对位姿下确定的；根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，确定所述相对位姿偏移量是否大于所述偏移量阈值。

在本发明的一个实施例中，比较模块702，还用于确定所述采样数据和所述工作状态数据中包括的样本数量是否满足样本阈值；在所述样本数量满足所述样本阈值的情况下，根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，计算所述相对位姿偏移量。

在本发明的一个实施例中，标定模块703，还用于计算所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据的第一差值；根据所述第一差值，对所述第一坐标系与所述第二坐标系之间的转换关系进行修正；将修正后的转换关系作为所述机械臂和所述3D视觉系统在当前相对位姿下的转换关系。

在本发明的一个实施例中，比较模块702，还用于根据所述采样数据确定所述标定球球心的第一位置数据，并根据所述工作状态数据确定所述标定球球心的第二位置数据；根据所述第一位置数据和所述第二位置数据，计算所述相对位姿偏移量。

在本发明的一个实施例中，所述标定工具为标准图像和投影仪；其中，所述投影仪将所述标准图像投射到所述投影面，使得所述投影面呈现所述标准图像对应的投影图像；比较模块702，还用于根据所述采样工具所采集的投影图像，计算所述投影面的第一法向量；根据所述3D视觉系统所记录的投影图像，计算所述投影面的第二法向量；根据所述第一法向量和所述第二法向量，计算所述相对位姿偏移量，并确定所述相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值。

在本发明的一个实施例中，比较模块702，还用于将所述第一法向量和所述第二法向量进行坐标系转换，使得所述第一法向量和所述第二法向量对应同一坐标系；所述根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，计算所述相对位姿偏移量包括：根据所述对应同一坐标系的第一法向量和第二法向量，计算所述相对位姿偏移量。

在本发明的一个实施例中，所述投影面为流转箱内分拣包裹的平面；其中，所述流转箱放置在运动的传送带上。

在本发明的一个实施例中，比较模块702，还用于针对在所述机械臂的每一所述位姿下采集的采样数据和记录的工作状态数据：计算所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据的第二差值，并判断所述第二差值是否小于报警阈值；在所述第二差值小于所述报警阈值的情况下，将所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据存储到样本容器内；在所述第二差值不小于所述报警阈值的情况下，将所述样本容器内存储的采样数据和工作状态数据清空，并发出报警提示。

在本发明的一个实施例中，比较模块702，还用于确定所述采样数据和所述工作状态数据对应的所述机械臂的位姿、与已存储的采样数据和工作状态数据对应的所述机械臂的位姿的差异度；在所述差异度大于差异度阈值的情况下，将所述采样数据和所述工作状态数据存储到所述样本容器内；在所述样本容器内的样本数量满足所述样本阈值的情况下，执行所述根据所述对应同一坐标系的采样数据和工作状态数据，计算所述相对位姿偏移量。

在本发明的一个实施例中，比较模块702，还用于根据所述采样工具所采集的投影图像，确定所述投影图像包括投射点的数量和分布是否满足预设要求；在所述投射点的数量和分布满足所述预设要求的情况下，根据所述投影图像以及所述标准图像，确定所述第一法向量；

根据所述3D视觉系统所记录的投影图像，确定所述投影图像包括投射点的数量和分布是否满足预设要求；在所述投射点的数量和分布满足所述预设要求的情况下，根据所述投影图像以及所述标准图像，确定所述第二法向量。

根据本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定装置可以看出，在所述机械臂的运动过程中，利用采样工具采集标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的采样数据，并利用所述3D视觉系统记录所述标定工具在所述机械臂的多个位姿下的工作状态数据；根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值；在所述相对位姿偏移量大于所述偏移量阈值的情况下，在所述机械臂的运动过程中，根据所述采样数据和所述工作状态数据对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定。由此实现了在机械臂工作过程中进行数据采样和记录并根据采样数据和工作状态数据对机械臂和3D视觉系统间的相对位姿进行监控，并在监控到相对位姿出现偏差时对其进行修正，从而避免了相对位姿偏差累积导致的拣选系统故障停机的情况，使得拣选系统能够连续工作，进而整体上提高了拣选效率。

图8示出了可以应用本发明实施例的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法或机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定装置的示例性系统架构800。

如图8所示，系统架构800可以包括数据采样和记录设备801、802、803，网络804和服务器805。网络804用以在数据采样和记录设备801、802、803和服务器805之间提供通信链路的介质。网络804可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用数据采样和记录设备801、802、803通过网络804与服务器805交互，以接收或发送消息等。

数据采样和记录设备801、802、803可以是具有成像功能且支持空间位置测量的各种电子设备，包括但不限于相机、空间位置测量仪以及其他成像终端。

服务器805可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用数据采样和记录设备801、802、803所获取的采样数据和工作状态数据进行处理提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的采样数据和工作状态数据等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如当前状态下机械臂和3D视觉系统对应的第一坐标系和第二坐标系的转换关系)反馈给数据采样和记录设备。

需要说明的是，本发明实施例所提供的机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定方法一般由服务器805执行，相应地，机械臂与3D视觉系统间相对位姿的标定装置一般设置于服务器805中。

应该理解，图8中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

下面参考图9，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统900的结构示意图。图9示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，计算机系统900包括中央处理单元(CPU)901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还存储有系统900操作所需的各种程序和数据。CPU 901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。

以下部件连接至I/O接口905：包括键盘、鼠标等的输入部分906；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)901执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括采样模块、比较模块和标定模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，标定模块还可以被描述为“对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定的模块”。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：在所述机械臂的运动过程中，利用采样工具采集标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的采样数据，并利用所述3D视觉系统记录所述标定工具在所述机械臂的多个位姿下的工作状态数据；根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值；在所述相对位姿偏移量大于所述偏移量阈值的情况下，在所述机械臂的运动过程中，根据所述采样数据和所述工作状态数据对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定。

根据本发明实施例的技术方案，在所述机械臂的运动过程中，利用采样工具采集标定工具在所述机械臂的多个位姿下对应的采样数据，并利用所述3D视觉系统记录所述标定工具在所述机械臂的多个位姿下的工作状态数据；根据所述采样数据和所述工作状态数据，确定所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿偏移量是否大于偏移量阈值；在所述相对位姿偏移量大于所述偏移量阈值的情况下，在所述机械臂的运动过程中，根据所述采样数据和所述工作状态数据对所述机械臂和所述3D视觉系统之间的相对位姿进行标定。由此实现了在机械臂工作过程中进行数据采样和记录并根据采样数据和工作状态数据对机械臂和3D视觉系统间的相对位姿进行监控，并在监控到相对位姿出现偏差时对其进行修正，从而避免了相对位姿偏差累积导致的拣选系统故障停机的情况，使得拣选系统能够连续工作，进而整体上提高了拣选效率。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。