申请/专利权人：武汉库柏特科技有限公司

申请日：2018-09-17

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN109436820B

主分类号：B65G61/00

分类号：B65G61/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2019.04.02#实质审查的生效;2019.03.08#公开

摘要：本发明涉及一种货物垛的拆垛方法及拆垛系统，所述方法包括：获取2D相机在货物垛上方拍摄货物垛得到的2D图像和3D相机在货物垛上方拍摄货物垛得到的3D图像；根据2D图像和3D图像确定在货物垛顶层的每个顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息；根据所有顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息规划机器人向货物垛运动的运动轨迹和拆垛顺序；控制机器人按照运动轨迹和拆垛顺序从货物垛顶层取出所有顶层货物；判断货物垛顶层不是货物垛的最后一层，继续从货物垛顶层取出所有顶层货物，实现货物垛的拆垛。本发明基于2D图像和3D图像自动规划机器人的运动轨迹和拆垛顺序，控制机器人按照运动轨迹和拆垛顺序对货物垛分层拆垛，自动化程度和拆垛效率较高。

主权项：1.一种货物垛的拆垛方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取2D相机在货物垛上方拍摄货物垛得到的2D图像和3D相机在所述货物垛上方拍摄所述货物垛得到的3D图像；步骤2，根据所述2D图像和所述3D图像确定在货物垛顶层的每个顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息；步骤3，根据所有所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息规划机器人向所述货物垛运动的运动轨迹和拆垛顺序；步骤4，控制机器人按照所述运动轨迹和所述拆垛顺序从所述货物垛顶层取出所有所述顶层货物；步骤5，判断所述货物垛顶层是否为所述货物垛的最后一层，若否，则跳转执行所述步骤1，若是，则停止拆垛；所述步骤2具体包括：步骤2.1，令所述2D相机的第一相机坐标系为{o1-x1y1z1}、所述3D相机的第二相机坐标系为{o2-x2y2z2}以及所述机器人基坐标系为{ob-xbybzb}，获取所述第一相机坐标系在所述第二相机坐标系中的第一齐次变换矩阵和所述第二相机坐标系在所述机器人基坐标系中的第二齐次变换矩阵；步骤2.2，对所述2D图像进行检测得到每个所述顶层货物基于所述第一相机坐标系的二维坐标，对所述3D图像进行检测得到所述3D图像中的每个货物基于所述第二相机坐标系的深度坐标和姿态信息；步骤2.3，应用所述第一齐次变换矩阵对每个所述顶层货物基于所述第一相机坐标系的二维坐标进行变换，得到每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的二维坐标；步骤2.4、对所述3D图像中的每个货物基于所述第二相机坐标系的深度坐标进行排序得到深度坐标序列，根据所述深度坐标序列中相邻深度坐标的距离，确定每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的深度坐标，每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的二维坐标和每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的深度坐标对应组成每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的三维坐标；步骤2.5，根据每个所述三维坐标确定每个所述顶层货物在所述第二相机坐标系中的位置信息，应用所述第二齐次变换矩阵对每个所述顶层货物在所述第二相机坐标系中的位置信息和姿态信息进行变换，得到每个所述顶层货物基于所述机器人基坐标系的位姿信息；所述步骤3具体包括：步骤3.1，令每个所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息中的位置信息为Pb，令每个所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息中姿态信息为Rb，建立运动方程，所述运动方程表示为其中，bHf为所述机器人的法兰盘坐标系在所述机器人基坐标系中的齐次变换矩阵，fHee为所述机器人的拆垛工具坐标系在所述法兰盘坐标系中的齐次变换矩阵；步骤3.2，应用所述运动方程规划所述法兰盘坐标系所对应的机器人手臂向每个所述顶层货物运动的运动轨迹；步骤3.3，对所有所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息中的位置信息进行排序后得到位置序列，将所述位置序列按从小到大的顺序规划为所述拆垛顺序。

全文数据：一种货物垛的拆垛方法及拆垛系统技术领域本发明涉及货物贮运技术领域，尤其涉及一种货物垛的拆垛方法及拆垛系统。背景技术目前国内外在货物贮运过程中已普遍采用自动化码垛系统，能够将货物直接堆放至托盘，然后利用叉车或AGV小车将托盘运送到仓库，通常还是人工从托盘上取出货物，进而货物出库，这样人工拆垛的难度大、效率低。发明内容本发明针对现有拆垛方法中存在人工拆垛难度大、效率低的技术问题，提供一种货物垛的拆垛方法及拆垛系统。一方面，本发明提供了一种货物垛的拆垛方法，包括以下具体步骤：步骤1，获取2D相机在货物垛上方拍摄货物垛得到的2D图像和3D相机在所述货物垛上方拍摄所述货物垛得到的3D图像；步骤2，根据所述2D图像和所述3D图像确定在货物垛顶层的每个顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息；步骤3，根据所有所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息规划机器人向所述货物垛运动的运动轨迹和拆垛顺序；步骤4，控制机器人按照所述运动轨迹和所述拆垛顺序从所述货物垛顶层取出所有所述顶层货物；步骤5，判断所述货物垛顶层是否为所述货物垛的最后一层，若否，则跳转执行所述步骤1，若是，则停止拆垛。本发明提供的一种货物垛的拆垛方法的有益效果是：2D相机和3D相机可以同时拍摄在货物垛上方的货物垛得到2D图像和3D图像，利用2D图像和3D图像识别在货物垛顶层的每个顶层货物在机器人基坐标系中的位姿信息，实现快速、准确地标定前述位姿信息；基于前述位姿信息规划机器人向货物垛运动的运动轨迹和拆垛顺序，实现机器人对货物垛分层拆垛，能够应对不同货物垛规划最优的运动路径，按照拆垛顺序，机器人沿着运动轨迹运动至货物垛顶层，从货物垛顶层依序取出每个顶层货物，直至所有顶层货物全部取出，进而在货物垛顶层不是货物垛的最后一层时，持续从货物垛顶层取出所有顶层货物，实现机器人对货物垛顶层分层拆垛，具有自动化程度和拆垛效率高的特点。另一方面，本发明提供了一种货物垛的拆垛系统，所述拆垛系统包括：传送带、2D相机、3D相机、处理器和机器人；所述传送带用于传送货物垛至所述机器人的工作区域；所述2D相机用于在所述货物垛上方拍摄所述货物垛的2D图像；所述3D相机用于在所述货物垛上方拍摄所述货物垛的3D图像；所述处理器用于获取所述2D图像和所述3D图像，根据所述2D图像和所述3D图像确定在货物垛顶层的每个顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息，根据所有所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息规划机器人向所述货物垛运动的运动轨迹和拆垛顺序；所述机器人用于按照所述运动轨迹和所述拆垛顺序从所述货物垛顶层取出所有所述顶层货物；所述处理器还用于判断所述货物垛顶层是否为所述货物垛的最后一层，若否，则继续拆垛，若是，则停止拆垛。本发明提供的一种货物垛的拆垛系统的有益效果是：货物垛顶层为距离2D相机和3D相机最近的一层货物，2D相机和3D相机到货物垛顶层的高度相等，2D相机和3D相机可以同时拍摄在货物垛上方的货物垛得到2D图像和3D图像，适用于2D相机和3D相机在货物垛上方相同或者不同高度，利用2D图像和3D图像识别在货物垛顶层的每个顶层货物在机器人基坐标系中的位姿信息，实现快速、准确地标定前述位姿信息；处理器基于前述位姿信息规划机器人向货物垛运动的运动轨迹和拆垛顺序，实现机器人对货物垛分层拆垛，能够应对不同货物垛规划最优的运动路径，按照拆垛顺序，机器人沿着运动轨迹运动至货物垛顶层，从货物垛顶层依序取出每个顶层货物，直至所有顶层货物全部取出，进而在货物垛顶层不是货物垛的最后一层时，持续从货物垛顶层取出所有顶层货物，实现机器人对货物垛顶层分层拆垛，具有自动化程度、拆垛效率和工程实际价值高的特点。附图说明图1为本发明实施例提供的一种货物垛的拆垛方法的流程示意图；图2为本发明实施例提供的一种货物垛的拆垛系统的结构示意图；图3为图2对应的的一种货物垛的拆垛系统中的电路连接示意图。附图中，各标号所代表的部件列表如下：11-基座，12-机器人，13-传送带，14-升降机，15-处理器，121-机器人手臂，122-拆垛夹具，141-2D相机，142-3D相机。具体实施方式以下结合实例对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。实施例一如图1所示，本发明实施例提供的一种货物垛的拆垛方法，所述拆垛方法包括以下步骤：步骤1，获取2D相机在货物垛上方拍摄货物垛得到的2D图像和3D相机在货物垛上方拍摄货物垛得到的3D图像；步骤2，根据2D图像和3D图像确定在货物垛顶层的每个顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息；步骤3，根据所有顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息规划机器人向货物垛运动的运动轨迹和拆垛顺序；步骤4，控制机器人按照运动轨迹和拆垛顺序从货物垛顶层取出所有顶层货物；步骤5，判断货物垛顶层是否为货物垛的最后一层，若否，则跳转执行步骤1，若是，则停止拆垛。在本实施例中，货物垛顶层为距离2D相机和3D相机最近的一层货物，2D相机和3D相机到货物垛顶层的高度相等，2D相机和3D相机可以同时拍摄在货物垛上方的货物垛得到2D图像和3D图像，适用于2D相机和3D相机在货物垛上方相同或者不同高度，利用2D图像和3D图像识别在货物垛顶层的每个顶层货物在机器人基坐标系中的位姿信息，实现快速、准确地标定前述位姿信息；基于前述位姿信息规划机器人向货物垛运动的运动轨迹和拆垛顺序，实现机器人对货物垛分层拆垛，能够应对不同货物垛规划最优的运动路径，按照拆垛顺序，机器人沿着运动轨迹运动至货物垛顶层，从货物垛顶层依序取出每个顶层货物，直至所有顶层货物全部取出，进而在货物垛顶层不是货物垛的最后一层时，持续从货物垛顶层取出所有顶层货物，实现机器人对货物垛顶层分层拆垛，具有自动化程度、拆垛效率和工程实际价值高的特点。优选地，步骤2具体包括：步骤2.1，令2D相机的第一相机坐标系为{o1-x1y1z1}、3D相机的第二相机坐标系为{o2-x2y2z2}以及机器人基坐标系为{ob-xbybzb}，获取第一相机坐标系在第二相机坐标系中的第一齐次变换矩阵和第二相机坐标系在机器人基坐标系中的第二齐次变换矩阵。步骤2.2，对2D图像进行检测得到每个顶层货物基于第一相机坐标系的二维坐标，对3D图像进行检测得到3D图像中的每个货物基于第二相机坐标系的深度坐标和姿态信息。步骤2.3，应用第一齐次变换矩阵对每个顶层货物基于第一相机坐标系的二维坐标进行变换，得到每个顶层货物基于第二相机坐标系的二维坐标。步骤2.4，对3D图像中的每个货物基于第二相机坐标系的深度坐标进行排序得到深度坐标序列，根据深度坐标序列中相邻深度坐标的距离，确定每个顶层货物基于第二相机坐标系的深度坐标，每个顶层货物基于第二相机坐标系的二维坐标和每个顶层货物基于第二相机坐标系的深度坐标对应组成每个顶层货物基于第二相机坐标系的三维坐标。步骤2.5，根据每个三维坐标确定每个顶层货物在第二相机坐标系中的位置信息，应用第二齐次变换矩阵对每个顶层货物在第二相机坐标系中的位置信息和姿态信息进行变换，得到每个顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息。对2D图像和3D图像进行滤波、校正、增强和深度检测等处理后，基于2D图像识别货物垛顶层的顶层货物个数以及每个顶层货物在2D图像中的像素坐标，根据该像素坐标计算每个顶层货物的二维坐标，该二维坐标表示顶层货物在货物垛顶层的平面位置；另外，基于3D图像可以快速识别货物基于第二相机坐标系的深度坐标和姿态信息，深度坐标表示3D图像中的货物所属货物垛的层级距离3D相机的高度，姿态信息表示货物在第二相机坐标系中的方位、角度等信息，简化了提高了二维坐标、深度坐标和姿态信息的识别效率和准确性。按照从小到大的顺序，对3D图像中的货物基于第二相机坐标系的深度坐标进行排序，得到深度坐标序列，计算深度坐标序列中相邻两个深度坐标的差值，得到相邻两个深度坐标的差值；比较该差值和预设货物高度，若该差值小于预设货物高度，则相邻两个深度坐标分别对应的货物在货物垛顶层，若该差值大于或等于预设货物高度，相邻两个深度坐标分别对应的货物不在同一层；将在同一层的货物确定为顶层货物，将深度坐标序列中在同一层的货物的深度坐标确定为顶层货物基于第二相机坐标系的深度坐标，排除3D图像中不在货物顶层的货物，确保顶层货物及其深度坐标的准确性。例如：n个顶层货物例如：箱子box_1,box_2,…,box_n，三维坐标分别为x1,y1,z1,x2,y2,z2,…,xn,yn,zn，z1、z2到zn的顺序依次递增，其中，||zi-zj||＜D，i从1到n-1，j从2到n，D为预设货物高度。将三维坐标以一维矩阵形式表示位置信息，位姿信息以3×3矩阵形式表示，通过第二齐次变换矩阵分别将位置信息和位姿信息变换到基于机器人基坐标系，得到位姿信息，实现基于机器人手眼定位技术定位位姿信息。优选地，步骤3具体包括：步骤3.1，对于每个顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息，令其中的位置信息为Pb、姿态信息为Rb，建立运动方程，运动方程表示为其中，bHf为机器人的法兰盘坐标系在机器人基坐标系中的齐次变换矩阵，fHee为机器人的拆垛工具坐标系在法兰盘坐标系中的齐次变换矩阵；步骤3.2，应用运动方程规划法兰盘坐标系所对应的机器人手臂向每个顶层货物运动的运动轨迹；步骤3.3，对所有顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息中的位置信息进行排序后得到位置序列，将位置序列按从小到大的顺序规划为拆垛顺序。法兰盘坐标系在机器人基坐标系中的齐次变换矩阵通过示教器读取机器人关节角函数得到，拆垛工具坐标系在法兰盘坐标系中的齐次变换矩阵中的参数均为固定值。利用每个顶层货物基于机器人基坐标系的位置信息和姿态信息构建运动方程，根据运动方程可以规划机器人手臂到每个顶层货物的最优运动轨迹；按照从小到大的顺序对每个位置信息基于机器人基坐标系的三维坐标进行排序，三维坐标越小表示顶层货物距离机器人越近，三维坐标越大表示顶层货物距离机器人越远，确定出从上到下、从前到后的拆垛顺序。优选地，步骤4具体包括：按照拆垛顺序，依序驱动机器人手臂沿着每个运动轨迹运动至每个顶层货物，使得拆垛工具坐标系中的拆垛工具随机器人手臂运动至每个顶层货物，驱动拆垛工具从货物垛顶层取出每个顶层货物，直至所有顶层货物全部取出。机器人手臂从初始位置出发，沿着一个运动轨迹运动到一个顶层货物，拆垛工具从货物垛顶层取出该顶层货物后，返回初始位置，按照拆垛顺序，机器人手臂和循环执行，直至货物垛顶层的所有顶层货物取出，提高了顶层货物的取出精度。优选地，步骤5具体包括：当货物垛顶层不是货物垛的最后一层时，同步降低2D相机和3D相机至与货物垛顶层相同的高度，跳转执行步骤1；当货物垛顶层是货物垛的最后一层时，停止拆垛。若货物垛顶层不是货物垛的最后一层，说明已经拆垛的货物垛顶层之下还有至少一层货物，该层货物成为待拆垛的货物垛顶层，为了确保待拆垛的货物垛顶层在2D相机和3D相机的拍摄范围内，同步降低2D相机和3D相机的高度，该高度与已经拆垛的货物垛顶层中顶层货物的高度相同，保持2D相机和3D相机分别与货物垛顶层之间的高度差不变。可选地，若货物垛顶层是货物垛的最后一层，说明货物垛已经拆垛完成，同步升高2D相机和3D相机至初始高度，以等待对下一个货物垛拆垛。实施例二如图2和图3所示，本发明实施例提供的一种货物垛的拆垛系统，所述拆垛系统包括：基座11、机器人12、传送带13、升降机14以及处理器15，机器人12包括机器人手臂121和安装在机器人手臂121的末端可随机器人手臂121运动的拆垛夹具122，升降机14安装有2D相机141和3D相机142。机器人12固定于基座11的座台，基座11的一侧面与传送带13相对，传送带13与基座11的一侧边同侧，2D相机141、3D相机142和机器人12分别电连接处理器15。传送带13用于传送货物垛至机器人手臂121的工作区域，2D相机141用于在货物垛上方拍摄货物垛的2D图像，3D相机142用于在货物垛上方拍摄货物垛的3D图像。处理器15用于获取2D图像和3D图像，根据2D图像和3D图像确定在货物垛顶层的每个顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息，根据所有顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息规划机器人向货物垛运动的运动轨迹和拆垛顺序；还用于判断货物垛顶层是否为货物垛的最后一层，若否，则继续拆垛，若是，则停止拆垛。机器人12用于按照运动轨迹和拆垛顺序从货物垛顶层取出所有顶层货物，升降机14用于当货物垛顶层不是货物垛的最后一层时，同步降低2D相机和3D相机与货物垛顶层相等的高度。本实施例中，货物垛顶层为距离2D相机和3D相机最近的一层货物，2D相机和3D相机到货物垛顶层的高度相等，2D相机和3D相机可以同时拍摄在货物垛上方的货物垛得到2D图像和3D图像，适用于2D相机和3D相机在货物垛上方相同或者不同高度，利用2D图像和3D图像识别在货物垛顶层的每个顶层货物在机器人基坐标系中的位姿信息，实现快速、准确地标定前述位姿信息；处理器基于前述位姿信息规划机器人向货物垛运动的运动轨迹和拆垛顺序，实现机器人对货物垛分层拆垛，能够应对不同货物垛规划最优的运动路径，按照拆垛顺序，机器人沿着运动轨迹运动至货物垛顶层，从货物垛顶层依序取出每个顶层货物，直至所有顶层货物全部取出，进而在货物垛顶层不是货物垛的最后一层时，持续从货物垛顶层取出所有顶层货物，实现机器人对货物垛顶层分层拆垛，具有自动化程度、拆垛效率和工程实际价值高高的特点。优选地，处理器15具体用于：令2D相机的第一相机坐标系为{o1-x1y1z1}、3D相机的第二相机坐标系为{o2-x2y2z2}以及机器人基坐标系为{ob-xbybzb}，获取第一相机坐标系在第二相机坐标系中的第一齐次变换矩阵和第二相机坐标系在机器人基坐标系中的第二齐次变换矩阵。对2D图像进行检测得到每个顶层货物基于第一相机坐标系的二维坐标，对3D图像进行检测得到3D图像中的每个顶层货物基于第二相机坐标系的深度坐标和姿态信息。应用第一齐次变换矩阵对每个顶层货物基于第一相机坐标系的二维坐标进行变换，得到每个顶层货物基于第二相机坐标系的二维坐标。对3D图像中的每个货物基于第二相机坐标系的深度坐标进行排序得到深度坐标序列，根据深度坐标序列中相邻深度坐标的距离，确定每个顶层货物基于第二相机坐标系的深度坐标，每个顶层货物基于第二相机坐标系的二维坐标和每个顶层货物基于第二相机坐标系的深度坐标对应组成每个顶层货物基于第二相机坐标系的三维坐标。根据每个三维坐标确定每个顶层货物在第二相机坐标系中的位置信息，应用第二齐次变换矩阵对每个顶层货物在第二相机坐标系中的位置信息和姿态信息进行变换，得到每个顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息。优选地，处理器15具体还用于：对于每个顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息，令其中的位置信息为Pb、姿态信息为Rb，建立运动方程，运动方程表示为其中，bHf为机器人的法兰盘坐标系在机器人基坐标系中的齐次变换矩阵，fHee为机器人的拆垛工具坐标系在法兰盘坐标系中的齐次变换矩阵。应用运动方程规划法兰盘坐标系所对应的机器人手臂向每个顶层货物运动的运动轨迹，对所有顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息中的位置信息进行排序后得到位置序列，将位置序列按从小到大的顺序规划为拆垛顺序。优选地，处理器15具体用于：按照所拆垛顺序，依序驱动机器人手臂沿着每个运动轨迹运动至每个顶层货物，使得拆垛工具坐标系中设置在机器人手臂末端的拆垛工具随机器人手臂运动至每个顶层货物，驱动拆垛工具从货物垛顶层取出每个顶层货物，直至所有顶层货物全部取出。优选地，升降机14还用于当货物垛顶层是货物垛的最后一层时，同步升高2D相机141和3D相机142至初始高度。以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

权利要求：1.一种货物垛的拆垛方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取2D相机在货物垛上方拍摄货物垛得到的2D图像和3D相机在所述货物垛上方拍摄所述货物垛得到的3D图像；步骤2，根据所述2D图像和所述3D图像确定在货物垛顶层的每个顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息；步骤3，根据所有所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息规划机器人向所述货物垛运动的运动轨迹和拆垛顺序；步骤4，控制机器人按照所述运动轨迹和所述拆垛顺序从所述货物垛顶层取出所有所述顶层货物；步骤5，判断所述货物垛顶层是否为所述货物垛的最后一层，若否，则跳转执行所述步骤1，若是，则停止拆垛。2.根据权利要求1所述的一种货物垛的拆垛方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：步骤2.1，令所述2D相机的第一相机坐标系为{o1-x1y1z1}、所述3D相机的第二相机坐标系为{o2-x2y2z2}以及所述机器人基坐标系为{ob-xbybzb}，获取所述第一相机坐标系在所述第二相机坐标系中的第一齐次变换矩阵和所述第二相机坐标系在所述机器人基坐标系中的第二齐次变换矩阵；步骤2.2，对所述2D图像进行检测得到每个所述顶层货物基于所述第一相机坐标系的二维坐标，对所述3D图像进行检测得到所述3D图像中的每个货物基于所述第二相机坐标系的深度坐标和姿态信息；步骤2.3，应用所述第一齐次变换矩阵对每个所述顶层货物基于所述第一相机坐标系的二维坐标进行变换，得到每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的二维坐标；步骤2.4、对所述3D图像中的每个货物基于所述第二相机坐标系的深度坐标进行排序得到深度坐标序列，根据所述深度坐标序列中相邻深度坐标的距离，确定每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的深度坐标，每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的二维坐标和每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的深度坐标对应组成每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的三维坐标；步骤2.5，根据每个所述三维坐标确定每个所述顶层货物在所述第二相机坐标系中的位置信息，应用所述第二齐次变换矩阵对每个所述顶层货物在所述第二相机坐标系中的位置信息和姿态信息进行变换，得到每个所述顶层货物基于所述机器人基坐标系的位姿信息。3.根据权利要求2所述的一种货物垛的拆垛方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：步骤3.1，令每个所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息中的位置信息为Pb，令每个所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息中姿态信息为Rb，建立运动方程，所述运动方程表示为其中，bHf为所述机器人的法兰盘坐标系在所述机器人基坐标系中的齐次变换矩阵，fHee为所述机器人的拆垛工具坐标系在所述法兰盘坐标系中的齐次变换矩阵；步骤3.2，应用所述运动方程规划所述法兰盘坐标系所对应的机器人手臂向每个所述顶层货物运动的运动轨迹；步骤3.3，对所有所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息中的位置信息进行排序后得到位置序列，将所述位置序列按从小到大的顺序规划为所述拆垛顺序。4.根据权利要求3所述的一种货物垛的拆垛方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：按照所述拆垛顺序，依序驱动所述机器人手臂沿着每个所述运动轨迹运动至每个所述顶层货物，使得所述拆垛工具坐标系中的拆垛工具随所述机器人手臂运动至每个所述顶层货物，驱动所述拆垛工具从所述货物垛顶层取出每个所述顶层货物，直至所有所述顶层货物全部取出。5.根据权利要求1至4任一项所述的一种货物垛的拆垛方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：当所述货物垛顶层不是所述货物垛的最后一层时，同步降低所述2D相机和所述3D相机至与所述货物垛顶层相同的高度，跳转执行所述步骤1；当所述货物垛顶层是所述货物垛的最后一层时，停止拆垛。6.一种货物垛的拆垛系统，其特征在于，所述拆垛系统包括：传送带、2D相机、3D相机、处理器和机器人；所述传送带用于传送货物垛至所述机器人的工作区域；所述2D相机用于在所述货物垛上方拍摄所述货物垛的2D图像；所述3D相机用于在所述货物垛上方拍摄所述货物垛的3D图像；所述处理器用于获取所述2D图像和所述3D图像，根据所述2D图像和所述3D图像确定在货物垛顶层的每个顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息，根据所有所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息规划机器人向所述货物垛运动的运动轨迹和拆垛顺序；所述机器人用于按照所述运动轨迹和所述拆垛顺序从所述货物垛顶层取出所有所述顶层货物；所述处理器还用于判断所述货物垛顶层是否为所述货物垛的最后一层，若否，则继续拆垛若是，则停止拆垛。7.根据权利要求6所述的一种货物垛的拆垛系统，其特征在于，所述处理器具体用于：令所述2D相机的第一相机坐标系为{o1-x1y1z1}、所述3D相机的第二相机坐标系为{o2-x2y2z2}以及所述机器人基坐标系为{ob-xbybzb}，获取所述第一相机坐标系在所述第二相机坐标系中的第一齐次变换矩阵和所述第二相机坐标系在所述机器人基坐标系中的第二齐次变换矩阵；对所述2D图像进行检测得到每个所述顶层货物基于所述第一相机坐标系的二维坐标，对所述3D图像进行检测得到所述3D图像中的每个货物基于所述第二相机坐标系的深度坐标和姿态信息；应用所述第一齐次变换矩阵对每个所述顶层货物基于所述第一相机坐标系的二维坐标进行变换，得到每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的二维坐标；对所述3D图像中的每个货物基于所述第二相机坐标系的深度坐标进行排序得到深度坐标序列，根据所述深度坐标序列中相邻深度坐标的距离，确定每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的深度坐标，每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的二维坐标和每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的深度坐标对应组成每个所述顶层货物基于所述第二相机坐标系的三维坐标；根据每个所述三维坐标确定每个所述顶层货物在所述第二相机坐标系中的位置信息，应用所述第二齐次变换矩阵对每个所述顶层货物在所述第二相机坐标系中的位置信息和姿态信息进行变换，得到每个所述顶层货物基于所述机器人基坐标系的位姿信息。8.根据权利要求7所述的一种货物垛的拆垛系统，其特征在于，所述处理器具体还用于：对于每个所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息，令其中的位置信息为Pb、姿态信息为Rb，建立运动方程，所述运动方程表示为其中，bHf为所述机器人的法兰盘坐标系在所述机器人基坐标系中的齐次变换矩阵，fHee为所述机器人的拆垛工具坐标系在所述法兰盘坐标系中的齐次变换矩阵；应用所述运动方程规划所述法兰盘坐标系所对应的机器人手臂向每个所述顶层货物运动的运动轨迹；对所有所述顶层货物基于机器人基坐标系的位姿信息中的位置信息进行排序后得到位置序列，将所述位置序列按从小到大的顺序规划为所述拆垛顺序。9.根据权利要求8所述的一种货物垛的拆垛系统，其特征在于，所述处理器具体用于：按照所述拆垛顺序，依序驱动所述机器人手臂沿着每个所述运动轨迹运动至每个所述顶层货物，使得所述拆垛工具坐标系中的拆垛工具随所述机器人手臂运动至每个所述顶层货物，驱动所述拆垛工具从所述货物垛顶层取出每个所述顶层货物，直至所有所述顶层货物全部取出。10.根据权利要求6至9任一项所述的一种货物垛的拆垛系统，其特征在于，还包括安装有所述2D相机和所述3D相机的升降机，所述升降机用于当所述货物垛顶层不是所述货物垛的最后一层时，同步降低所述2D相机和所述3D相机与所述货物垛顶层相等的高度。

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