用于估计系统状态的方法和装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115023588A(43)申请公布日2022.09.06(21)申请号202080094176.1(51)Int.Cl.(22)申请日2020.01.22G01C21/00(2006.01)(85)PCT国际申请进入国家阶段日2022.07.21(86)PCT国际申请的申请数据PCT/CN2020/0737372020.01.22(87)PCT国际申请的公布数据WO2021/146989EN2021.07.29(71)申请人罗伯特·博世有限公司地址德国斯图加特(72)发明人M·鲁普M·P·察普夫C·克诺尔王炜(74)专利代理机构永新专利商标代理有限公司72002专利代理师贾丽萍权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称用于估计系统状态的方法和装置(57)摘要一种用于估计对象跟踪系统(100、200、300)中的系统状态的方法(500)和装置(600)。可以从具有至少一个对象和机器人的对象跟踪系统中的多个相机接收多个图像，其中，所述多个相机包括眼在手外相机和眼在手上相机中的至少一项(510)。可以从所述多个图像中提取位姿信息(520)。可以基于所述位姿信息估计系统状态，其中，所述系统状态包括机器人配置和目标对象位姿(530)。CN115023588ACN115023588A权利要求书1/2页1.一种用于估计对象跟踪系统中的系统状态的方法，包括：从至少具有对象和机器人的所述对象跟踪系统中的多个相机接收多个图像，其中，所述多个相机包括眼在手外相机和眼在手上相机中的至少一项；从所述多个图像中提取位姿信息；以及基于所述位姿信息估计系统状态，其中，所述系统状态包括机器人配置和对象位姿。2.根据权利要求1所述的方法，其中，估计所述系统状态还包括：对所述位姿信息中的多个位姿测量结果进行融合；以及基于融合的位姿测量结果生成估计的系统状态。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法是由所述对象跟踪系统中的基于数据融合的估计模型来执行的，以及所述机器人至少包括基座、操纵器和操纵器末端执行器，并且其中，所述眼在手上相机被安装在所述操纵器末端执行器上。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述机器人配置包括所述基座的基座位置和朝向以及所述操纵器的配置。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述位姿信息包括下列中的至少一项：所述对象相对于所述眼在手外相机的位姿测量结果、所述基座相对于所述眼在手外相机的位姿测量结果，以及所述对象相对于所述眼在手上相机的位姿测量结果。6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于数据融合的估计模型被配置用于：从多个相机接收输入图像；通过基于先前估计的系统状态对所述输入图像执行预测，获得预测的系统状态；以及通过基于系统状态测量结果校正所述预测的系统状态来生成当前估计的系统状态。7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基座是移动基座，并且当所述操纵器被安装在所述移动基座上时，所述操纵器是可移动的。8.一种用于估计对象跟踪系统中的系统状态的装置，包括：接收模块，用于从至少具有对象和机器人的所述对象跟踪系统中的多个相机接收多个图像，其中，所述多个相机包括眼在手外相机和眼在手上相机中的至少一项；提取模块，用于从所述多个图像中提取位姿信息；以及估计模块，用于基于所述位姿信息估计系统状态，其中，所述系统状态包括机器人配置和对象位姿。9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述估计模块还包括：融合模块，用于对所述位姿信息中的多个位姿测量结果进行融合；以及生成模块，用于基于融合的位姿测量结果生成估计的系统状态。10.根据权利要求8所述的装置，其中，所述装置是由所述对象跟踪系统中的基于数据融合的估计模型来实现的，以及所述机器人至少包括基座、操纵器和操纵器末端执行器，并且其中，所述眼在手上相机被安装在所述操纵器末端执行器上。11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述机器人配置包括所述基座的基座位置和朝向以及所述操纵器的配置。12.根据权利要求10所述的装置，其中，所述位姿信息包括下列中的至少一项：所述对象相对于所述眼在手外相机的位姿测量结果、所述基座相对于所述眼在手外相机的位姿测量结果，以及所述对象相对于所述眼在手上相机的位姿测量结果。2CN115023588A权利要求书2/2页13.根据权利要求10所述的装置，其中，所述基于数据融合的估计模型被配置用于：从多个相机接收输入图像；通过基于先前估计的系统状态对所述输入图像执行预测，获得预测的系统状态；以及通过基于系统状态测量结果校正所述预测的系统状态来生成当前估计的系统状态。14.根据权利要求10所述的装置，其中，所述基座是移动基座，并且当所述操纵器被安装在所述移动基座上时，所述操纵器是可移动的。15.一种用于估计对象跟踪系统中的系统