ItemPick und BoxPick¶
Einführung¶
Die ItemPick und BoxPick Module liefern eine gebrauchsfertige Perzeptionslösung, um robotische Pick-and-Place-Anwendungen zu realisieren. ItemPick detektiert ebene Oberflächen unbekannter Objekte für die Positionierung eines Sauggreifers. BoxPick erkennt rechteckige Oberflächen und bestimmt ihre Position, Orientierung und Größe für das Greifen. Mit der Textur-Erweiterung kann BoxPick zur Detektion von texturierten Rechtecken mit konsistenten Orientierungen verwendet werden. Da die Schnittstellen beider Module sehr ähnlich sind, werden sie in diesem Kapitel gemeinsam beschrieben.
Darüber hinaus bieten beide Module:
- eine intuitiv gestaltete Bedienoberfläche für Inbetriebnahme, Konfiguration und Test auf der rc_cube Web GUI
- die Möglichkeit, sogenannte Regions of Interest (ROIs) zu definieren, um relevante Teilbereiche der Szene auszuwählen (siehe RoiDB)
- eine integrierte Load Carrier Erkennung (siehe LoadCarrier), um in Bin-Picking-Anwendungen („Griff in die Kiste“) Greifpunkte nur für Objekte in dem erkannten Load Carrier zu berechnen
- die Unterstützung von Load Carriern mit Fächern, sodass Greifpunkte für Objekte nur in einem definierten Teilvolumen des Load Carriers berechnet werden
- die Unterstützung von sowohl statisch montierten als auch robotergeführten Kameras. Optional kann es mit der Hand-Auge-Kalibrierung kombiniert werden, um Greifposen in einem benutzerdefinierten externen Koordinatensystem zu liefern.
- einen Qualitätswert für jeden vorgeschlagenen Greifpunkt, der die Ebenheit der für das Greifen verfügbaren Oberfläche bewertet
- Auswahl einer Strategie zum Sortieren der zurückgelieferten Greifpunkte
- eine 3D Visualisierung des Detektionsergebnisses mit Greifpunkten und einer Greiferanimation in der Web GUI
Bemerkung
Diese Softwaremodule sind pipelinespezifisch. Änderungen ihrer Einstellungen oder Parameter betreffen nur die zugehörige Kamerapipeline und haben keinen Einfluss auf die anderen Pipelines, die auf dem rc_cube laufen.
Bemerkung
In diesem Kapitel werden die Begriffe Cluster und Oberfläche synonym verwendet und bezeichnen eine Menge von Punkten (oder Pixeln) mit ähnlichen geometrischen Eigenschaften.
Die ItemPick und BoxPick Module sind optional erhältliche Module, welche intern auf dem rc_cube laufen und gesonderte ItemPick- bzw. BoxPick-Lizenzen benötigen. Die Textur-Erweiterung von BoxPick bedarf einer separaten Lizenz.
Erkennung von Rechtecken (BoxPick)¶
Es gibt zwei verschiedene Typen von Objektmodellen für die Erkennung von Rechtecken im BoxPick Modul.
Standardmäßig unterstützt BoxPick nur Objektmodelle (item_models
) des Typs (type
) RECTANGLE
. Mit der Textur-Erweiterung können auch Objektmodelle des Typs TEXTURED_BOX
detektiert werden. Die Erkennung der verschiedenen Objektmodelltypen wird weiter unten beschrieben.
Optional können dem BoxPick-Modul folgende Informationen übergeben werden:
- die ID des Load Carriers, welcher die Objekte enthält
- ein Teilbereich innerhalb eines Load Carriers, in dem Objekte detektiert werden sollen
- die ID der Region of Interest, innerhalb der nach dem Load Carrier gesucht wird, oder – falls kein Load Carrier angegeben ist – die Region of Interest, in der nach Objekten gesucht wird
- die aktuelle Roboterpose, wenn die Kamera am Roboter montiert ist und als Koordinatensystem
external
gewählt wurde, oder die gewählte Region of Interest im externen Koordinatensystem definiert ist
Die zurückgegebene Pose pose
eines detektierten Objekts item
ist die Pose des Mittelpunkts des erkannten Rechtecks im gewünschten Koordinatensystem pose_frame
, wobei die z-Achse in Richtung der Kamera zeigt und die x-Achse parallel zu langen Seite des Rechtecks ausgerichtet ist. Diese Pose hat eine 180° Mehrdeutigkeit in der Rotation um die z-Achse, welche durch Nutzung der Textur-Erweiterung im BoxPick Modul aufgelöst werden kann. Jedes erkannte Rechteck beinhaltet eine uuid
(Universally Unique Identifier) und den Zeitstempel timestamp
des ältesten Bildes, das für die Erkennung benutzt wurde.
Erkennung von Objekten des Typs RECTANGLE (BoxPick)¶
Das BoxPick-Modul unterstützt mehrere Objektmodelle (item_models
) vom Typ (type
) Rechteck (RECTANGLE
). Jedes Rechteck ist durch seine minimale und maximale Größe definiert, wobei die minimale Größe kleiner als die maximale Größe sein muss. Die Abmessungen sollten relativ genau angegeben werden, um Fehldetektionen zu verhindern, jedoch eine gewisse Toleranz beinhalten, um Messunsicherheiten und mögliche Produktionsabweichungen zu berücksichtigen.
Die Erkennung der Rechtecke läuft in mehreren Schritten ab. Zuerst wird die Punktwolke in möglichst ebene Segmente (Cluster) unterteilt. Dann werden gerade Liniensegmente in den 2D Bildern erkannt und auf die zugehörigen Clusterflächen projiziert. Die Cluster und die erkannten Linien werden in der „Zwischenergebnis“ Visualisierung auf der BoxPick Seite in der Web GUI angezeigt. Schließlich werden für jedes Cluster die am besten zu den erkannten Linien passenden Rechtecke extrahiert.
Erkennung von Objekten des Typs RECTANGLE (BoxPick+Match)¶
Mit der Textur-Erweiterung unterstützt BoxPick zusätzlich Objektmodelle (item_models
) des Typs (type
) TEXTURED_BOX
. Wenn dieser Objektmodelltyp verwendet wird, kann nur ein einzelnes Objektmodell pro Anfrage angegeben werden.
Das TEXTURED_BOX
Objektmodell sollte für die Detektion mehrerer Rechtecke mit gleicher Textur, d.h. gleichem Aussehen oder Aufdruck, verwendet werden, wie zum Beispiel bedruckte Produktverpackungen, Etiketten, Broschüren oder Bücher. Es wird vorausgesetzt, dass die Textur bei allen Objekten gleich positioniert ist in Bezug auf die Objektgeometrie. Weiterhin sollte die Textur nicht repetitiv sein.
Ein Objekt vom Typ TEXTURED_BOX
wird definiert durch die exakten Abmessungen dimensions
des Objekts in x
, y
und z
(wobei nur z
0 sein darf) sowie eine Toleranz dimensions_tolerance_m
die angibt, wie stark die Abmessungen der erkannten Rechtecke von den gegebenen Dimensionen abweichen dürfen. Als Standardwert wird eine Toleranz von 0.01 m angenommen. Des Weiteren muss eine template_id
angegeben werden, über die die spezifizierten Abmessungen und die Texturen der erkannten Rechtecke referenziert werden. Zusätzlich können die maximal mögliche Verformung der Objekte (max_deformation_m
) in Metern angegeben werden (Standardwert 0.004 m), um steifere oder flexiblere Objekte zu beschreiben.
Wird eine template_id
zum ersten Mal verwendet, dann detektiert BoxPick die Rechtecke so wie für den Objektmodelltyp RECTANGLE
beschrieben, und nutzt die angegebene Toleranz um den Abmessungsbereich für die Erkennung festzulegen. Wenn zusätzlich zu x und y auch die z Abmessungen gegeben sind, werden Rechtecke mit allen möglichen Kombinationen der drei Abmessungen erkannt. Aus den erkannten Rechtecken werden sogenannte Views erzeugt, die die Form und die Bildintensitätswerte der Rechtecke beinhalten, und werden in einem neu erzeugten Template mit der angegebenen template_id
gespeichert. Die Views werden schrittweise erzeugt: Beginnend bei dem Rechteck mit dem höchsten Erkennungs-Score wird ein View erzeugt und direkt verwendet, um weitere Rechtecke mit derselben Textur zu finden. Dann werden in allen verbleibenden Clustern weitere Rechtecke mit den angegebenen Abmessungen detektiert und es wird wiederum aus dem besten Rechteck ein View generiert, der für weitere Erkennungen genutzt wird. Jedes Template kann bis zu 10 verschiedene Views speichern, zum Beispiel um verschiedene Sorten derselben Produktverpackung abzubilden. Jeder View hat eine eindeutige ID (view_uuid
) und alle Rechtecke mit gleicher Textur erhalten dieselbe view_uuid
. Das bedeutet auch, dass alle Objekte (items
) mit derselben view_uuid
konsistente Orientierungen haben, da die Orientierung jedes Objekts an der Textur ausgerichtet ist. Die Views können angezeigt und gelöscht werden, und ihre Orientierungen können über die Web GUI geändert werden, indem das Template oder sein Editierbutton in der Templateübersicht angeklickt wird. Jedes erkannte Objekt hat ein Feld view_pose_set
, welches angibt, ob die Orientierung des zum Objekt zugeordneten Views explizit gesetzt wurde, oder ob sie unbestimmt in einem zufälligen Zustand ist, welcher eine 180° Mehrdeutigkeit hat. Weiterhin kann ein benutzerdefinierter Name für jeden View gesetzt werden, der gemeinsam mit der view_uuid
zurückgegeben wird und die Identifikation bestimmter Views vereinfacht. Der Typ type
eines zurückgelieferten Objekts mit einer view_uuid
lautet TEXTURED_RECTANGLE
.
Wenn ein Template mit der angegebenen template_id
bereits existiert, werden die vorhandenen Views verwendet, um Rechtecke anhand ihrer Textur zu erkennen. Wenn weitere Rechtecke gefunden werden, die ebenfalls passende Abmessungen haben, aber eine andere Textur, dann werden neue Views generiert und dem Template hinzugefügt. Wenn die maximale Anzahl Views erreicht ist, werden zu selten detektierte Views gelöscht, damit neu generierte Views dem Template hinzugefügt werden können, und das Template aktuell gehalten wird. Um zu verhindern, dass ein Template durch neue Views aktualisiert wird, kann das automatische Updaten der Views in der Web GUI aus- und eingeschaltet werden. Die Dimensionstoleranz dimensions_tolerance_m
und die maximale Verformung max_deformation_m
können dort ebenso für jedes Template geändert werden. Die maximale Verformung bestimmt die Toleranz für die Texturerkennung, die nötig ist, wenn sich durch flexible Objektoberflächen Teile der Textur relativ zueinander verschieben. Für steife Objekte sollte die maximale Verformung möglichst niedrig gesetzt werden, um eine hohe Erkennungsgenauigkeit zu erreichen.
Die Abmessungen dimensions
des Templates können nur beim Erstellen eines neuen Templates angegeben werden. Sobald das Template erzeugt wurde, können die Abmessungen nicht mehr geändert werden und müssen beim Aufruf der Erkennung auch nicht angegeben werden. Wenn die Abmessungen dennoch beim Aufruf angegeben werden, müssen sie mit den Abmessungen im vorhandenen Template übereinstimmen. Die Toleranz dimensions_tolerance_m
und die maximale Verformung max_deformation_m
können jedoch für jeden Detektionsaufruf unterschiedlich angegeben werden und ihre Werte werden auch im gespeicherten Template entsprechend aktualisiert.
Berechnung der Greifpunkte¶
Die ItemPick- und BoxPick-Module bieten einen Service, um Greifpunkte für Sauggreifer zu berechnen. Der Sauggreifer ist durch die Länge und Breite der Greiffläche definiert.
Das ItemPick-Modul identifiziert ebene Flächen in der Szene und unterstützt flexible und/oder deformierbare Objekte. Der Typ (type
) dieser Objektmodelle (item_models
) ist als unbekannt (UNKNOWN
) definiert, da sie keine gebräuchliche geometrische Form aufweisen müssen. Optional kann eine minimale und maximale Größe angegeben werden.
Bei BoxPick werden die Greifpunkte auf den erkannten Rechtecken berechnet (siehe Erkennung von Rechtecken (BoxPick)).
Optional können den Modulen zu einer Greifpunktberechnung weitere Informationen übergeben werden:
- die ID des Load Carriers, welcher die zu greifenden Objekte enthält
- ein Unterabteil (
load_carrier_compartment
) innerhalb eines Load Carriers, in dem Objekte erkannt werden sollen (siehe Load Carrier Abteile). - die ID der 3D Region of Interest, innerhalb der nach dem Load Carrier gesucht wird, oder – falls kein Load Carrier angegeben ist – die 3D Region of Interest, innerhalb der Greifpunkte berechnet werden
- Informationen für die Kollisionsprüfung: Die ID des Greifers, um die Kollisionsprüfung zu aktivieren, und optional ein Greif-Offset, der die Vorgreifposition definiert. Details zur Kollisionsprüfung sind in CollisionCheck gegeben.
Ein vom ItemPick- oder BoxPick-Modul ermittelter Greifpunkt repräsentiert die empfohlene Pose des TCP (Tool Center Point) des Sauggreifers. Der Greifpunkt type
ist immer auf SUCTION
gesetzt. Für jeden Greifpunkt liegt der Ursprung der Greifpose pose
im Mittelpunkt der größten von der jeweiligen Greiffläche umschlossenen Ellipse. Die Orientierung des Greifpunkts ist ein rechtshändiges Koordinatensystem, sodass die z-Achse orthogonal zur Greiffläche in das zu greifende Objekt zeigt und die x-Achse entlang der längsten Ausdehnung ausgerichtet ist.
Zusätzlich enthält jeder Greifpunkt die Abmessungen der maximal verfügbaren Greiffläche, die als Ellipse mit den Achslängen max_suction_surface_length
und max_suction_surface_width
beschrieben wird. Der Nutzer kann Greifpunkte mit zu kleinen Greifflächen herausfiltern, indem die minimalen Abmessungen der Greiffläche, die vom Sauggreifer benötigt wird, angegeben werden.
Im BoxPick-Modul entspricht der Greifpunkt dem Zentrum des detektierten Rechtecks. Wenn BoxPick mit einem Objektmodell vom Typ RECTANGLE
aufgerufen wird, entsprechen die Achslängen der Greiffläche der Länge und Breite des erkannten Rechtecks. In diesem Fall erhalten Rechtecke keinen Greifpunkt, wenn mehr als 15% ihrer Fläche durch andere Objekte verdeckt ist oder ungültige Datenpunkte hat.
Wenn BoxPick mit einem Objektmodell vom Typ TEXTURED_BOX
aufgerufen wird, können Greifpunkt auch auf teilweise verdeckten Rechtecken berechnet werden. Die zurückgegebene maximale Sauggreiffläche entspricht dann der freien Oberfläche des Rechtecks, die nicht durch andere Cluster verdeckt ist.
Jeder Greifpunkt enthält auch einen Qualitätswert (quality
), der einen Hinweis auf die Ebenheit der Greiffläche gibt. Dieser Wert reicht von 0 bis 1, wobei höhere Werte für eine ebenere rekonstruierte Oberfläche stehen.
Jeder berechnete Greifpunkt lässt sich anhand einer uuid
(Universally Unique Identifier) eindeutig identifizieren und enthält zusätzlich den Zeitstempel der ältesten Bildaufnahme, auf der die Greifpunktberechnung durchgeführt wurde.
Die Sortierung der Greifpunkte basiert auf der ausgewählten Sortierstrategie. Folgende Sortierstrategien sind verfügbar und können über die Web GUI oder über den set_sorting_strategies
Service gesetzt werden:
gravity
: höchste Greifpunkte entlang der Gravitationsrichtung werden zuerst zurückgeliefert.surface_area
: Greifpunkte mit den größten Oberflächen werden zuerst zurückgeliefert.direction
: Greifpunkte mit dem kleinsten Abstand entlang der gesetzten Richtungvector
im angegebenen Referenzkoordinatensystempose_frame
werden zuerst zurückgeliefert.distance_to_point
: Greifpunkte mit dem kleinsten oder größten (fallsfarthest_first
auf true gesetzt ist) Abstand von einem gesetzten Sortierpunktpoint
im angegebenen Referenzkoordinatensystempose_frame
werden zuerst zurückgeliefert.
Wenn keine Sortierstrategie gesetzt ist, oder die Standard-Sortierstrategie in der Web GUI ausgewählt ist, geschieht die Sortierung der Greifpunkte basierend auf einer Kombination von gravity
und surface_area
.
Wechselwirkung mit anderen Modulen¶
Die folgenden, intern auf dem rc_cube laufenden Module liefern Daten für das ItemPick- und BoxPick-Modul oder haben Einfluss auf die Datenverarbeitung.
Bemerkung
Jede Konfigurationsänderung dieser Module kann direkte Auswirkungen auf die Qualität oder das Leistungsverhalten der ItemPick- und Boxpick-Module haben.
Stereokamera und Stereo-Matching¶
Folgende Daten werden vom ItemPick- und BoxPick-Modul verarbeitet:
- die rektifizierten Bilder des Kamera-Moduls (
rc_camera
) - die Disparitäts-, Konfidenz- und Fehlerbilder des Stereo-Matching-Moduls (
rc_stereomatching
)
Für alle genutzten Bilder ist garantiert, dass diese nach dem Auslösen des Services aufgenommen wurden.
IOControl und Projektor-Kontrolle¶
Für den Anwendungsfall, dass der rc_cube zusammen mit einem externen Musterprojektor und dem Modul für IOControl und Projektor-Kontrolle (rc_iocontrol
) betrieben wird, wird empfohlen, den Projektor an GPIO Out 1 anzuschließen und den Aufnahmemodus des Stereokamera-Moduls auf SingleFrameOut1
zu setzen (siehe Stereomatching-Parameter), damit bei jedem Aufnahme-Trigger ein Bild mit und ohne Projektormuster aufgenommen wird.
Alternativ kann der verwendete digitale Ausgang in den Betriebsmodus ExposureAlternateActive
geschaltet werden (siehe Beschreibung der Laufzeitparameter).
In beiden Fällen sollte die Belichtungszeitregelung (exp_auto_mode
) auf AdaptiveOut1
gesetzt werden, um die Belichtung beider Bilder zu optimieren (siehe Stereokamera-Parameter).
Hand-Auge-Kalibrierung¶
Falls die Kamera zu einem Roboter kalibriert wurde, können die ItemPick- und BoxPick-Module automatisch Posen im Roboterkoordinatensystem ausgeben. Für die Services kann das Koordinatensystem der berechneten Posen mit dem Argument pose_frame
spezifiziert werden.
Zwei verschiedene Werte für pose_frame
können gewählt werden:
- Kamera-Koordinatensystem (
camera
): Alle Posen sind im Kamera-Koordinatensystem angegeben und es ist kein zusätzliches Wissen über die Lage der Kamera in seiner Umgebung notwendig. Das bedeutet insbesondere, dass sich ROIs oder Load Carrier, welche in diesem Koordinatensystem angegeben sind, mit der Kamera bewegen. Es liegt daher in der Verantwortung des Anwenders, in solchen Fällen die entsprechenden Posen der Situation entsprechend zu aktualisieren (beispielsweise für den Anwendungsfall einer robotergeführten Kamera). - Benutzerdefiniertes externes Koordinatensystem (
external
): Alle Posen sind im sogenannten externen Koordinatensystem angegeben, welches vom Nutzer während der Hand-Auge-Kalibrierung gewählt wurde. In diesem Fall bezieht das ItemPick- oder BoxPick-Modul alle notwendigen Informationen über die Kameramontage und die kalibrierte Hand-Auge-Transformation automatisch vom Modul Hand-Auge-Kalibrierung. Für den Fall einer robotergeführten Kamera ist vom Nutzer zusätzlich die jeweils aktuelle Roboterposerobot_pose
anzugeben.
Bemerkung
Wenn keine Hand-Auge-Kalibrierung durchgeführt wurde bzw. zur Verfügung steht, muss als Referenzkoordinatensystem pose_frame
immer camera
angegeben werden.
Zulässige Werte zur Angabe des Referenzkoordinatensystems sind camera
und external
. Andere Werte werden als ungültig zurückgewiesen.
Für den Fall einer robotergeführten Kamera ist es abhängig von pose_frame
und der Sortierrichtung bzw. des Sortierpunktes nötig, zusätzlich die aktuelle Roboterpose (robot_pose
) zur Verfügung zu stellen:
- Wenn
external
alspose_frame
ausgewählt ist, ist die Angabe der Roboterpose obligatorisch. - Wenn die Sortierrichtung in
external
definiert ist, ist die Angabe der Roboterpose obligatorisch. - Wenn der Sortierpunkt für die Abstandssortierung in
external
definiert ist, ist die Angabe der Roboterpose obligatorisch. - In allen anderen Fällen ist die Angabe der Roboterpose optional.
LoadCarrier¶
Die ItemPick- und BoxPick-Module nutzen die Funktionalität zur Load Carrier Erkennung aus dem LoadCarrier Modul (rc_load_carrier
) mit den Laufzeitparametern, die für dieses Modul festgelegt wurden. Wenn sich jedoch mehrere Load Carrier in der Szene befinden, die zu der angegebenen Load Carrier ID passen, wird nur einer davon zurückgeliefert. In diesem Fall sollte eine 3D Region of Interest gesetzt werden, um sicherzustellen, dass immer derselbe Load Carrier für die ItemPick- und BoxPick-Module verwendet wird.
Der Load Carrier wird verwendet um Fehldetektionen zu filtern, wenn BoxPick mit einem Objektmodell vom Typ TEXTURED_BOX
aufgerufen wird, und alle drei Dimensionen x, y und z angegeben werden. In diesem Fall werden intern 3D Boxen generiert, indem die erkannten Rechtecken um die fehlende Dimension erweitert werden. Es werden dann nur die erkannten Rechtecke zurückgeliefert, bei denen die entsprechende 3D Box vollständig im Load Carrier enthalten ist.
CollisionCheck¶
Die Kollisionsprüfung kann für die Greifpunktberechnung der ItemPick und BoxPick Module aktiviert werden, indem die ID des benutzten Greifers und optional ein Greif-Offset an den compute_grasps
Service übergeben werden. Der Greifer muss im GripperDB Modul definiert werden (siehe Erstellen eines Greifers) und Details über die Kollisionsprüfung werden in Integrierte Kollisionsprüfung in anderen Modulen gegeben.
Wenn die Kollisionsprüfung aktiviert ist, werden nur kollisionsfreie Greifpunkte zurückgeliefert. Jedoch werden in den Visualisierungen auf der BoxPick- und ItemPick-Seite der Web GUI kollidierende Greifpunkte als schwarze Ellipsen dargestellt.
Die Laufzeitparameter des CollisionCheck-Moduls beeinflussen die Kollisionserkennung wie in CollisionCheck-Parameter beschrieben.
Parameter¶
Die ItemPick- und BoxPick-Module werden in der REST-API als rc_itempick
und rc_boxpick
bezeichnet und in der Web GUI in der gewünschten Pipeline unter und dargestellt. Der Benutzer kann die Parameter entweder dort oder über die REST-API-Schnittstelle ändern.
Übersicht über die Parameter¶
Bemerkung
Die Defaultwerte in der Tabelle unten zeigen die Werte des rc_visard. Diese Werte können sich bei anderen Sensoren unterscheiden.
Diese Softwaremodule bieten folgende Laufzeitparameter:
Name | Typ | Min. | Max. | Default | Beschreibung |
---|---|---|---|---|---|
max_grasps |
int32 | 1 | 20 | 5 | Maximale Anzahl von bereitgestellten Greifpunkten |
Name | Typ | Min. | Max. | Default | Beschreibung |
---|---|---|---|---|---|
cluster_max_dimension |
float64 | 0.05 | 0.8 | 0.3 | Nur für rc_itempick. Maximal erlaubter Durchmesser eines Clusters in Metern. Cluster mit einem größeren Durchmesser werden nicht für die Greifpunktberechnung berücksichtigt. |
cluster_max_curvature |
float64 | 0.005 | 0.5 | 0.11 | Maximal erlaubte Krümmung für Greifflächen |
clustering_patch_size |
int32 | 3 | 10 | 4 | Nur für rc_itempick. Pixelgröße der Patches für die Unterteilung des Tiefenbildes im ersten Clustering-Schritt |
clustering_max_surface_rmse |
float64 | 0.0005 | 0.01 | 0.004 | Maximal erlaubte Abweichung (Root Mean Square Error, RMSE) von Punkten zur Greiffläche in Metern |
clustering_discontinuity_factor |
float64 | 0.1 | 5.0 | 1.0 | Erlaubte Unebenheit von Greifflächen |
Name | Typ | Min. | Max. | Default | Beschreibung |
---|---|---|---|---|---|
mode |
string | - | - | Unconstrained | Modus der Rechteckerkennung: [Unconstrained, PackedGridLayout, PackedLayers] |
manual_line_sensitivity |
bool | false | true | false | Gibt an, ob die benutzerdefinierte Linienempfindlichkeit oder die automatische genutzt werden soll |
line_sensitivity |
float64 | 0.1 | 1.0 | 0.1 | Empfindlichkeit des Liniendetektors |
prefer_splits |
bool | false | true | false | Gibt an, ob Rechtecke in kleinere Rechtecke gesplittet werden sollen, falls möglich |
min_cluster_coverage |
float64 | 0.0 | 0.99 | 0.0 | Bestimmt den minimalen Anteil an Punkten pro Cluster, die durch Detektionen abgedeckt sein müssen |
allow_untextured_detections` | bool | false | true | false | Gibt an, ob auch untexturierte Rechtecke zurückgegeben werden sollen, wenn ein Modell vom Typ TEXTURED_BOX angegeben wurde |
Beschreibung der Laufzeitparameter¶
Die Laufzeitparameter werden zeilenweise auf den ItemPick- bzw. BoxPick-Seiten in der Web GUI dargestellt. Im folgenden wird der Name des Parameters in der Web GUI in Klammern hinter dem eigentlichen Parameternamen angegeben. Die Parameter sind in derselben Reihenfolge wie in der Web GUI aufgelistet:
max_grasps
(Anzahl Greifpunkte)¶
ist die maximale Anzahl von bereitgestellten Greifpunkten.
Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/parameters?max_grasps=<value>PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/parameters?max_grasps=<value>
cluster_max_dimension
(Nur für ItemPick, Maximale Größe)¶
is the maximum allowed diameter for a cluster in meters. Clusters with a diameter larger than this value are not used for grasp computation.
Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/rc_itempick/parameters?cluster_max_dimension=<value>PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_itempick/parameters?cluster_max_dimension=<value>
cluster_max_curvature
(Maximale Krümmung)¶
ist die maximal erlaubte Krümmung für Greifflächen. Je kleiner dieser Wert ist, desto mehr mögliche Greifflächen werden in kleinere Flächen mit weniger Krümmung aufgeteilt.
Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/parameters?cluster_max_curvature=<value>PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/parameters?cluster_max_curvature=<value>
clustering_patch_size
(Nur für ItemPick, Patchgröße)¶
ist die Pixelgröße der Patches für die Unterteilung des Tiefenbildes im ersten Clustering-Schritt.
Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/rc_itempick/parameters?clustering_patch_size=<value>PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_itempick/parameters?clustering_patch_size=<value>
clustering_discontinuity_factor
(Unstetigkeitsfaktor)¶
beschreibt die erlaubte Unebenheit von Greifflächen. Je kleiner dieser Wert ist, umso mehr werden mögliche Greifflächen in kleinere Flächen mit weniger Unebenheiten aufgeteilt.
Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/parameters?clustering_discontinuity_factor=<value>PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/parameters?clustering_discontinuity_factor=<value>
clustering_max_surface_rmse
(Maximaler RMSE)¶
ist die maximal erlaubte Abweichung (Root Mean Square Error, RMSE) von Punkten zur Greiffläche in Metern.
Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/parameters?clustering_max_surface_rmse=<value>PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/parameters?clustering_max_surface_rmse=<value>
mode
(Nur für BoxPick, Modus)¶
legt den Modus der Rechteckerkennung fest. Mögliche Werte sind
Unconstrained
(Unbeschränkt),PackedGridLayout
(Dichtes Gitterlayout) undPackedLayer
(Dicht geschichtet). Im ModusPackedGridLayout
werden Rechtecke eines Clusters in einem dichten Gittermuster erkannt. Im ModusPackedLayers
wird angenommen, dass die Boxen Schichten (Layer) bilden, und die Erkennung der Boxen startet an den Ecken des Clusters. Dieser Modus sollte für Depalettierszenarien genutzt werden. Im ModusUnconstrained
(Standardwert) werden Rechtecke unabhängig von ihren relativen Positionen zueinander und ihren Positionen im Cluster erkannt. Abb. 21 zeigt die Modi für verschiedene Szenarien.Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/rc_boxpick/parameters?mode=<value>PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_boxpick/parameters?mode=<value>
manual_line_sensitivity
(Nur für BoxPick, Manuelle Linienempfindlichkeit)¶
legt fest, ob die benutzerdefinierte Linienempfindlichkeit für die Liniendetektion zur Rechteckerkennung verwendet werden soll. Wenn dieser Parameter auf true gesetzt ist, wird der benutzerdefinierte Wert in
line_sensitivity
(Linienempfindlichkeit) zur Detektion verwendet, andernfalls wird die Linienempfindlichkeit automatisch ermittelt. Dieser Parameter sollte auf true gesetzt werden, wenn die automatische Linienempfindlichkeit nicht genügend Linien an den Rändern der Boxen liefert, sodass Boxen nicht erkannt werden. Die detektierten Linien werden in der „Zwischenergebnis“ Visualisierung auf der BoxPick Seite in der Web GUI angezeigt.Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/rc_boxpick/parameters?manual_line_sensitivity=<value>PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_boxpick/parameters?manual_line_sensitivity=<value>
line_sensitivity
(Nur für BoxPick, Linienempfindlichkeit)¶
legt die Empfindlichkeit für die Detektion von Linien für die Rechteckerkennung fest, wenn der Parameter
manual_line_sensitivity
(Manuelle Linienempfindlichkeit) auf true gesetzt ist. Andernfalls hat dieser Parameter keinen Einfluss auf die Rechteckerkennung. Höhere Werte liefern mehr Liniensegmente, aber erhöhen auch die Laufzeit der Detektion. Dieser Parameter sollte erhöht werden, wenn Boxen nicht erkannt werden können, weil ihre Ränder nicht als Linien detektiert werden. Die erkannten Linien werden in der „Zwischenergebnis“ Visualisierung auf der BoxPick Seite in der Web GUI angezeigt.Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/rc_boxpick/parameters?line_sensitivity=<value>PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_boxpick/parameters?line_sensitivity=<value>
prefer_splits
(Nur für BoxPick, Splitting bevorzugen)¶
bestimmt, ob Rechtecke in kleinere Rechtecke aufgesplittet werden, falls die kleineren Rechtecke ebenfalls den angegebenen Objektmodellen entsprechen. Dieser Parameter sollte auf true gesetzt werden, wenn Boxen dicht beieinander liegen, und die Objektmodelle auch zu einem Rechteck der Größe von zwei angrenzenden Boxen passen. Wenn dieser Parameter auf false steht, werden in solch einem Fall die Rechtecke bevorzugt, die sich aus zwei angrenzenden Boxen ergeben.
Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/rc_boxpick/parameters?prefer_splits=<value>PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_boxpick/parameters?prefer_splits=<value>
min_cluster_coverage
(Nur für BoxPick, Minimale Clusterabdeckung)¶
bestimmt den Anteil von Punkten in jedem segmentierten Cluster, der durch Rechtecksdetektionen abgedeckt sein muss, um diese Detektionen als valide anzunehmen. Wird die minimale Clusterabdeckung unterschritten, werden für das jeweilige Cluster keine Detektionen zurückgeliefert und eine Warnung ausgegeben. Dieser Parameter sollte genutzt werden, um in einem Depalettierszenario zu verifizieren, dass alle Objekte in einem Layer detektiert wurden.
Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/rc_boxpick/parameters?min_cluster_coverage=<value>PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_boxpick/parameters?min_cluster_coverage=<value>
allow_untextured_detections
(Nur für BoxPick+Match, Untexturierte Detektionen)¶
ermöglicht die Rückgabe aller Rechtecke, die den angegebenen Templateabmessungen entsprechen, auch wenn sie mit keinem vorhandenen View gematcht werden können oder wenn sie nicht über genügend Textur verfügen, um daraus einen neuen View zu generieren. Das Deaktivieren dieses Parameters führt zu schnellerer Laufzeit, wenn ein Template verwendet wird, für das automatische View Updates gesperrt sind.
Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/rc_boxpick/parameters?allow_untextured_detections=<value>PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_boxpick/parameters?allow_untextured_detections=<value>
Statuswerte¶
Statuswerte der rc_itempick
und rc_boxpick
Module:
Name | Beschreibung |
---|---|
data_acquisition_time |
Zeit in Sekunden, für die beim letzten Aufruf auf Bilddaten gewartet werden musste. |
grasp_computation_time |
Laufzeit für die Greifpunktberechnung beim letzten Aufruf in Sekunden |
last_timestamp_processed |
Zeitstempel des letzten verarbeiteten Bilddatensatzes |
load_carrier_detection_time |
Laufzeit für die letzte Load Carrier Erkennung in Sekunden |
processing_time |
Laufzeit für die letzte Erkennung (einschließlich Load Carrier Detektion) in Sekunden |
state |
Aktueller Zustand des ItemPick- bzw. BoxPick-Moduls |
Folgende state
-Werte werden gemeldet.
Zustand | Beschreibung |
---|---|
IDLE | Das Modul ist inaktiv. |
RUNNING | Das Modul wurde gestartet und ist bereit, Load Carrier zu erkennen und Greifpunkte zu berechnen. |
FATAL | Ein schwerwiegender Fehler ist aufgetreten. |
Services¶
Die angebotenen Services von rc_itempick
bzw. rc_boxpick
können mithilfe der REST-API-Schnittstelle oder der rc_cube Web GUI ausprobiert und getestet werden.
Das ItemPick- bzw. BoxPick-Modul stellt folgende Services zur Verfügung.
detect_items
(nur BoxPick)¶
löst die Erkennung von Rechtecken aus, wie in Erkennung von Rechtecken (BoxPick) beschrieben.
Details
Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/rc_boxpick/services/detect_items
PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_boxpick/services/detect_itemsObligatorische Serviceargumente:
pose_frame
: siehe Hand-Auge-Kalibrierung.
item_models
: Liste der zu erkennenden Objektmodelle. Der Typtype
der Modelle muss immerRECTANGLE
oderTEXTURED_BOX
sein. Für den TypRECTANGLE
muss das Feldrectangle
gefüllt werden, wohingegen fürTEXTURED_BOX
das Feldtextured_box
angegeben werden muss. Siehe Erkennung von Rechtecken (BoxPick) für eine ausführliche Beschreibung der Objektmodelle.Möglicherweise benötigte Serviceargumente:
robot_pose
: siehe Hand-Auge-Kalibrierung.Optionale Serviceargumente:
load_carrier_id
: ID des Load Carriers, welcher die zu erkennenden Objekte enthält.
load_carrier_compartment
: Teilvolumen (Fach oder Abteil) in einem zu detektierenden Load Carrier (Behälter), in dem Objekte erkannt werden sollen (siehe Load Carrier Abteile).
region_of_interest_id
: Fallsload_carrier_id
gesetzt ist, die ID der 3D Region of Interest, innerhalb welcher nach dem Load Carrier gesucht wird. Andernfalls die ID der 3D Region of Interest, in der nach Objekten gesucht wird.Die Definition der Request-Argumente mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "args": { "item_models": [ { "rectangle": { "max_dimensions": { "x": "float64", "y": "float64" }, "min_dimensions": { "x": "float64", "y": "float64" } }, "textured_box": { "dimensions": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "dimensions_tolerance_m": "float64", "max_deformation_m": "float64", "template_id": "string" }, "type": "string" } ], "load_carrier_compartment": { "box": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } } }, "load_carrier_id": "string", "pose_frame": "string", "region_of_interest_id": "string", "robot_pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } } } }
load_carriers
: Liste der erkannten Load Carrier (Behälter).
items
: Liste von erkannten Rechtecken.
timestamp
: Zeitstempel des Bildes, auf dem die Erkennung durchgeführt wurde.
return_code
: enthält mögliche Warnungen oder Fehlercodes und Nachrichten.Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "name": "detect_items", "response": { "items": [ { "pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } }, "pose_frame": "string", "rectangle": { "x": "float64", "y": "float64" }, "template_id": "string", "timestamp": { "nsec": "int32", "sec": "int32" }, "type": "string", "uuid": "string", "view_name": "string", "view_pose_set": "bool", "view_uuid": "string" } ], "load_carriers": [ { "height_open_side": "float64", "id": "string", "inner_dimensions": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "outer_dimensions": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "overfilled": "bool", "pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } }, "pose_frame": "string", "rim_ledge": { "x": "float64", "y": "float64" }, "rim_step_height": "float64", "rim_thickness": { "x": "float64", "y": "float64" }, "type": "string" } ], "return_code": { "message": "string", "value": "int16" }, "timestamp": { "nsec": "int32", "sec": "int32" } } }
compute_grasps
(für ItemPick)¶
löst die Erkennung von Greifpunkten für einen Sauggreifer aus, wie in Berechnung der Greifpunkte beschrieben.
Details
Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/rc_itempick/services/compute_grasps
PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_itempick/services/compute_graspsObligatorische Serviceargumente:
pose_frame
: siehe Hand-Auge-Kalibrierung.
suction_surface_length
: Länge der Greiffläche des verwendeten Vakuum-Greifsystems.
suction_surface_width
: Breite der Greiffläche des verwendeten Vakuum-Greifsystems.Möglicherweise benötigte Serviceargumente:
robot_pose
: siehe Hand-Auge-Kalibrierung.Optionale Serviceargumente:
load_carrier_id
: ID des Load Carriers, welcher die zu greifenden Objekte enthält.
load_carrier_compartment
: Teilvolumen (Fach oder Abteil) in einem zu detektierenden Load Carrier (Behälter), in dem Objekte erkannt werden sollen (siehe Load Carrier Abteile).
region_of_interest_id
: Fallsload_carrier_id
gesetzt ist, die ID der 3D Region of Interest, innerhalb welcher nach dem Load Carrier gesucht wird. Andernfalls die ID der 3D Region of Interest, innerhalb der Greifpunkte berechnet werden.
item_models
: Liste von unbekannten Objekten mit minimaler und maximaler Größe, wobei die minimale Größe kleiner als die maximale Größe sein muss. Nur ein Objektitem_model
vom TypUNKNOWN
wird aktuell unterstützt.
collision_detection
: siehe Integrierte Kollisionsprüfung in anderen ModulenDie Definition der Request-Argumente mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "args": { "collision_detection": { "gripper_id": "string", "pre_grasp_offset": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } }, "item_models": [ { "type": "string", "unknown": { "max_dimensions": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "min_dimensions": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } } } ], "load_carrier_compartment": { "box": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } } }, "load_carrier_id": "string", "pose_frame": "string", "region_of_interest_id": "string", "robot_pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } }, "suction_surface_length": "float64", "suction_surface_width": "float64" } }
load_carriers
: Liste der erkannten Load Carrier (Behälter).
grasps
: sortierte Liste von Sauggreifpunkten.
timestamp
: Zeitstempel des Bildes, auf dem die Erkennung durchgeführt wurde.
return_code
: enthält mögliche Warnungen oder Fehlercodes und Nachrichten.Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "name": "compute_grasps", "response": { "grasps": [ { "item_uuid": "string", "max_suction_surface_length": "float64", "max_suction_surface_width": "float64", "pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } }, "pose_frame": "string", "quality": "float64", "timestamp": { "nsec": "int32", "sec": "int32" }, "type": "string", "uuid": "string" } ], "load_carriers": [ { "height_open_side": "float64", "id": "string", "inner_dimensions": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "outer_dimensions": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "overfilled": "bool", "pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } }, "pose_frame": "string", "rim_ledge": { "x": "float64", "y": "float64" }, "rim_step_height": "float64", "rim_thickness": { "x": "float64", "y": "float64" }, "type": "string" } ], "return_code": { "message": "string", "value": "int16" }, "timestamp": { "nsec": "int32", "sec": "int32" } } }
compute_grasps
(für BoxPick)¶
löst die Erkennung von Rechtecken und Berechnung von Greifposen für diese Rechtecke aus, wie in Berechnung der Greifpunkte beschrieben.
Details
Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/rc_boxpick/services/compute_grasps
PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_boxpick/services/compute_graspsObligatorische Serviceargumente:
pose_frame
: siehe Hand-Auge-Kalibrierung.
item_models
: Liste der zu erkennenden Objektmodelle. Der Typtype
der Modelle muss immerRECTANGLE
oderTEXTURED_BOX
sein. Für den TypRECTANGLE
muss das Feldrectangle
gefüllt werden, wohingegen fürTEXTURED_BOX
das Feldtextured_box
angegeben werden muss. Siehe Erkennung von Rechtecken (BoxPick) für eine ausführliche Beschreibung der Objektmodelle.
suction_surface_length
: Länge der Greiffläche des verwendeten Vakuum-Greifsystems.
suction_surface_width
: Breite der Greiffläche des verwendeten Vakuum-Greifsystems.Möglicherweise benötigte Serviceargumente:
robot_pose
: siehe Hand-Auge-Kalibrierung.Optionale Serviceargumente:
load_carrier_id
: ID des Load Carriers, welcher die zu greifenden Objekte enthält.
load_carrier_compartment
: Teilvolumen (Fach oder Abteil) in einem zu detektierenden Load Carrier (Behälter), in dem Objekte erkannt werden sollen (siehe Load Carrier Abteile).
region_of_interest_id
: Fallsload_carrier_id
gesetzt ist, die ID der 3D Region of Interest, innerhalb welcher nach dem Load Carrier gesucht wird. Andernfalls die ID der 3D Region of Interest, innerhalb der Greifpunkte berechnet werden.
collision_detection
: siehe Integrierte Kollisionsprüfung in anderen ModulenDie Definition der Request-Argumente mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "args": { "collision_detection": { "gripper_id": "string", "pre_grasp_offset": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } }, "item_models": [ { "rectangle": { "max_dimensions": { "x": "float64", "y": "float64" }, "min_dimensions": { "x": "float64", "y": "float64" } }, "textured_box": { "dimensions": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "dimensions_tolerance_m": "float64", "max_deformation_m": "float64", "template_id": "string" }, "type": "string" } ], "load_carrier_compartment": { "box": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } } }, "load_carrier_id": "string", "pose_frame": "string", "region_of_interest_id": "string", "robot_pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } }, "suction_surface_length": "float64", "suction_surface_width": "float64" } }
load_carriers
: Liste der erkannten Load Carrier (Behälter).
grasps
: sortierte Liste von Sauggreifpunkten.
items
: Liste von erkannten Rechtecken, die zu den zurückgelieferten Greifpunkten gehören.
timestamp
: Zeitstempel des Bildes, auf dem die Erkennung durchgeführt wurde.
return_code
: enthält mögliche Warnungen oder Fehlercodes und Nachrichten.Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "name": "compute_grasps", "response": { "grasps": [ { "item_uuid": "string", "max_suction_surface_length": "float64", "max_suction_surface_width": "float64", "pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } }, "pose_frame": "string", "quality": "float64", "timestamp": { "nsec": "int32", "sec": "int32" }, "type": "string", "uuid": "string" } ], "items": [ { "grasp_uuids": [ "string" ], "pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } }, "pose_frame": "string", "rectangle": { "x": "float64", "y": "float64" }, "template_id": "string", "timestamp": { "nsec": "int32", "sec": "int32" }, "type": "string", "uuid": "string", "view_name": "string", "view_pose_set": "bool", "view_uuid": "string" } ], "load_carriers": [ { "height_open_side": "float64", "id": "string", "inner_dimensions": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "outer_dimensions": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "overfilled": "bool", "pose": { "orientation": { "w": "float64", "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "position": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" } }, "pose_frame": "string", "rim_ledge": { "x": "float64", "y": "float64" }, "rim_step_height": "float64", "rim_thickness": { "x": "float64", "y": "float64" }, "type": "string" } ], "return_code": { "message": "string", "value": "int16" }, "timestamp": { "nsec": "int32", "sec": "int32" } } }
set_sorting_strategies
¶
speichert die gewählte Strategie zur Sortierung der Greifpunkte, die vom
compute_grasps
Service zurückgeliefert werden (siehe Berechnung der Greifpunkte).Details
Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/set_sorting_strategiesPUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/set_sorting_strategies
Nur eine Sortierstrategie darf einen Gewichtswert
weight
größer als 0 haben. Wenn alle Werte fürweight
auf 0 gesetzt sind, wird die Standardsortierstrategie verwendet.Wenn der Wert
weight
fürdirection
gesetzt ist, mussvector
den Richtungsvektor enthalten undpose_frame
aufcamera
oderexternal
gesetzt sein.Wenn der Wert
weight
fürdistance_to_point
gesetzt ist, musspoint
den Sortierpunkt enthalten undpose_frame
aufcamera
oderexternal
gesetzt sein.Die Definition der Request-Argumente mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "args": { "direction": { "pose_frame": "string", "vector": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "weight": "float64" }, "distance_to_point": { "farthest_first": "bool", "point": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "pose_frame": "string", "weight": "float64" }, "gravity": { "weight": "float64" }, "surface_area": { "weight": "float64" } } }Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "name": "set_sorting_strategies", "response": { "return_code": { "message": "string", "value": "int16" } } }
get_sorting_strategies
¶
gibt die gewählte Sortierstrategie zurück, die zur Sortierung der vom
compute-grasps
Service zurückgelieferten Greifpunkte verwendet wird (siehe Berechnung der Greifpunkte).Details
Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/get_sorting_strategiesPUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/get_sorting_strategies
Dieser Service hat keine Argumente.Wenn alle Werte für
weight
0 sind, wird die Standardsortierstrategie verwendet.Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "name": "get_sorting_strategies", "response": { "direction": { "pose_frame": "string", "vector": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "weight": "float64" }, "distance_to_point": { "farthest_first": "bool", "point": { "x": "float64", "y": "float64", "z": "float64" }, "pose_frame": "string", "weight": "float64" }, "gravity": { "weight": "float64" }, "return_code": { "message": "string", "value": "int16" }, "surface_area": { "weight": "float64" } } }
start
¶
startet das Modul und versetzt es in den Zustand
RUNNING
.Details
Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/startPUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/start
Dieser Service hat keine Argumente.Es kann vorkommen, dass der Zustandsübergang noch nicht vollständig abgeschlossen ist, wenn die Serviceantwort generiert wird. In diesem Fall liefert diese den entsprechenden, sich von
IDLE
unterscheidenden Zustand zurück.Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "name": "start", "response": { "accepted": "bool", "current_state": "string" } }
stop
¶
stoppt das Modul und versetzt es in den Zustand
IDLE
.Details
Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/stopPUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/stop
Dieser Service hat keine Argumente.Es kann vorkommen, dass der Zustandsübergang noch nicht vollständig abgeschlossen ist, wenn die Serviceantwort generiert wird. In diesem Fall liefert diese den entsprechenden, sich von
IDLE
unterscheidenden Zustand zurück.Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "name": "stop", "response": { "accepted": "bool", "current_state": "string" } }
trigger_dump
¶
speichert die Detektion auf dem angeschlossenen USB Speicher, die dem übergebenen Zeitstempel entspricht, oder die letzte, falls kein Zeitstempel angegeben wurde.
Details
Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/trigger_dumpPUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/trigger_dump
Die Definition der Request-Argumente mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "args": { "comment": "string", "timestamp": { "nsec": "int32", "sec": "int32" } } }Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "name": "trigger_dump", "response": { "return_code": { "message": "string", "value": "int16" } } }
reset_defaults
¶
stellt die Werkseinstellungen der Parameter und der Sortierstrategie dieses Moduls wieder her und wendet sie an („factory reset“).
Details
Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/reset_defaultsPUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/reset_defaults
Dieser Service hat keine Argumente.Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:
{ "name": "reset_defaults", "response": { "return_code": { "message": "string", "value": "int16" } } }
set_region_of_interest
(veraltet)¶
speichert eine 3D Region of Interest auf dem rc_cube.
Details
Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.
Dieser Service ist in API Version 2 nicht verfügbar. Nutzen Sie stattdessen set_region_of_interest inrc_roi_db
.PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/set_region_of_interest
get_regions_of_interest
(veraltet)¶
gibt die mit
region_of_interest_ids
spezifizierten, gespeicherten 3D Regions of Interest zurück.Details
Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.
Dieser Service ist in API Version 2 nicht verfügbar. Nutzen Sie stattdessen get_regions_of_interest inrc_roi_db
.PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/get_regions_of_interest
delete_regions_of_interest
(veraltet)¶
löscht die mit
region_of_interest_ids
spezifizierten, gespeicherten 3D Regions of Interest.Details
Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.
Dieser Service ist in API Version 2 nicht verfügbar. Nutzen Sie stattdessen delete_regions_of_interest inrc_roi_db
.PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/delete_regions_of_interest
Rückgabecodes¶
Zusätzlich zur eigentlichen Serviceantwort gibt jeder Service einen sogenannten return_code
bestehend aus einem Integer-Wert und einer optionalen Textnachricht zurück. Erfolgreiche Service-Anfragen werden mit einem Wert von 0
quittiert. Positive Werte bedeuten, dass die Service-Anfrage zwar erfolgreich bearbeitet wurde, aber zusätzliche Informationen zur Verfügung stehen. Negative Werte bedeuten, dass Fehler aufgetreten sind. Für den Fall, dass mehrere Rückgabewerte zutreffend wären, wird der kleinste zurückgegeben, und die entsprechenden Textnachrichten werden in return_code.message
akkumuliert.
Die folgende Tabelle listet die möglichen Rückgabe-Codes auf:
Code | Beschreibung |
---|---|
0 | Erfolgreich |
-1 | Ungültige(s) Argument(e) |
-3 | Ein interner Timeout ist aufgetreten, beispielsweise während der Boxerkennung, wenn der Bereich der angegebenen Abmessungen zu groß ist. |
-4 | Die maximal erlaubte Zeitspanne für die interne Akquise der Bilddaten wurde überschritten. |
-8 | Das Template wurde während der Detektion gelöscht. |
-10 | Das neue Element konnte nicht hinzugefügt werden, da die maximal speicherbare Anzahl an Load Carriern, ROIs oder Templates überschritten wurde. |
-11 | Sensor nicht verbunden, nicht unterstützt oder nicht bereit |
-200 | Ein schwerwiegender interner Fehler ist aufgetreten. |
-301 | Für die Anfrage zur Greifpunktberechnung compute_grasps wurden mehrere Objektmodelle (item_models ) vom Typ UNKNOWN übergeben. |
10 | Die maximal speicherbare Anzahl an Load Carriern, ROIs oder Templates wurde erreicht. |
11 | Mit dem Aufruf von set_load_carrier oder set_region_of_interest wurde ein bereits existierendes Objekt mit derselben id überschrieben. |
100 | Die angefragten Load Carrier wurden in der Szene nicht gefunden. |
101 | Es wurden keine gültigen Greifflächen in der Szene gefunden. |
102 | Der detektierte Load Carrier ist leer. |
103 | Alle berechneten Greifpunkte sind in Kollision mit dem Load Carrier. |
112 | Die Detektionen eines oder mehrerer Cluster wurden verworfen, da die minimale Clusterabdeckung nicht erreicht wurde. |
300 | Ein gültiges robot_pose -Argument wurde angegeben, ist aber nicht erforderlich. |
999 | Zusätzliche Hinweise für die Anwendungsentwicklung |
BoxPick Template APIҦ
BoxPick Templates sind nur mit der Textur-Erweiterung von BoxPick verfügbar. Für den Upload, Download, das Auflisten und Löschen von Templates werden spezielle REST-API-Endpunkte zur Verfügung gestellt. Templates können auch über die Web GUI hoch- und runtergeladen werden. Die Templates beinhalten die Greifpunkte und Posenvorgaben, falls Greifpunkte oder Posenvorgaben konfiguriert wurden. Bis zu 100 Templates können gleichzeitig auf dem rc_cube gespeichert werden.
-
GET
/templates/rc_boxpick
¶ listet alle rc_cadmatch-Templates auf.
Musteranfrage
GET /api/v2/templates/rc_boxpick HTTP/1.1
Musterantwort
HTTP/1.1 200 OK Content-Type: application/json [ { "id": "string" } ]
Antwort-Header: - Content-Type – application/json application/ubjson
Statuscodes: - 200 OK – Erfolgreiche Verarbeitung (Rückgabewert: Array der Templates)
- 404 Not Found – Modul nicht gefunden
Referenzierte Datenmodelle:
-
GET
/templates/rc_boxpick/{id}
¶ ruft ein rc_boxpick-Template ab. Falls der angefragte Content-Typ application/octet-stream ist, wird das Template als Datei zurückgegeben.
Musteranfrage
GET /api/v2/templates/rc_boxpick/<id> HTTP/1.1
Musterantwort
HTTP/1.1 200 OK Content-Type: application/json { "id": "string" }
Parameter: - id (string) – ID des Templates (obligatorisch)
Antwort-Header: - Content-Type – application/json application/ubjson application/octet-stream
Statuscodes: - 200 OK – Erfolgreiche Verarbeitung (Rückgabewert: Template)
- 404 Not Found – Modul oder Template wurden nicht gefunden.
Referenzierte Datenmodelle:
-
PUT
/templates/rc_boxpick/{id}
¶ erstellt oder aktualisiert ein rc_boxpick-Template.
Musteranfrage
PUT /api/v2/templates/rc_boxpick/<id> HTTP/1.1 Accept: multipart/form-data application/json
Musterantwort
HTTP/1.1 200 OK Content-Type: application/json { "id": "string" }
Parameter: - id (string) – ID des Templates (obligatorisch)
Formularparameter: - file – Template-Datei (obligatorisch)
Anfrage-Header: - Accept – multipart/form-data application/json
Antwort-Header: - Content-Type – application/json application/ubjson
Statuscodes: - 200 OK – Erfolgreiche Verarbeitung (Rückgabewert: Template)
- 400 Bad Request – Template ist ungültig oder die maximale Zahl an Templates wurde erreicht.
- 403 Forbidden – Verboten, z.B. weil keine gültige Lizenz für das CADMatch-Modul vorliegt.
- 404 Not Found – Modul oder Template wurden nicht gefunden.
- 413 Request Entity Too Large – Template ist zu groß.
Referenzierte Datenmodelle:
-
DELETE
/templates/rc_boxpick/{id}
¶ entfernt ein rc_boxpick-Template.
Musteranfrage
DELETE /api/v2/templates/rc_boxpick/<id> HTTP/1.1 Accept: application/json application/ubjson
Parameter: - id (string) – ID des Templates (obligatorisch)
Anfrage-Header: - Accept – application/json application/ubjson
Antwort-Header: - Content-Type – application/json application/ubjson
Statuscodes: - 200 OK – Erfolgreiche Verarbeitung
- 403 Forbidden – Verboten, z.B. weil keine gültige Lizenz für das CADMatch-Modul vorliegt.
- 404 Not Found – Modul oder Template wurden nicht gefunden.