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_visard 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

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_visard 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 z aktuell immer 0 sein muss) 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. 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. 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.

_images/itempick_grasp_surface.png

Abb. 33 Veranschaulichung eines berechneten Greifpunktes mit Greifpose und der zugehörigen Ellipse, welche die Greiffläche bestmöglich beschreibt.

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, wobei die Achslängen der Greiffläche durch Länge und Breite des Rechtecks gegeben sind. Falls mehr als 15% der Rechtecksfläche ungültige Datenpunkte enthält oder durch andere Objekte verdeckt ist, wird dem Rechteck kein Greifpunkt zugeordnet.

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 Richtung vector im angegebenen Referenzkoordinatensystem pose_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_visard 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_visard 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:

  1. 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).
  2. 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 Roboterpose robot_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 nötig, zusätzlich die aktuelle Roboterpose (robot_pose) zur Verfügung zu stellen:

  • Wenn external als pose_frame ausgewählt ist, ist die Angabe der Roboterpose obligatorisch.
  • Wenn die Sortierrichtung 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.

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 unter Module ‣ ItemPick und Module ‣ BoxPick dargestellt. Der Benutzer kann die Parameter entweder dort oder über die REST-API-Schnittstelle ändern.

Übersicht über die Parameter

Diese Softwaremodule bieten folgende Laufzeitparameter:

Tab. 33 Anwendungsspezifische Laufzeitparameter der rc_itempick und rc_boxpick Module
Name Typ Min. Max. Default Beschreibung
max_grasps int32 1 20 5 Maximale Anzahl von bereitgestellten Greifpunkten
Tab. 34 Laufzeitparameter der rc_itempick und rc_boxpick Module für das Clustering-Verfahren
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
Tab. 35 Laufzeitparameter des rc_boxpick Moduls für die Rechteckerkennung
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

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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/parameters/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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/rc_itempick/parameters/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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/parameters/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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/rc_itempick/parameters/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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/parameters/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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/parameters/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) und PackedLayer (Dicht geschichtet). Im Modus PackedGridLayout werden Rechtecke eines Clusters in einem dichten Gittermuster erkannt. Im Modus PackedLayers 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 Modus Unconstrained (Standardwert) werden Rechtecke unabhängig von ihren relativen Positionen zueinander und ihren Positionen im Cluster erkannt. Abb. 34 zeigt die Modi für verschiedene Szenarien.

_images/boxpick_modes_new.svg

Abb. 34 Darstellung geeigneter BoxPick Modi für unterschiedliche Szenen. Gelb markierte Modi sind anwendbar, aber nicht empfohlen für das jeweilige Szenario. Die grauen Flächen markieren die Rechtecke, die erkannt werden sollen.

Über die REST-API kann dieser Parameter wie folgt gesetzt werden.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/rc_boxpick/parameters/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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/rc_boxpick/parameters/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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/rc_boxpick/parameters/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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/rc_boxpick/parameters/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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/rc_boxpick/parameters/parameters?min_cluster_coverage=<value>

PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_boxpick/parameters?min_cluster_coverage=<value>

Statuswerte

Statuswerte der rc_itempick und rc_boxpick Module:

Tab. 36 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.

Tab. 37 Mögliche Werte für den Zustand der ItemPick und BoxPick Module
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_visard 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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/rc_boxpick/services/detect_items

PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_boxpick/services/detect_items
Request
Response

Obligatorische Serviceargumente:

pose_frame: siehe Hand-Auge-Kalibrierung.

item_models: Liste der zu erkennenden Objektmodelle. Der Typ type der Modelle muss immer RECTANGLE oder TEXTURED_BOX sein. Für den Typ RECTANGLE muss das Feld rectangle gefüllt werden, wohingegen für TEXTURED_BOX das Feld textured_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: Falls load_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_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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/rc_itempick/services/compute_grasps

PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_itempick/services/compute_grasps
Request
Response

Obligatorische 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: Falls load_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 Objekt item_model vom Typ UNKNOWN wird aktuell unterstützt.

collision_detection: siehe Integrierte Kollisionsprüfung in anderen Modulen

Die 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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/rc_boxpick/services/compute_grasps

PUT http://<host>/api/v1/nodes/rc_boxpick/services/compute_grasps
Request
Response

Obligatorische Serviceargumente:

pose_frame: siehe Hand-Auge-Kalibrierung.

item_models: Liste der zu erkennenden Objektmodelle. Der Typ type der Modelle muss immer RECTANGLE oder TEXTURED_BOX sein. Für den Typ RECTANGLE muss das Feld rectangle gefüllt werden, wohingegen für TEXTURED_BOX das Feld textured_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: Falls load_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 Modulen

Die 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).

items: Liste von erkannten Rechtecken.

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"
      }
    ],
    "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_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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/set_sorting_strategies

PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/set_sorting_strategies
Request
Response

Nur eine Sortierstrategie darf einen Gewichtswert weight größer als 0 haben. Wenn alle Werte für weight auf 0 gesetzt sind, wird die Standardsortierstrategie verwendet.

Wenn der Wert weight für direction gesetzt ist, muss vector den Richtungsvektor enthalten und pose_frame auf camera oder external 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"
    },
    "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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/get_sorting_strategies

PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/get_sorting_strategies
Request
Response
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"
    },
    "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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/start

PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/start
Request
Response
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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/stop

PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/stop
Request
Response
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"
  }
}

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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
PUT http://<host>/api/v2/pipelines/0/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/reset_defaults

PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_itempick|rc_boxpick>/services/reset_defaults
Request
Response
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_visard.

Details

Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
Dieser Service ist in API Version 2 nicht verfügbar. Nutzen Sie stattdessen set_region_of_interest in rc_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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
Dieser Service ist in API Version 2 nicht verfügbar. Nutzen Sie stattdessen get_regions_of_interest in rc_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.

API Version 2
API Version 1 (veraltet)
Dieser Service ist in API Version 2 nicht verfügbar. Nutzen Sie stattdessen delete_regions_of_interest in rc_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:

Tab. 38 Rückgabecodes der Services des ItemPick- bzw. BoxPick-Moduls
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 API“

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 50 Templates können gleichzeitig auf dem rc_visard 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:
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:
Statuscodes:
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:
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.