1.一種面向非規(guī)則物體的3d視覺引導(dǎo)機(jī)械臂抓取方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向非規(guī)則物體的3d視覺引導(dǎo)機(jī)械臂抓取方法，其特征在于，步驟(2)中所述線結(jié)構(gòu)光三維重建的方法為：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向非規(guī)則物體的3d視覺引導(dǎo)機(jī)械臂抓取方法，其特征在于，步驟(3)中所述手眼標(biāo)定的方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向非規(guī)則物體的3d視覺引導(dǎo)機(jī)械臂抓取方法，其特征在于，步驟(4)中所述點(diǎn)云分割的方法為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向非規(guī)則物體的3d視覺引導(dǎo)機(jī)械臂抓取方法，其特征在于，步驟(5)中所述基于曲率特征的位姿估計(jì)算法是在原始點(diǎn)對特征ppf的四個(gè)特征向量f1、f2、f3、f4的基礎(chǔ)上，引入點(diǎn)云的曲率信息f5和f6，是由兩點(diǎn)的距離信息及法向量和平均曲率所構(gòu)成的六維特征向量，從而增強(qiáng)點(diǎn)云的特征描述，定義曲率點(diǎn)對特征為fcur-ppf(m1,m2)，其計(jì)算公式為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的面向非規(guī)則物體的3d視覺引導(dǎo)機(jī)械臂抓取方法，其特征在于，步驟(5)中所述物體位姿估計(jì)的方法為：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的面向非規(guī)則物體的3d視覺引導(dǎo)機(jī)械臂抓取方法，其特征在于，所述曲率點(diǎn)對特征的投票環(huán)節(jié)依據(jù)曲率差值的大小賦予投票不同的權(quán)重，兩點(diǎn)曲率差值越大，其所在的曲面彎曲程度相差越大，則認(rèn)為fcur-ppf(m1,m2)特征越明顯，更能代表模型的形狀特點(diǎn)，曲率差較大的點(diǎn)對包含的信息更加顯著，而且分布較遠(yuǎn)，計(jì)算的位姿也更為可靠，權(quán)重計(jì)算公式為：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向非規(guī)則物體的3d視覺引導(dǎo)機(jī)械臂抓取方法，其特征在于，步驟(6)中所述rrt路徑規(guī)劃的方法為：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向非規(guī)則物體的3d視覺引導(dǎo)機(jī)械臂抓取方法，其特征在于，所述3d視覺引導(dǎo)機(jī)械臂抓取系統(tǒng)設(shè)有3d相機(jī)、支架、機(jī)械臂，3d相機(jī)設(shè)有相機(jī)、激光器，相機(jī)、激光器均安裝在支架上，機(jī)械臂設(shè)置在支架一側(cè)。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的面向非規(guī)則物體的3d視覺引導(dǎo)機(jī)械臂抓取方法，其特征在于，所述支架上安裝有直線滑動模組，相機(jī)、激光器安裝在直線滑動模組的滑動端，相機(jī)、激光器通過滑動模組安裝在支架上，直線滑動模組位于平臺上方，直線滑動模組兩端分別安裝有起始位置傳感器、終止位置傳感器。