1.本技术实施例涉及机器人技术领域，尤其涉及一种台面倾角确定、使用方法、装置、机器人和存储介质。


背景技术：

2.随着自动化技术的不断发展，智能制造被确定为未来工业生产的一项重大发展策略。为全面解放生产力，提高生产效率，许多工业现场都采用各种自动化技术以提高自身生产水平。
3.当前，针对流水线工装台或可换工装台的工业生产现场，由于工装平面相对于水平面的倾斜角度不同，在自动化生产过程中需要针对不同倾斜角度的工装面进行适应性调整，以便于机器对倾斜工装面上的工件进行加工。现有技术中需要提前测量所有倾斜工装面的倾角等数据，根据不同的倾角调整机器。但这种方法无法应对未知倾角的倾斜工装面的工作。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种倾斜工装面确定、使用方法、装置、机器人和存储介质，以实现对未知倾角的工装面的自动化识别。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种台面倾角确定方法，应用于识别机器人，包括：
6.获取包括目标工作台的目标图像；
7.确定目标图像中位于目标工作台中的至少三个目标点；其中，至少三个目标点不共线；
8.根据至少三个非共线的目标点，确定各目标点在识别机器人坐标系下的三维位置信息；
9.根据各三维位置信息，确定目标工作台的台面倾角。
10.第二方面，本技术实施例还提供了一种台面倾角使用方法，应用于当前机器人，包括：
11.获取目标倾斜工作台的台面倾角；其中，台面倾角采用第一方面实施例提供的台面倾角确定方法生成；
12.根据台面倾角，对当前机器人进行操作控制。
13.第三方面，本技术实施例还提供了一种台面倾角确定装置，配置于识别机器人，包括：
14.图像获取模块，用于获取包括目标工作台的目标图像；
15.目标点确定模块，用于确定目标图像中位于目标工作台中的至少三个目标点；其中，至少三个目标点不共线；
16.三维位置确定模块，用于根据至少三个非共线的目标点，确定各目标点在识别机
器人坐标系下的三维位置信息；
17.台面倾角确定模块，用于根据各三维位置信息，确定目标工作台的台面倾角。
18.第四方面，本技术实施例还提供了一种台面倾角使用装置，配置于当前机器人，包括：
19.台面倾角获取模块，用于获取目标倾斜工作台的台面倾角；其中，台面倾角采用第三方面实施例提供的台面倾角确定装置生成；
20.操作控制模块，用于根据台面倾角，对当前机器人进行操作控制。
21.第五方面，本技术实施例还提供了一种机器人，包括：
22.一个或多个处理器；
23.存储器，用于存储一个或多个程序；
24.当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面实施例提供的一种台面倾角确定方法，和/或，实现如第二方面实施例提供的台面倾角使用方法。
25.第六方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例提供的台面倾角确定方法，和/或，实现如第二方面实施例提供的台面倾角使用方法。
26.本技术实施例的技术方案，通过选取目标图像中至少三个不共线的目标点，并确定各目标点的三维位置信息，从而确定目标工作台的台面倾角。解决了现有技术中机器人无法自适应识别未知工装台面的倾斜角度的问题，实现自动化确定台面倾角的效果。取代了人工检测工装台面的台面倾角，节省检测时间，提高了检测精度，有助于提升机器人的工作效率。
附图说明
27.图1是本技术实施例一提供的一种台面倾角确定方法的流程图；
28.图2是本技术实施例二提供的一种台面倾角确定方法的流程图；
29.图3是本技术实施例三提供的一种台面倾角确定方法的流程图；
30.图4是本技术实施例四提供的一种台面倾角确定方法的流程图；
31.图5是本技术实施例五提供的一种台面倾角使用方法的流程图；
32.图6是本技术实施例六提供的一种台面倾角确定装置的结构示意图；
33.图7是本技术实施例七提供的一种台面倾角使用装置的结构示意图；
34.图8是本技术实施例八提供的一种机器人的结构示意图；
具体实施方式
35.下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本技术，而非对本技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本技术相关的部分而非全部结构。
36.实施例一
37.图1是本技术实施例一提供的一种台面倾角确定方法的流程图。本技术实施例可适用于识别工装台面的未知倾角的情况，该方法可以由一种台面倾角确定装置来执行，该
装置可以采用软件和/或硬件实现，并具体配置于识别机器人中。
38.参考图1所示的一种台面倾角确定方法，具体包括如下步骤：
39.s110、获取包括目标工作台的目标图像。
40.其中，目标工作台可以是未知倾斜角度的工装台面。例如，不同的待加工物品需要在不同的工装台面上分类加工，不同的工装台面相对于水平面和/或识别机器人安装平面的倾斜角度可能不同。目标图像可以包括目标工作台的图像，但不仅限于目标工作台范围内，即目标图像的构图中应至少包括目标工作台的部分或全部。示例性的，可以通过图像采集装置进行目标图像的采集，并从图像采集装置或与图像采集装置所关联的存储设备中进行对应目标图像的获取。在一个具体实现方式中，可以由识别机器人控制图像采集装置实时采集目标图像，并获取该目标图像。
41.s120、确定目标图像中位于目标工作台中的至少三个目标点；其中，至少三个目标点不共线。
42.其中，目标点可以是用于辅助建立斜面信息并识别台面倾角的参考点。由于立体空间中确定一个平面需要至少三个不共线的点。
43.具体的，可以通过目标工作台上的待加工物品来确定目标工作台上的至少三个目标点。例如，可以通过预设的图像处理算法，对获取到的目标图像进行特征识别。在目标图像中识别到待加工物品，并根据待加工物品的轮廓，获取至少三个不共线的目标点，比如可以选择待加工物品轮廓的中心点，由于待加工物品是已知的，也可以预先设定待加工物品的轮廓边缘的某类特征点作为目标点。
44.在实际情况中，还可能出现目标工作台上没有待加工物品可供识别的情况。因此，可以通过预设的图像处理算法，对获取到的目标图像进行特征识别，将目标工作台的轮廓边缘作为选取目标点的依据，通过预设算法选择轮廓边缘的至少三个不共线的目标点。也可以通过预设的图像处理算法，将目标工作台的轮廓角落进行拟合，得到目标工作台上至少三个不共线的目标点。其中，预设的图像处理算法，可以采用现有技术中的任一图像处理算法，本技术实施例对此不作限定。
45.当然，实际情况中还可能出现目标工作台上的待加工物品数量不足三个的情况，或待加工物品排列整齐无法识别至少三个不共线的目标点。因此，还可以将上述两种方式结合，从待加工物品和目标工作台的轮廓边缘中选择至少三个不共线的目标点。
46.s130、根据至少三个非共线的目标点，确定各目标点在识别机器人坐标系下的三维位置信息。
47.目标点在识别机器人坐标系下的三维位置信息可以是指目标点在以识别机器人为参考的坐标系下的三维坐标。其中，识别机器人可以是能够进行三维空间作业的机器人，例如多自由度串联机器人、并联机器人和平面关节型机器人等，识别机器人坐标系可以是识别机器人的基坐标系，也可以是识别机器人的手坐标系，本技术实施例对此不作限定。
48.在一种具体的实施方式中，若图像采集装置选用的是深度相机，获取目标工作台的深度图像，并确定了至少三个不共线的目标点后，可以将该深度图像通过预设的图像处理算法，计算各目标点的在相机坐标系下的三维坐标，再通过空间中的坐标变换将该三维坐标转换至识别机器人坐标系下。
49.在另一种具体的实施方式中，若图像采集装置选用了二维相机，获取目标工作台
的二维图像，并确定了至少三个不共线的目标点后，可以将该二维图像通过预设的图像处理算法，计算各目标点在相机坐标系下的二维坐标。然后通过与二维相机安装位置相对固定的测距装置(例如激光测距探头)，对已经识别到二维坐标的各目标点进行测距，获得在相机坐标系下个目标点的深度信息，再将二维坐标与深度信息结合，计算并转化至识别机器人坐标系下，即可获得各目标点在识别机器人坐标系下的三维坐标。
50.上述两种具体的实施方式中所属的预设的图像处理算法，可采用现有技术中任一图像处理算法，本技术实施例对此不作限定。
51.s140、根据各三维位置信息，确定目标工作台的台面倾角。
52.其中，台面倾角可以是目标工作台所属平面与识别机器人安装平面之间的夹角，也可以是目标工作台所属平面与水平面之间的夹角。
53.具体的，在前述步骤获取各目标点在识别机器人坐标系下的三维位置信息后，根据各目标点的三维坐标，可以通过预设算法建立目标工作台所属平面的坐标系，即确定该平面相对于识别机器人坐标系的位置与姿态，并据此计算出目标工作台的台面倾角。
54.本技术实施例的技术方案，通过选取目标图像中至少三个不共线的目标点，并确定各目标点的三维位置信息，从而确定目标工作台的台面倾角。解决了现有技术中机器人无法自适应识别未知工装台面的倾斜角度的问题，实现自动化确定台面倾角的效果。取代了人工检测工装台面的台面倾角，节省检测时间，提高了检测精度，有助于提升机器人的工作效率。
55.实施例二
56.图2为本技术实施例二提供的一种台面倾角确定方法的流程图。本技术实施例是在前述实施例各技术方案的基础上，对目标点的确定操作进行了细化，以识别未知倾角的工装面的台面倾角。
57.参考图2所示的一种台面倾角确定方法，具体包括如下步骤：
58.s210、获取包括目标工作台的目标图像。
59.s220、将目标图像中放置于目标工作台中的目标物品的中心点，作为第一目标点。
60.在获取目标图像后，可以根据预设的图像处理算法对目标图像中放置于目标工作台中的目标物品进行识别，获取目标物品的边缘轮廓，并计算该边缘轮廓的中心点。其中，中心点可以是边缘轮廓的几何中心，也可以是根据边缘轮廓通过预设的图像处理算法拟合的近似中心点。第一目标点可以理解为“第一类目标点”，由目标物品而确定的目标点均可称之为第一目标点，因此需要注意此处不应理解为“第一个目标点”。
61.s230、获取目标工作台的台面点作为第二目标点。
62.在获取目标图像后，可以根据预设的图像处理算法对目标图像中目标工作台的台面进行识别，获得目标工作台的边缘轮廓，并根据该边缘轮廓确定台面点作为目标点。例如，可以将工作台的边缘轮廓上的点直接作为目标点，也可以根据边缘轮廓的边角拟合得到工作台上的台面点，并将该台面点作为目标点，还可以预先在台面上设置一些可识别的标志点作为目标点。与前述“第一目标点”同理，第二目标点应理解为“第二类目标点”，不应理解为“第二个目标点”，由目标工作台的台面点确定的目标点，均可称之为第二目标点。
63.在一种可选实施方式中，所述获取目标工作台的台面点作为第二目标点，可以包括：识别目标图像中目标工作台的边角区域；获取边角区域中的台面点作为第二目标点。
64.由于实际情况中，目标工作台的台面形状均为规则多边形，因此将多边形的顶点定义为台面边角，而台面中靠近边角的区域则称为边角区域。通过预设的图像处理算法识别目标工作台的边缘轮廓，并确定该轮廓边角。可以通过预设规则，根据轮廓边角确定边角区域内的台面点，并将该台面点作为第二目标点。预设规则可以是预先设定待确定台面点与轮廓边角的相对位置。例如，预先设定待确定台面点与轮廓边角两条边的距离，和/或，预先设定待确定台面点与轮廓边角的夹角等，本技术实施例对设定待确定台面点与轮廓边角相对位置的方法不作限定。将获取到的边角区域的台面点，作为第二目标点。
65.上述实施方式的技术方案，通过识别目标图像中目标工作台的边角区域，获取边角区域中的台面点作为第二目标点。这样做的好处是：引入了目标点的候选方式，增加了目标点的候选数量，大大提高了选择不共线的目标点的成功率和灵活性。
66.在一种可选实施方式中，所述获取目标工作台的台面点作为第二目标点，可以包括：若第一目标点数量小于三个，则获取目标工作台的至少一个台面点作为第二目标点；或者，若第一目标点数量为三个，且三个第一目标点共线，则获取目标工作台的至少一个台面点作为第二目标点。
67.若目标工作台中的目标物品数量小于三个，则能够确定的第一目标点数量小于三个。由于空间中不共线的三个点确定一个平面，因此需要确定至少一个台面点作为第二目标点，以使目标点数量至少为三个。
68.此外，在实际情况中，目标物品数量不小于三个，但由于目标物品被整齐摆放导致无法识别至少三个不共线的第一目标点，此时可以确定第二目标点为目标点的数量作补充。
69.上述实施方式的技术方案，通过分析第一目标点的数量情况，能够在第一目标点数量不足的情况下，对确定台面倾角的目标点进行补充。因此，可以应对目标工作台面与目标物品的各种不确定情况，从而选择出可用的目标点，为后续确定台面倾角提供依据。
70.s240、根据第一目标点和/或第二目标点，确定目标图像中位于目标工作台中的至少三个目标点。
71.通过第一目标点和/或第二目标点的组合，共确定至少三个目标点。例如，若存在至少三个第一目标点不共线，则确定此至少三个第一目标点；若不存在第一目标点，则确定至少三个不共线的第二目标点；若存在第一目标点但数量不足三个，则在第一目标点和第二目标点中，共同确定至少三个不共线的目标点；若存在第一目标点全部共线，则在第一目标点和第二目标点中，共同确定至少三个不共线的目标点。
72.s250、根据至少三个非共线的目标点，确定各目标点在识别机器人坐标系下的三维位置信息。
73.s260、根据各三维位置信息，确定目标工作台的台面倾角。
74.本技术实施例的技术方案，对目标点的选择方法进行了细化，根据目标工作台上的目标物品和/或目标工作台台面自身轮廓，确定目标点。这样做可以针对不同的实际情况，对目标工作台的图像进行处理，灵活的选择可用的目标点，从而获取目标工作台的斜面信息确定台面倾角，增强了识别未知倾角工作台的灵活性，提高了机器人工作的适应性，有助于提升机器人的工作效率。
75.实施例三
76.图3为本技术实施例二提供的一种台面倾角确定方法的流程图。本技术实施例是在前述实施例各技术方案的基础上，对目标点三维位置信息的确定操作进行了细化，以识别未知倾角的工装面的台面倾角。
77.参考图3所示的一种台面倾角确定方法，具体包括如下步骤：
78.s310、获取包括目标工作台的目标图像。
79.在一种可选实施方式中，所述获取包括目标工作台的目标图像，可以包括：控制图像采集装置根据目标工作台中所设置的标识信息，调整采集位置；控制图像采集装置根据调整后的采集位置，采集包括目标工作台的预设中心区域的目标图像。
80.其中，图像采集装置可以用于采集目标图像，可以是三维相机，也可以是二维相机。标识信息可以是对目标工作台进行标记的信息或符号，用以识别目标工作台的位置，例如可以是条形码或二维码等。采集位置可以是图像采集装置在采集时与识别机器人的相对位置，可以通过识别机器人坐标系下的相机坐标来确定。目标工作台的预设中心区域可以是目标工作台用于放置目标物品的区域，值得说明的是，标识信息的位置与预设中心区域的位置相对固定。
81.具体的，识别机器人控制图像采集装置采集目标工作台的图像，但由于采集位置与目标工作台存在相对位置偏差，因此首先采集目标工作台的标识信息，根据此标识信息确定目标工作台的预设中心区域与图像采集装置的相对位置，识别机器人控制图像采集装置移动至可以采集到全部预设中心区域图像的位置，并对目标工作台进行图像采集。
82.在一个具体的实施方式中，识别机器人可以是运动的也可以是固定的，识别机器人设置有相对位置识别装置(例如红外距离传感器或接近开关)，当识别机器人和目标工作台的相对距离符合识别机器人的预设工作距离时，识别机器人控制相机对目标工作台进行拍照，获取设置于目标工作台上的标识符，识别机器人识别标识符信息后，控制相机移动至能够拍摄到目标工作台整体后，再对目标工作台进行拍照。
83.上述实施方式的技术方案，通过在目标工作台上设置标识信息，使目标图像的构图可以覆盖尽可能多的工作台区域，便于目标点的确定，可以采集到更多的目标点信息，有助于提高识别不共线的目标点的概率，进而提高了台面倾角确定的成功率和机器人的工作效率。
84.s320、确定目标图像中位于目标工作台中的至少三个目标点；其中，至少三个目标点不共线。
85.s330、获取至少三个非共线的目标点的高度信息。
86.高度信息可以是目标点在识别机器人坐标系下的高度坐标值，可以通过测距装置(例如激光测距探头)进行确定。例如，图像采集装置采集到各目标点的图像，通过预设图像处理算法计算得出各目标点在识别机器人坐标系下的二维位置信息，识别机器人根据二维位置信息控制测距装置对各目标点进行测距，获得各目标点的高度信息。
87.值得说明的是，目标物品存在其自身高度信息，由于目标物品的外形数据已知，且目标物品的外形数据可以被识别机器人调用。由于第一目标点是由目标物品确定的，因此在测量到目标物品的高度信息后，应与目标物品的自身高度信息相结合，确定该目标物品对应目标点的高度信息。
88.s340、根据各目标点在目标图像中的二维位置信息和对应高度信息，分别确定各
目标点在识别机器人坐标系下的三维位置信息。
89.根据前述步骤中获得的各目标点在识别机器人坐标系下的二维坐标值和高度坐标值，确定各目标点在识别机器人坐标下的三维坐标值。
90.s350、根据各三维位置信息，确定目标工作台的台面倾角。
91.本技术实施例的技术方案，通过测距装置单独测量目标点，获得更为精准的目标点的高度信息，提升了目标点三维位置信息的识别准确度，从而提高了识别台面倾角的准确度。
92.实施例四
93.图4为本技术实施例四提供的一种台面倾角的确定流程图。本技术实施例是在前述实施例的基础上提供的一种优选实施例，应用于机器人，使相机与激光测距探头安装于机器人末端工具旁，且始终保持相机光轴与激光光轴平行于机器人坐标系z轴，参考图4，其具体实施步骤为：
94.s401、确定机器人末端工具z向标定量。
95.s402、控制相机获取目标工作台上的校准点的标识信息。
96.s403、机器人根据标识信息移动相机，对目标工作台进行拍照，获得目标图像。
97.s404、判断目标图像中是否存在目标物品，若是，则执行s405；若否，则执行s406。
98.s405、识别目标物品，将目标物品轮廓的几何中心作为第一目标点。
99.s406、识别目标工作台的四个边角区域，确定第二目标点。
100.s407、判断第一目标点数量是否大于等于3，且至少三个第一目标点不共线，若是，则执行s408；若否，则执行s406。
101.s408、将第一目标点和/或第二目标点组合为目标点，其中各目标点不共线。
102.s409、确定各目标点在机器人坐标系下的x坐标值和y坐标值。
103.s410、移动激光测距探头对各目标点进行测距，根据z向标定量确定各目标点在机器人坐标系下的z坐标值。
104.s411、根据各目标点的坐标值，建立目标工作台坐标系。
105.s412、根据机器人坐标系与目标工作台坐标系，确定目标工作台的台面倾角。
106.实施例五
107.图5为本技术实施例五提供的一种台面倾角使用方法的流程图。本技术实施例可适用于识别工装斜面的未知倾角的情况，该方法可以由一种台面倾角使用装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件实现，并具体配置于当前机器人中。其中，当前机器人可以理解为当前在工装斜面工作的机器人，可以与识别机器人相同，也可以不同。
108.参考图5所示的台面倾角使用方法，应用于当前机器人，具体包括如下步骤：
109.s510、获取目标倾斜工作台的台面倾角；其中，台面倾角采用如本技术上述各实施例所提供的任一种台面倾角确定方法生成。
110.s520、根据台面倾角，对当前机器人进行操作控制。
111.具体的，当前机器人可以对已经确定的目标工作台的台面倾角进行调用，并根据台面倾角在现实场景中进行操作控制，其中，操作控制包括但不限于对目标物品进行加工等。
112.本技术实施例的技术方案，通过获取台面倾角并据此控制当前机器人进行工作，
防止当前机器人在未知台面倾角情况下工作造成工作事故，提升了当前机器人面对不同未知倾角台面的工作灵活性，提高了当前机器人的工作效率。
113.实施例六
114.图6是本技术实施例六提供的一种台面倾角确定装置的结构图，本技术实施例可适用于识别工装斜面的未知倾角的情况，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，可配置于识别机器人中。如图6所示，该装置可以包括：图像获取模块610、目标点确定模块620、三维位置确定模块630和台面倾角确定模块640。其中，
115.图像获取模块610，用于获取包括目标工作台的目标图像；
116.目标点确定模块620，用于确定目标图像中位于目标工作台中的至少三个目标点；其中，至少三个目标点不共线；
117.三维位置确定模块630，用于根据至少三个非共线的目标点，确定各目标点在识别机器人坐标系下的三维位置信息；
118.台面倾角确定模块640，用于根据各三维位置信息，确定目标工作台的台面倾角。
119.本技术实施例的技术方案，通过选取目标图像中至少三个不共线的目标点，并确定各目标点的三维位置信息，从而确定目标工作台的台面倾角。解决了现有技术中机器人无法自适应识别未知工装台面的倾斜角度的问题，实现自动化确定台面倾角的效果。取代了人工检测工装台面的台面倾角，节省检测时间，提高了检测精度，有助于提升机器人的工作效率。
120.在一种可选实施方式中，所述目标点确定模块620，可以包括：
121.第一目标点确定单元，用于将目标图像中放置于目标工作台中的目标物品的中心点，作为第一目标点；
122.第二目标点确定单元，用于获取目标工作台的台面点作为第二目标点；
123.目标点确定单元，用于根据第一目标点和/或第二目标点，确定目标图像中位于目标工作台中的至少三个目标点。
124.在一种可选实施方式中，所述第二目标点确定单元，可以包括：
125.边角区域识别子单元，用于识别目标图像中目标工作台的边角区域；
126.第二目标点获取子单元，用于获取边角区域中的台面点作为第二目标点。
127.在一种可选实施方式中，所述第二目标点确定单元，可以包括：
128.第二目标点选取甲子单元，用于若第一目标点数量小于三个，则获取目标工作台的至少一个台面点作为第二目标点；或者，
129.第二目标点选取乙子单元，用于若第一目标点数量为三个，且三个第一目标点共线，则获取目标工作台的至少一个台面点作为第二目标点。
130.在一种可选实施方式中，所述三维位置确定模块630，可以包括：
131.高度信息获取单元，用于获取至少三个非共线的目标点的高度信息；
132.三维信息确定模块，用于根据各目标点在目标图像中的二维位置信息和对应高度信息，分别确定各目标点在识别机器人坐标系下的三维位置信息。
133.在一种可选实施方式中，所述图像获取模块610，可以包括：
134.采集位置调整单元，用于控制图像采集装置根据目标工作台中所设置的标识信息，调整采集位置；
135.图像采集单元，用于控制图像采集装置根据调整后的采集位置，采集包括目标工作台的预设中心区域的目标图像。
136.本技术实施例所提供的台面倾角确定装置可执行本技术任意实施例所提供的台面倾角确定方法，具备执行各台面倾角确定方法相应的功能模块和有益效果。
137.实施例七
138.图7是本发明实施例七提供的一种台面倾角使用装置的结构图，本技术实施例可适用于使用机器人识别工装斜面的倾角的情况，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，可配置于当前机器人中。其中，当前机器人可以理解为当前在工装斜面工作的机器人，可以与识别台面倾角机器人相同，也可以不同。
139.如图7所示，该装置可以包括：台面倾角获取模块710和操作控制模块720。其中，
140.台面倾角获取模块710，用于获取目标倾斜工作台的台面倾角；其中，台面倾角采用如本技术实施例任一项所述的台面倾角确定装置生成；
141.操作控制模块720，用于根据台面倾角，对当前机器人进行操作控制。
142.本技术实施例的技术方案，通过获取台面倾角并据此控制当前机器人进行工作，防止当前机器人在未知台面倾角情况下工作造成工作事故，提升了当前机器人面对不同未知倾角台面的工作灵活性，提高了当前机器人的工作效率。
143.本技术实施例所提供的台面倾角使用装置可执行本技术任意实施例所提供的台面倾角使用方法，具备执行各台面倾角使用方法相应的功能模块和有益效果。
144.实施例八
145.图8是本技术实施例八提供的一种机器人的结构图。图8示出了适于用来实现本技术实施方式的示例性机器人812的框图。图8展示的机器人812仅仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
146.如图8所示，机器人812以通用计算设备的形式表现。机器人812的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元816，系统存储器828，连接不同系统组件(包括系统存储器828和处理单元816)的总线818。
147.总线818表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(isa)总线，微通道体系结构(mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(vesa)局域总线以及外围组件互连(pci)总线。
148.机器人812典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被机器人812访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
149.系统存储器828可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)830和/或高速缓存存储器832。机器人812可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统834可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图8未展示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图8中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如cd-rom,dvd-rom或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线818相连。存储器828可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本技术
各实施例的功能。
150.具有一组(至少一个)程序模块842的程序/实用工具840，可以存储在例如存储器828中，这样的程序模块842包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块842通常执行本技术所描述的实施例中的功能和/或方法。
151.机器人812也可以与一个或多个外部设备814(例如键盘、指向设备、展示器824等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该机器人812交互的设备通信，和/或与使得该机器人812能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口822进行。并且，机器人812还可以通过网络适配器820与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器820通过总线818与机器人812的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合机器人812使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
152.处理单元816通过运行存储在系统存储器828中的多个程序中其他程序的至少一个，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本技术实施例所提供的台面倾角确定方法，和/或，本技术任一实施例提供的台面倾角使用方法。
153.实施例九
154.本技术实施例九还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序(或称为计算机可执行指令)，该程序被处理器执行时用于执行本技术实施例所提供的一种台面倾角确定方法：获取包括目标工作台的目标图像；确定目标图像中位于目标工作台中的至少三个目标点；其中，至少三个目标点不共线；根据至少三个非共线的目标点，确定各目标点在机器人坐标系下的三维位置信息；根据各三维位置信息，确定目标工作台的台面倾角。
155.本技术实施例还提供了另一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序(或称为计算机可执行指令)，该程序被处理器执行时用于执行本技术实施例所提供的一种台面倾角使用方法：获取目标倾斜工作台的台面倾角；其中，台面倾角采用如本技术实施例任一项所述的台面倾角确定方法生成；根据台面倾角，对当前机器人进行操作控制。
156.本技术实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
157.计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可
读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
158.计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
159.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本技术实施例操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络包括局域网(lan)或广域网(wan)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
160.注意，上述仅为本技术的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本技术不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本技术的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本技术进行了较为详细的说明，但是本技术不仅仅限于以上实施例，在不脱离本技术构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本技术的范围由所附的权利要求范围决定。