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机器人抓取系统包括什么?主流解决方案是怎样的

作者:机器人抓取系统 浏览:122 发表时间:2020-09-14 08:48:02 来源:机器人抓取系统

  对于机器人的抓取动作来说,它是由一系列的系统来完成的,那么机器人抓取系统包括什么?主流解决方案是怎样的呢?今天就给朋友们详细的说说这些问题,以提供帮助。


  机器人抓取系统包括什么?

  机器人抓取系统,包括检测模块、抓取模块和控制模块,检测模块和所述抓取模块分别与所述控制模块电连接;

  检测模块包括光电传感器、相机和驱动所述相机移动的相机移动电机,相机移动电机与编码器电连接,相机移动电机、编码器、相机和光电传感器分别与控制模块电连接;

  相机移动电机包括分别驱动所述相机沿着x、y和z轴3个方向移动的3个驱动电机;

  抓取模块包括机械手控制器和机械手执行器,机械手执行器与所述机械手控制器电连接,机械手控制器与所述控制模块电连接;

  机械手执行器包括滑台气缸、步进电机和旋转电机;

  机器人抓取系统:目前几种主流的解决方案

  机械臂抓取需要确定每段机械臂的位姿。

  首先,机械臂需要视觉伺服系统,来确定物体的位置,根据末端执行器(手)和视觉传感器(眼)的相对位置,可分为Eye-to-Hand和Eye-in-Hand两种系统。

  Eye-to-Hand的分离式分布,视野固定不变,如果相机的标定精度高的话,那么视觉定位于抓取的精度也越高。

  Eye-in-Hand则将机械臂与视觉传感器固定在一起,视野随机械臂的移动而改变,传感器越近时精度越高,但过于靠近时则可能使目标超出视野范围。

  精密的视觉系统与灵活机械臂的配合,才能完成一次完美的抓取,而这正是当前机器人操作中的核心难题,归纳起来就是这么一件事:找到合适的抓取点(或吸附点),抓住它。之后的转运执行,则属于运动规划的分支。

  目前几种主流的解决方案

  Model-based(基于模型的方法)

  这种方法很好理解,即知道要抓什么,事先采用实物扫描的方式,提前将模型的数据给到机器人系统,机器在实际抓取中就只需要进行较少的运算:

  1.离线计算:根据搭载的末端类型,对每一个物体模型计算局部抓取点;

  2.在线感知:通过RGB或点云图,计算出每个物体的三维位姿;

  3.计算抓取点:在真实世界的坐标系下,根据防碰撞等要求,选取每个物体的最佳抓取点。

  RGB颜色空间由红绿蓝三种基本色组成,叠加成任意色彩,同样地,任意一种颜色也可以拆解为三种基本色的组合,机器人通过颜色坐标值来理解“颜色”。这种方式与人眼识别颜色的方向相似,在显示屏上广泛采用。

  Half-Model-based(半模型的方法)

  在这种训练方式中,不需要完全预知抓取的物体,但是需要大量类似的物体来训练算法,让算法得以在物品堆中有效对图像进行“分割”,识别出物体的边缘。这种训练方式,需要这些流程:

  1.离线训练图像分割算法,即把图片里的像素按物体区分出来,此类工作一般由专门的数据标注员来处理,按工程师的需求,标注出海量图片中的不同细节;

  2.在线处理图像分割,在人工标注出的物体上,寻找合适的抓取点。

  这是一种目前应用较为广泛的方式,也是机械臂抓取得以推进的主要推力。机械臂技术发展缓慢,但计算机视觉的图像分割则进展迅速,也从侧面撬动了机器人、无人驾驶等行业的发展。

  Model-free(自由模型)

  这种训练方式不涉及到“物体”的概念,机器直接从RGB图像或点云图上计算出合适的抓取点,基本思路就是在图像上找到Antipodal(对映点),即有可能“抓的起来”的点,逐步训练出抓取策略。这种训练方式往往让机器手大量尝试不同种类的物品,进行self-supervisedlearning,Google的Arm Farm,即为其中的代表之一。

  值得注意的是,对于机械手而言,不同形状的物品,抓取难度有天壤之别。即便是同样形状的物体,由于表面反光度和环境光照的影响,在不同场景的抓取难度也大相径庭。从实验室到商业落地,其中有相当一段路要走。

  机器人抓取时怎么定位的?

  首先,我们要了解,机器人领域的视觉(Machine Vision)跟计算机领域(Computer Vision)的视觉有一些不同:机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以,机器视觉的研究大概有这几块:物体识别(Object Recognition):在图像中检测到物体类型等,这跟CV的研究有很大一部分交叉;位姿估计(Pose Estimation):计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态,对于机器人而言,需要抓取东西,不仅要知道这是什么,也需要知道它具体在哪里;相机标定(Camera Calibration):因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标,我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态,这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。

  通过以上的内容,我们已经了解了机器人抓取系统包括什么了,机器人抓取系统是包括很多其他的系统的,这些系统组成了一个整体,共同完成了抓取的动作。


机器人抓取系统包括什么?主流解决方案是怎样的
对于机器人的抓取动作来说, 它是由一系列的系统来完成的,那么机器人抓取系统包括什么?主流解决方案是怎样的呢?今天就给朋友们详细的说说这些问题,以提供帮助。
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