优傲机械臂——机械臂智能抓取都涉及了哪些技术?

发布时间:2024-8-30 12:03:23|来源: 优傲/UR

机械臂抓取需求确认每段机械臂的位姿

  首先,机械臂需求视觉伺服体系,来确认物体的方位,依据结尾履行器(手)和视觉传感器(眼)的相对方位,可分为Eye-to-Hand和Eye-in-Hand两种体系。

  Eye-to-Hand的分离式分布,视界固定不变,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,视界随机械臂的移动而改动,传感器越近时精度越高,但过于靠近时则或许使方针超出视界规模。

  精细的视觉体系与灵活机械臂的配合,才能完成一次完美的抓取,而这正是当时机器人操作中的中心难题,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。之后的转运履行,则归于运动规划的分支。

  现在几种干流的解决方案

  Model-based(根据模型的办法)

  这种办法很好了解,即知道要抓什么,事先选用实物扫描的办法,提前将模型的数据给到机器人体系,机器在实际抓取中就只需求进行较少的运算:

  1. 离线核算:依据搭载的结尾类型,对每一个物体模型核算部分抓取点;

  2. 在线感知:通过RGB或点云图,核算出每个物体的三维位姿;

  3. 核算抓取点:在实在国际的坐标系下,依据防磕碰等要求,选取每个物体的最佳抓取点。

  RGB色彩空间由红绿蓝三种基本性组成,叠加成恣意色彩,同样地,恣意一种色彩也可以拆解为三种基本性的组合,机器人通过色彩坐标值来了解“色彩”。这种办法与人眼辨认色彩的方向类似,在显示屏上广泛选用。

  Half-Model-based(半模型的办法)

  在这种练习办法中,不需求彻底预知抓取的物体,但是需求很多类似的物体来练习算法,让算法得以在物品堆中有用对图画进行“切割”,辨认出物体的边缘。这种练习办法,需求这些流程:

  1.离线练习图画切割算法,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示员来处理,按工程师的需求,标示出海量图片中的不同细节;

  2.在线处理图画切割,在人工标示出的物体上,寻找合适的抓取点。

  这是一种现在应用较为广泛的办法,也是机械臂抓取得以推动的主要推力。机械臂技能开展缓慢,但核算机视觉的图画切割则进展敏捷,也从旁边面撬动了机器人、无人驾驶等职业的开展。

  Model-free(自由模型)

  这种练习办法不涉及到“物体”的概念,机器直接从RGB图画或点云图上核算出合适的抓取点,基本思路就是在图画上找到Antipodal(对映点),即有或许“抓的起来”的点,逐渐练习出抓取战略。这种练习办法往往让机器手很多尝试不同种类的物品,进行self-supervisedlearning,Google的Arm Farm,即为其间的代表之一。

  从抓取办法上分类可以分红两种:根据剖析办法(Analytical),根据数据驱动(Data-driven)。

  剖析办法:主要是根据动力学及几何学的剖析,一般要求知道物体的模型(known object),集大成之作为李泽湘教授的《机器人操作的数学导论》。书中根据旋量理论,介绍了很多机器人manipulation的基础。剖析办法有助于我们了解整个抓取过程,了解哪些物理量会影响抓取的稳定性。

  数据驱动:主要是根据深度学习、强化学习办法。允许机械臂抓取不知道模型的物体(Unknown object)和了解的物体(familiar object)。由所以根据深度学习的鼓起而开展的,还归于比较新的研讨领域,现在还没有发现相关的著作(如果有期望可以引荐一下)。比较经典的入门系列是:的研讨领域,现在还没有发现相关的著作(如果有期望可以引荐一下)。比较经典的入门系列是:Dex-net系列。供给了代码、数据集、工程视频,论文也讲的比较清楚。(Dex-Net by BerkeleyAutomation) 数据驱动又可以分为三种办法:learning from human demonstration、learning from labeled training data、trail and error. 别离涉及到的技能为:imitation learning、deep learning、reinforcement learning.

  同时依据抓取物体的特色分类,我们可以分红三类: know object、familiar object、unknown object。

  关于known object一般的pipeline为:
  关于familiar object, pipeline为:
  关于unknown object, pipeline为:

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