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    工業機器人抓取時怎么定位?用什么傳感器來檢測?

    發布時間:2021-06-15 00:47:33 人氣:296 來源:橡膠硅膠自動化設備廠家

    機器視覺的角度,由簡入繁從相機標定,平面物體檢測、有紋理物體、無紋理物體、深度學習、與任務/運動規劃結合等6個方面深度解析文章的標題。

    首先,我們要了解,機器人領域的視覺(Machine Vision)跟計算機領域(Computer Vision)的視覺有一些不同:機器視覺的目的是給機器人提供操作物體的信息。所以,機器視覺的研究大概有這幾塊:1. 物體識別(Object Recognition):在圖像中檢測到物體類型等,這跟 CV 的研究有很大一部分交叉;

     

    2. 位姿估計(Pose Estimation):計算出物體在攝像機坐標系下的位置和姿態,對于機器人而言,需要抓取東西,不僅要知道這是什么,也需要知道它具體在哪里;

     

    3. 相機標定(Camera Calibration):因為上面做的只是計算了物體在相機坐標系下的坐標,我們還需要確定相機跟機器人的相對位置和姿態,這樣才可以將物體位姿轉換到機器人位姿。

     

    當然,我這里主要是在物體抓取領域的機器視覺;SLAM 等其他領域的就先不講了。
    由于視覺是機器人感知的一塊很重要內容,所以研究也非常多了,我就我了解的一些,按照由簡入繁的順序介紹吧:機器人抓取時怎么定位的,用什么傳感器來檢測?


    1.【單相機+物體識別】,用通俗的說法,就是用一個(一般是裝在頭部)的攝像頭識別目標物體(或圖案),在已知目標物體的幾何信息的情況下,可以推算物體的位置。

    2.【深度相機】在拍攝圖片之外,可以知道圖片中每點深度(距離)的東西,低端的就是微軟XBOX配的那個體感設備。在已知深度的情況下,可以根據先驗知識,在不指定物體的情況下推測要抓取的位置。
    3.【多相機】通常方案是利用多目實現深度相機,然后照上面辦法來。另外一種思路,是把相機放在不同位置,比如頭、手分別放置相機,協調工作。
    4.【單個移動相機】可以利用多次拍攝達到多相機的效果,不過目標不能動。
    5.【干脆把物體固定】


    ==然后還要知道機械臂的位置==

    1.【基座固定】只要根據機械臂中關節處的傳感器就可以知道末端位置,精度通常絕對夠用。
    2.【紅外標記定位】通過在及機械臂末端(或可以計算出相對位置關系的地方)上放置多個(一般不共面)紅外標記點,然后用攝像頭檢測,可以比較準確的獲得位置。有些系統也使用多攝像頭方案。
    3.【和識別物體用一樣的技術】
    4.【通過坐標變換回避問題】比如,我可以在手部放置傳感器計算手和目標的相對位置,而不計算全局坐標,這樣就不用定位了。
    ==然后讓手臂到物體附近==
    首先手臂內部的電流環、速度環、位置環通常是基礎,這里就不多說了。在可以控制機械臂的前提下,我們要做的工作主要是:
    1.規劃路徑,簡單來說,就是確定機器人如何抬起手臂比較合理,對簡單的機械臂來說,求解很簡單,對多自由度的來說,這個里面有個運動學逆解的問題。
    2.按照規劃運動,對于絕大多數系統來說,這個過程在軌跡層面是開環的,沒有反饋,因為機器人關節內的閉環通常有足夠的經度。
    ==可以開始抓了==
    抓取中核心是兩個問題:【我什么時候開始合攏手指】和【別捏碎了】。
    一般來說,我們會讓手掌張開,垂直的深入要抓取的位置,這個時候,視覺系統通常會被手掌遮擋無法看到高精度的情況,所以有些系統會使用接近開關或者測距傳感器來輔助定位。當手完全深入后,就可以合攏手指,抓取物體,對簡單任務來說,合攏的程度可以是固定的;對拿雞蛋這樣的問題,通常我們是使用手指上的壓力傳感器來做力反饋的。
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