基于目标检测的机器人手眼标定方法

智能协作机器人依赖视觉系统感知未知环境中的动态工作空间定位目标,实现机械臂对目标对象的自主抓取回收作业。RGB-D相机可采集场景中的彩色图和深度图,获取视野内任意目标三维点云,辅助智能协作机器人感知周围环境。为获取抓取机器人与RGB-D相机坐标系之间的转换关系,提出基于yolov3目标检测神经网络的机器人手眼标定方法。将3D打印球作为标靶球夹持在机械手末端,使用改进的yolov3目标检测神经网络实时定位标定球的球心,计算机械手末端中心在相机坐标系下的3D位置,同时运用奇异值分解方法求解机器人与相机坐标系转换矩阵的最小二乘解。在6自由度UR5机械臂和Intel RealSense D415深度相机上的实验结果表明,该标定方法无需辅助设备,转换后的空间点位置误差在2 mm以内,能较好满足一般视觉伺服智能机器人的抓取作业要求。     

基于采样点优化RRT算法的机械臂路径规划

针对基于随机采样的RRT机械臂路径规划算法在全局工作空间下采样效率低、随机性强等问题,提出一种基于采样点优化RRT算法的机械臂路径规划算法.相对于全局工作空间采样,优化算法首先基于非障碍物空间生成随机采样点,以降低算法碰撞检测概率与冗余节点的生成,再结合一定概率的人工势场法产生启发式采样点,使得机械臂臂体于路径规划采样过程中既能保证随机采样的概率完备,又能使采样点更具目标导向性.其次,为使得路径更加简洁平滑,使用冗余节点删除策略剔除路径中的冗余节点来优化最终路径.最后在二维、三维的仿真环境中对优化算法进行对比实验分析,以验证算法在随机采样路径规划算法中的良好性能,并在IRB 1200-7/0.7机械臂上进行避障规划算法实验.仿真和实验结果都表明,所提出的算法在机械臂路径规划中可以获得更高的规划效率和更优的路径.     

基于机器视觉的圣女果采摘机械臂的动作研究

针对当前圣女果采摘机器人无法保证带蒂采摘的问题,提出一种通过机器视觉进行圣女果姿态分析进而生成特定的机械臂采摘动作的方法;该方法通过模拟人手采摘流程,能够使得机械臂末端执行器到达采摘位置时与圣女果的果蒂方向保持一致;整体系统包括对成熟圣女果的目标检测,测距算法的实现,圣女果方向识别以及机械臂动作生成;根据轮廓拟合算法的思想进行算法改进,实现针对圣女果的更加精确、稳定的方向识别算法,从而获得机械臂末端执行器与圣女果果蒂方向一致的目标位姿,进而实现相应机械臂采摘动作的生成;多次实验表明,改进后的对于圣女果方向的识别算法相较于传统轮廓拟合算法而言误差角度更小,对于不同姿态圣女果的方向识别更具稳定性,因此更加适用于实际采摘流程中根据圣女果姿态生成机械臂的特定采摘动作。     

基于改进的RRT*-connect算法机械臂路径规划

基于双向渐进最优的RRT*-connect算法,对高维的机械臂运动规划进行分析,从而使规划过程中的搜索路径更短,效率更高。将目标偏向策略引入采样过程,同时对采样点区域进行约束,保证每次采样都能朝着目标方向搜索,使得搜索路径更优。在此基础上,采用梯度下降法优化搜索出的路径,将整个路径做平滑处理,去除大角度转弯。利用Matlab对改进后的RRT*-connect算法进行仿真对比分析,从而证明该算法在各种复杂环境下都能保证搜索的概率完备性以及渐进最优性,并且搜索路径更短,用时更少。在ROS平台使用UR5机械臂进行仿真实验,验证该算法的实用性与有效性。     

基于神经网络的机器人碰撞检测系统研究开发

要保证机器人本身具有比较高的健壮性、安全性和实用性,机器人必须具有碰撞检测功能,给出一种采用人工神经网络进行机器人碰撞检测的原理及实现方法.在分析机器人三轴多功能位置卡有关脉冲数据的基础上,总结机器人运动连续性的规律,并建立机器人碰撞检测问题的人工神经网络模型,设计并实现了相关的机器人碰撞检测算法及控制模块,最后介绍使用多线程方法,将碰撞检测模块加入到了机器人控制系统中.     

机器人碰撞检测方法形式化

为应对更为复杂的任务需求,现代机器人产业发展愈发迅猛.出于协调工作的灵活性、柔顺性以及智能性等多项考虑因素,多臂/多机器人充分发挥了机器人的强大作用,成为现代机器人产业的重要研究热点.在机器人双臂协调运行当中,机械臂之间以及机械臂与外部障碍物之间容易发生碰撞,可能会造成财产损失甚至人员伤亡.对机器人碰撞检测方法进行形式化验证,以球体和胶囊体形式化模型为基础,构建基本几何体单元之间最短距离和机器人碰撞的高阶逻辑模型,证明其相关属性及碰撞条件,建立机器人碰撞检测方法基础定理库,为多机系统碰撞检测算法可靠性与稳定性的验证提供技术支撑和验证框架.     

基于ROS的多机械臂协同控制

随着21世纪医学技术发展,手术机器人已经成为近些年国内外机器人领域的一大热点,骨科1手术机器人更是其中的核心问题。为了解决目前骨科手术机器人中设备结构庞大、难以适用多场景复杂手术的问题,以六自由度机械臂作为研究对象,使用D-H法对机械臂进行数学建模;针对骨科手术的实际需求,使用ROS对单机械臂进行控制;使用串口通信原理,构建出基于包围盒碰撞检测算法和RRT路径规划算法的双机械臂防碰撞系统,并利用该系统完成基于主从协调的策略的跟踪任务。结果表明,该双机械臂防碰撞系统可以有效完成目标任务,这将为之后骨科手术机器人的协同控制研究提供平台。     

基于人工势场法的虚拟夹具建模技术研究

虚拟夹具是在计算机仿真技术、力反馈技术、人工智能等基础上发展起来的一种新兴机器人遥操作辅助技术.基于人工势场法的虚拟夹具建模技术研究对提高机械臂末端抓手自动防撞具有重要意义,特别是在非结构环境和一些工作空间环境难以建模的情况下,应用虚拟夹具法来限制机械臂末端的运动空间,可防止机械臂与周围环境发生碰撞.为此,使用OpenGL与C++相结合的编程方法设计并实现了三角片元法构建虚拟管道的几何模型,采用人工势场法计算实时虚拟力的虚拟夹具建模算法,通过仿真实验验证该算法能有效限制机械臂末端的运动空间及正确计算虚拟力.     

协作机器人的力/位混合控制系统设计

协作机器人完成装配、焊接等精度要求较高的工作时,其末端执行器必须能够同时控制末端的位置以及接触力,避免接触力对机器人和环境造成损坏。主要基于xMate3柔顺协作机器人（7轴机械臂）,在机械臂的末端执行器建立适当的坐标系,然后将控制问题分解成两个独立的解耦子问题——力控制问题和位置控制问题,从而实现力位混合控制。     

基于3D目标跟踪算法的机器人手眼协调研究

为了适应环境的复杂性和多样性,增强机器人抓取任务的鲁棒性,本文从3D目标跟踪算法出发,提出了一种实现机器人手眼协调的新方法。该方法采用改进的基于区域的位姿追踪算法同时跟踪机械臂夹持器和目标物体的位姿,根据二者的相对位置关系引导机械臂运动。对基于区域的位姿跟踪算法,本文提出根据局部区域分割线构建分割模型并改进模型颜色似然的线性更新方式,使得算法能够准确跟踪机械臂夹持器与目标物体。基于ROS平台搭建了一套仿真实验环境,并分别在仿真环境和真实环境下验证了此手眼协调系统的有效性和鲁棒性。这种方式不仅不需要手眼标定,更接近于人类“Sensor-Actor”带反馈的闭环控制方式,同时赋予了机器人足够的灵活性来应对弹性的任务和多变的环境。     

Human–robot collision model with effective mass and manipulability for design of a spatial manipulator

As the use of service robots becomes more popular, many solutions to ensure human safety during human–robot collision have been proposed. In this paper, we address one of the most fundamental solutions to design an inherently safe robot manipulator. A collision model is developed to evaluate the collision safety of any spatial manipulator. Most collision studies have focused on collision analysis and safety evaluation, but not on the use of evaluation results to design a safer robot arm. Therefore, we propose a collision model that relates design parameters to collision safety by adopting effective mass and manipulability. The model was then simplified with several assumptions. Furthermore, experimental results from biomechanical literature were employed to describe a human–robot collision. The major advantage of this collision model is that it can be used to systemically determine the design parameters of a robot arm.     

装配机器人系统快速碰撞检测算法

提出一种面向操作手段装配系统的快速碰撞检测算法。该算法以机器人运动学和空间解析几何为基础,将判断机械手手臂与障碍物是否发生碰撞问题转化为直线段与有界平面是否存在公共点的简单解析几何问题,并以PUMA560操作手为例对算法加以说明,该算法不仅适用于静态的障碍物已知的环境,而且适用于障碍物运动规律已知的动态环境,减少了碰撞检测占用的时间,提高了路径规划的效率。     

Path planning based on geographical features information for an autonomous mobile robot

We propose a path-planning algorithm for an autonomous mobile robot using geographical information, under the condition that the robot moves in an unknown environment. Images input by a camera at every sampling time are analyzed and geographical elements are recognized, and the geographical information is embedded in an environmental map. Then the path is updated by integrating the known information and the prediction on the unknown environment. We used a sensor fusion method to improve the mobile robot's dead-reckoning accuracy. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed algorithm as the robot reached the goal successfully using the geographical information.     

基于混合位姿估计模型的移动机器人三维地图创建方法

针对室内复杂环境下的稠密三维建模问题, 提出一种基于RGB-D 相机的移动机器人同时定位与三维地图创建方法. 该方法利用架设在移动机器人上的RGB-D 相机获取环境信息, 根据点云和纹理加权模型建立结合局部纹理约束的混合位姿估计方法, 确保定位精度的同时减小失败率. 在关键帧选取机制下, 结合视觉闭环检测方法, 运用树结构网络优化(TORO) 算法最小化闭环误差, 实现三维地图的全局一致性优化. 在室内环境下的实验结果验证了所提出算法的有效性和可行性.

     

基于初等运动的多机器人避碰及死锁预防

该文以一实际应用为背景提出了多移动机器人避碰及死锁预防算法,该算法将机器人的运行环境形式化地描述为初等运动集、冲突图、总任务集及机器人作业集,利用集合论、图论的有关方法及技术实现了多机器人间的避碰与死锁预防。当机器人的运行环境改变时,只需要对相应的集合描述文件进行修改,而不用对程序做任何屐改动。算法的另一个特点是利用避碰算法巧妙地完成了死锁预防。仿真和实际运行证明了该算法高效可靠。     

Collision detection algorithm robust to model uncertainty

With the widespread use of service robots, safety issues regarding human-robot collisions have received increasing attention. The collision detection algorithm, which allows a robot to effectively detect and react against a collision, is considered as one of the most practical solutions for ensuring collision safety. However, these algorithms are often model-based, so it cannot ensure collision safety under payload variations or model uncertainty. In this paper, a novel collision detection algorithm based on torque filtering is proposed to cope with this problem. The torque due to the motion of the robot can be effectively removed using the Butterworth 2nd-order BPF (band pass filter) so that only the torque due to a collision is used for collision detection. This improves the robustness of the algorithm against model uncertainties. The proposed algorithm does not require the use of acceleration data. The performance of the algorithm was experimentally verified.     

基于Kinect的改进移动机器人视觉SLAM

针对传统ICP（iterative closest points,迭代最近点算法）存在易陷入局部最优、匹配误差大等问题,提出了一种新的欧氏距离和角度阈值双重限制方法,并在此基础上构建了基于Kinect的室内移动机器人RGB-D SLAM（simultaneous localization and mapping）系统。首先,使用Kinect获取室内环境的彩色信息和深度信息,通过图像特征提取与匹配,结合相机内参与像素点深度值,建立三维点云对应关系;然后,利用RANSAC（random sample consensus）算法剔除外点,完成点云的初匹配;采用改进的点云配准算法完成点云的精匹配;最后,在关键帧选取中引入权重,结合g2o（general graph optimization）算法对机器人位姿进行优化。实验证明该方法的有效性与可行性,提高了三维点云地图的精度,并估计出了机器人运行轨迹。     

基于立体视觉的串联机器人跟踪检测系统

建立一种六自由度串联机器人视觉跟踪检测系统框架,包括图像采集、摄像机标定、机器臂跟踪检测、机器臂位姿建模与计算等。提出利用CamShift算法对机器人进行在线粗跟踪,搜寻和画定出机器臂操作器在当前窗口的区域位置。对跟踪到的机器臂按照SURF算法进行特征提取与立体匹配。该方法被用于对串联机器人位姿检测进行实验。实验结果表明,2种算法的结合适用于六自由度串联机器人在空间复杂运动的跟踪检测。