案例中心 丁腈手套生产线 新闻中心

工业机器人抓取时如何定位

分类:企业新闻 新闻中心 未分类 206 0

从机器视觉的角度,由简入繁从相机标定,平面物体检测、有纹理物体、无纹理物体、深度学习、与任务/运动规划结合等6个方面深度解析文章的标题。

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:

1. 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;
2. 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;
3. 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。

当然,我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉;SLAM 等其他领域的就先不讲了。
由于视觉是机器人感知的一块很重要内容,所以研究也非常多了,我就我了解的一些,按照由简入繁的顺序介绍吧。

一. 相机标定

这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿,但是,机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以,我们先需要对相机的位姿进行标定。

内参标定就不说了,参照张正友的论文,或者各种标定工具箱;

外参标定的话,根据相机安装位置,有两种方式:

  • Eye to Hand:相机与机器人极坐标系固连,不随机械臂运动而运动
  • Eye in Hand:相机固连在机械臂上,随机械臂运动而运动

两种方式的求解思路都类似,首先是眼在手外(Eye to Hand)

只需在机械臂末端固定一个棋盘格,在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿A_i 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化E_i 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。

这样,我们就可以得到一个坐标系环 CX=XD

这种结构的求解有很多方法,我这边给出一个参考文献:

Shiu, Yiu Cheung, and Shaheen Ahmad. “Calibration of wrist-mounted robotic sensors by solving homogeneous transform equations of the form AX= XB.”ieee Transactions on Robotics and Automation 5.1 (1989): 16-29.
而对于眼在手上(Eye in Hand)的情况,也类似,在地上随便放一个棋盘格(与机器人基座固连),然后让机械臂带着相机走几个位姿,然后也可以形成一个AX=XB 的坐标环。

二. 平面物体检测

这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看,这一领域对视觉的要求是:快速、精确、稳定。所以,一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法;而且,为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段,减少系统变量。

目前,很多智能相机(如 cognex)都直接内嵌了这些功能;而且,物体一般都是放置在一个平面上,相机只需计算物体的(x,y,θ)T 三自由度位姿即可。

另外,这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件,相当于只有位姿估计,而没有物体识别。
当然,工业上追求稳定性无可厚非,但是随着生产自动化的要求越来越高,以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿(x,y,z,rx,ry,rz)T 估计也就成了机器视觉的研究热点。


上一篇: 下一篇:

您好!请登录

点击取消回复