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ICRA2020論文分享:基於視觸融合感知的可形變物體抓取狀態評估

來源: CAAI認知係統與信息處理專委會編輯: 創澤時間:2020/6/22 主題: 其他[ 加盟]

人類可以通過視覺和觸覺融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小,以防止其發生滑動或過度形變,但這對於機器人來說仍然是一個具有挑戰性的問題。為了提升機器人通用抓取能力,精準而高效的抓取狀態評估是其中十分關鍵的一環。傳統意義上的抓取狀態評估更加關注抓取過程是否穩定[1](左下圖)以及是否發生滑動[2](右下圖)。









一種基於層次強化學習的機械手魯棒操作

在底層通過使用基於模型的操作單元,保證了手指與物體之間持續穩定的抓取;在中層使用強化學習進行規劃,從而實現較長和複雜的手內操作流程

移動機器人Wang利用深度強化學習算法和視覺感知相結合的方法完成非結構環境下的移動

中科院沈陽自動化所的Wang利用深度強化學習算法和視覺感知相結合的方法來完成移動機器人在非結構環境下的移動操作

移動操作機器人Centauro通過融合自身攜帶的多傳感器信息可實現自主移動和抓取操作

德國伯恩大學計算機學院研製的遙操作輪腿複合的移動操作機器人可通過遠程操作平台完成各種複雜操作任務

機器人手腕的係列分享之一

假肢腕設計的有效基準能夠做3自由度運動,即旋前/旋後、屈伸和橈側/尺側偏移,未受影響的腕關節,其最大活動範圍通常在76度/85度

機器人手腕的係列分享之二

旋轉器用於使終端設備沿前臂的縱向放出或滾動,而屈肌使終端設備彎曲或俯仰, OB棘輪式旋轉手腕,被動腕部裝置的鎖定也可以通過使用不可反向驅動的機構來實現

機器人手腕的係列分享之二自由度手腕

2自由度腕部由一個與旋轉器串聯的屈肌單元組成,形成一個U型關節。其中一種設備是OBRoboWrist ,它可以同時鎖住前旋和屈曲,當解鎖時,還可以通過轉動手腕上的項圈來調節運動產生摩擦阻力

機器人手腕的係列分享之三自由度手腕

3自由度人工手腕在某些方麵優於人類的手腕,如運動範圍或扭矩輸出。盡管一些假肢在設計中加入了3自由度手腕,但串行3自由度手腕設備在機器人應用中更普遍

串行腕關節與並行腕關節優缺點對比分析

具有相同數量自由度的設備之間進行比較時,串行機構往往比並行機構更長,對於串行機構,運動範圍和扭矩規格通常簡單地由執行機構的選擇和基本形狀幾何決定

假肢腕關節和機器人腕關節優缺點對比分析

假肢需要直接的人類互動來發揮功能,而機器人手腕則完全是主動的,假腕還包括外部可調節功能,如可調節摩擦或鎖定;機器人手腕的任何調整通常都是在控製係統內完成的

柔軟的靈巧手的設計、製備及驅動

由於軟體材料的發展,靈巧手也開始柔軟起來,如柏林工業大學研製的軟體、欠驅動、柔性多指靈巧手、康奈爾大學研製的軟體多指靈巧手、北京航空航天大學研製的軟體多指靈巧手

服務機器人核心模塊分析

環境感知技術:機器人感知環境及自身狀態的窗口、運動控製技術:定位導航與運動協調控製、人機交互技術:人機有效溝通的橋梁

LDV激光測振與3D視覺傳感在智能機器人中的應用

宋雲峰博士分享了LDV激光測振及3D視覺傳感技術在智能機器人中的應用,主要介紹了智能機器人光學感知技術、LDV激光測振及3D視覺傳感技術原理及產品介紹、應用案例分享等內容
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