視覺控制的機械臂在家庭自動化中的應用

王亞騰

摘 要：機器人技術早在上世紀60年代就已經出現，但大都被局限于工業、醫療和軍事領域。而機械臂作為機器人的一類幾乎都被限制在了工業生產的領域。當代的機器人難以走入人類生活的原因有很多，文章旨在比較幾種視覺機械臂技術的優點和缺陷，并從成本控制、視覺控制方法、控制單元選擇幾個方面設計出一個新型的、帶有機器視覺的機械臂，為機械臂能夠進入人們的生活和家庭自動化提供了可能性。

關鍵詞：樹莓派；低成本；視覺；機械臂；機器人

引言

機械手臂的結構設計如今已經非常成熟，其工業用途的控制系統例如：焊接，組裝，切割等方面也有著相對完善的技術。然而機械臂控制系統的研發和生產成本在家用自動化中就顯得過于高昂，加之機械臂智能的欠缺是現今機器人技術難以攻克的課題，這就造成了機械臂在家庭自動化的領域停滯不前。事實上，帶有視覺控制系統的機械臂就可以滿足一般家用需求了，因為機器視覺可以作為機器人的眼睛允許機器人對周圍環境有一個基本的認識從而獨立地執行一系列簡單的命令，例如操作家用電器、設置門禁、傳遞物品等。文章將會提出一種以樹莓派為控制單元的低成本、基于顏色識別的視覺控制機械臂。

1 三種視覺控制的機械臂實例

機械臂是一種可編程的、由多個機構和關節組成的手臂。機械臂中的關節一般分為兩種：旋轉關節和移動關節，而這兩種關節不同的組合方式就提供了各式各樣的機械臂結構。機械臂通常被設計成與人類手臂類似的結構，可以裝在固定的基座上，也可以被嵌入到其他更加復雜的機器人系統中。以下將會分析三種不同的視覺控制機械臂。

1.1 模糊邏輯控制的3D視覺機械臂

Ulrich Hillenbrand[1]是以在不設限制的環境中拿起人們的日常用品為目的設計出的一個仿人機械手臂。這個機械手臂結構非常輕便，整個機械臂的結構是完全以人類手臂為模型設計的，有七個自由度。這個機械臂視覺控制系統的任務是傳遞并處理一個機器可識別的，包含了幾何以及描述性信息的信號。換句話，說這個機械臂通過控制系統將會知道目標物體的位置和拿起目標所需要做的動作。控制系統還必須要分析實時的立體場景。目標物體的識別是基于模糊邏輯的，它通過描述一些場景中高對比度的點得到物體的位置和形狀信息。

Ulrich Hillenbrand的這項研究在識別和抓取一些特殊形狀的物體時獲得了成功，然而可識別物體類別的缺乏讓人們不得不思考覆蓋面更廣的識別方法。

1.2 眼動追蹤控制的視覺機械臂

Pedro Lopes[2]曾帶領他的科研小組為了幫助殘疾人群更方便的進食研發出了一種眼動追蹤控制的喂食機械臂。這種眼動追蹤控制方法允許使用者在不需要任何外界幫助或者自己按鍵的情況下實時地選擇他們想吃的食物。這是一個非常優秀且實用的發明，因為它使得那些脖子以下都無法行動的人們能夠很自如的進食。他們利用一個顯示屏作為人機交互平臺放置在使用者面前，使用者只需要移動他的眼睛來控制機械臂去他面前的幾個碗中攝取食物并送到嘴邊。這項設計是基于一個M100RAK機械臂，一個USB攝像頭和一個Lynxmotion SSC-32伺服電機控制器的。由攝像頭捕捉使用者眼部活動并傳輸到控制器中進行處理，再由控制器發出信號控制機械臂中的電機，最后由伺服電機的協同轉動帶動機械臂攝取使用者選取的食物或者水送達使用者的嘴邊。

這項研究非常貼近人們的生活，如果不是這套系統的成本高達810美元，它將會被廣泛地運用在殘疾人群當中，高額的成本加之只適合小眾人群的功能限制了這項產品的發展。

1.3 顏色識別控制的視覺機械臂

Scott Garman[3]設計了一個基于機器視覺控制的機械臂用于抓取和運輸物品。Scott Garman聲稱這個機械臂所用的材料和處理器都是非常便宜的，整個機械臂的成本只需要100美元，所以它是一個人都買的起的家用機械臂。這個機械臂的控制單元是Minnow Board，它具有非常靈活的開發性并且價格便宜。而一個USB攝像頭被安裝在機械臂的底部旋轉軸上用來掃描目標物體，并在圖像處理器中運用OpenCV庫進行對有特殊顏色的目標物體識別。

這項研究顯然解決了普通智能機械臂成本高昂的問題，但其缺點在于基于OpenCV的顏色識別系統會隨著環境光線的亮暗而變得不穩定，并且USB攝像頭的安裝方式也限制了目標物體的掃描區域。

2 基于樹莓派的視覺控制機械臂

根據以上三種機械臂的設計的優劣分析和思考，一個實用、精確、方便控制并且低成本的家用機械臂設計產生了。一個完整的機械臂設計包含了機械臂結構、材料、控制單元、傳感器、驅動方式、控制方法這幾個部分。下面將會逐一簡述這些設計部分。

本設計選用方便切割的聚合木板作為機械臂的材料，機械臂結構方面選用7個旋轉關節組成一個7自由度的機械臂，因為7自由度的機械臂與人類的手臂相似，有一個冗余自由度可以使得機械臂在執行任務時能夠規避障礙物。機械臂末端安裝一個1自由度鉗狀機械手用于拿起物體。考慮到機械臂的控制需要建立坐標系，在此選用Craig法建立坐標系。

8個伺服電機充當機械臂及機械手的旋轉關節，通過向伺服電機輸入PWM型控制信號，伺服電機能夠通過讀取信號的占空比信息精確地到達被要求到達的位置。

樹莓派B型被選為本設計的控制單元，它是一個輕便但是非常實用的微機單元，它包含了CPU，GPU，DSP，SDRAM，USB接口還有GPIO口等。樹莓派上的26個GPIO口中有8個可以被重新設置為PWM型信號的輸出源[4]，也就是說樹莓派可以通過一次性輸出8個獨立的PWM型信號控制8個伺服電機的位置。

傳感器使用激光攝像頭，它將被安裝在機械臂第二個關節上方，這樣一來它可以隨著第一個和第二個關節的旋轉實現最大范圍的目標物體掃描。之所以選擇激光攝像頭是因為在控制中需要一個三維空間中目標物體的位置信息。

控制系統基于HSV色彩圓柱原理[5]，利用OpenCV庫進行C++語言的匯編達到能夠識別特殊顏色的效果，從而達到尋找目標物體的目的。攝像頭會隨著機械臂前兩個關節的轉動掃描有效區域，將視頻信息放入樹莓派中的GPU中進行處理。一旦機械臂尋找到了目標物體，會將激光攝像頭所搜集到的目標位置信息輸入到CPU中，然后CPU會根據已建立的坐標系和運動學逆解的算法規劃出機械臂行進路線。

在這個基礎上，將觸發機械臂尋找并操作目標物體的方式選為聲控方式，同時在需要機械臂操作的家用電器按鈕以及日常用品的表面做上特殊顏色的標記，人們便可以通過說“紅色 按下”、“綠色 拾取”等語句操控機械臂。

3 結束語

文章提出的設計基本能夠滿足家庭自動化的需求并且成本低廉，但是隨著人們對于機械臂智能和精度上要求的不斷增加，機械臂觸覺系統的嵌入、機械臂學習系統的開發、機械臂和移動機器人的整合、機器人交互系統的開發、機器人材料的改進和更精確的機械臂軌跡規劃算法仍然需要進行大量的研究。可以設想隨著家用機器人技術慢慢的趨于成熟，人們將再也不會因為家中繁雜的家務而苦惱了為家庭自動化提供了可能性。

參考文獻

[1]Ulrich Hillenbrand，"The Robutler： a Vision-Controlled Hand-Arm System for Manipulating Bottles and Glasses"，2004.

[2]Pedro Lopes，"Eye-Controlled Robotic Feeding Arm Technology"， 2012

[3]Scott Garman，"Computer Vision Controlled Robots， Powered by the Yocto Project"，Intel Open Source Technology Center.

[4]Wikipedia，"Raspberry Pi， Specification"，22 June 2014. Available from http：//en.wikipedia.org/wiki/Raspberry_Pi.

[5]Wikipedia，"HSL and HSV"，12 August 2014，Available from http：//en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV.