工業機器人感知技術研究綜述

黃思源

摘 要：智能感知技術是工業機器人的關鍵技術，是進行高質量作業的必要條件。本文對工業機器人感知技術進行綜述，對感知技術分類、視覺伺服技術等展開論述，最后對工業機器人感知技術進行總結。

關鍵詞：工業機器人；智能感知；伺服技術

中圖分類號：TP242.2 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）20-0044-01

1 引言

工業機器人感知系統是將工業機器人內部狀態信息和外部環境信息轉變為可被機器人識別和執行的信息數據，如可及時反饋生產作業情況，工業機械人具有很大潛力[1-2]。目前，工業機器人可根據形狀、大小和顏色等執行分類任務，并完成拾取和放置。六自由度（Degree of freedom， DOF）力/扭矩傳感器是研究熱點，它主要用于工業機器人控制，包括磨削、除屑、去毛刺、銑削、拋光、測試和組裝等[3]；基于力傳感器控制技術的工藝質量更好，對夾具和夾具精度要求小，同時能減少沖擊力、降低堵塞、楔入和磨損，或在工作條件較差環境中工作。

2 工業機器人感知系統分類

工業機械手是工業機器人感知技術重要應用之一，通過機器人傳感器系統獲取所處環境信息并完成相應動作。機器人視覺已有一定的應用歷史，但目前未在制造行業中得到大量應用。相比二維視覺，三維視覺傳感器可以有效提高機器人信息獲取能力。機器人觸覺技術近年來的發展十分迅速，隨著新型敏感壓阻材料CSA、FSR等的出現，各向異性的感壓導電橡膠應運而生，這使得更高分辯率的觸覺傳感器成為可能[4-5]。單一傳感器獲得的信息非常有限，新型傳感器在近幾十年不斷涌現。感知系統主要有以下幾類：

（1）視覺感知。視覺傳感器是最重要的傳感器之一。視覺包括圖像獲取、圖像處理與特征提取和圖像理解。圖像獲取是指通過視覺傳感器將三維環境信息轉換為二維圖像信息，圖像處理主要包括對圖像進行一系列數值運算，方便進行圖像特征提取；圖像理解則在圖像處理和特征提取的基礎上給出更上層的信息，CCD和CMOS是視覺傳感器的核心器件。自主式智能系統和導航是視覺感知的典型應用之一，卡納基·梅隆大學機器人所在1996年完成了自動駕駛車橫跨美國的試驗。

（2）力覺。機器人力傳感器可分為關節力傳感器和腕力傳感器，關節力傳感器一般安裝在機器人的關節部位，如手指關節的握力傳感器，腕力傳感器一般位于機器人手爪與手臂的聯接處，前者結構比較簡單，一般得到的力信息也相對較少，且隨機器人結構、尺寸不同，相應的傳感器形狀也要隨之變化，而后者結構較復雜，但它獲得的力信息較多，并可對不同類型的機器人能實現通用化。

（3）觸覺、滑覺、熱覺等。由于實際過程中不可能完全模仿人的觸覺，廣義的觸覺一般被分為接觸覺、陣列觸覺、滑覺和熱覺等。機器人觸覺作為視覺的重要補充，可感知目標物體的表面性能和物理特性，如柔軟性、硬度、彈性、粗糙度、導熱性等。機器人觸覺研究自80年代初出現并受到廣泛重視，到90年代初已取得了大量的成果。早期的觸覺由微動開關、金屬觸須等實現，后來出現了各種原理的觸覺傳感器：壓阻式、壓電式、光電式、電容式、電磁式等。

（4）接近覺。研究接近覺的目的是使機器人在移動或操作過程中獲知目標的接近，對移動機器人可實現避障。

3 機器人視覺伺服技術

視覺伺服指利用光學設備對物體進行的識別、定位等工作，通過傳感器反饋的視覺信息，完成相應的控制行為。視覺伺服一般分為基于位置的視覺伺服、基于圖像的視覺伺服和混合視覺伺服。視覺傳感器可作為非接觸移動移動傳感器與被觀測目標同時運動或工作，因此基于視覺的控制可以有效提高機器人控制性能[6]。

Corke和Good[7]首次對視覺運動學和視覺動態控制進行定義和區分。視覺運動學主要研究如何使機器人對視覺特征做出響應，而視覺動態控制則更關注機器人的動態響應和圖像處理時延問題。與傳統的機器人控制方法相比，視覺伺服的控制變量并不直接來自于傳感器，而需要將像機獲得的信息經過圖像處理、特征提取等算法進行處理，從圖像信息中提取視覺伺服所需要的圖像特征信息[8]。

視覺伺服系統將視覺信息作為機器人能理解的信號以調整機器人的位置和姿態，可用于半導體和電子行業以及質量檢測、識別工件、食品分揀、包裝等方面[9]。基于位置和圖像的伺服分別被稱為二維和三維伺服。基于位置的二維伺服通過圖像信息確定機器人執行器與末端位置的關系，從而控制機器人，但會受到圖像雅克比矩陣的奇異性以及局部極小等的影響。F.Chaumette等人提出了2.5維視覺伺服方法，將攝像機平動位移與旋轉進行閉環控制解耦，重構物體三維空間中的方位及成像深度比率，平動部分用圖像平面上的特征點坐標表示。

4 結語

在工業機器人研究領域中，智能感知技術是其中的一項重要研究內容，直接影響工業機器人的未來發展，應從硬件和軟件兩方面著手提高工業機器人感知技術的能力、精度、可靠性等，硬件方面主要包括傳感器精度、可靠性、能耗、尺寸重量和成本等，軟件方面主要包括圖形處理算法、感知算法等。相信感知技術的進步會更加促進工業機器人的整體發展。

參考文獻

[1]王田苗，陶永.我國工業機器人技術現狀與產業化發展戰略[J].機械工程學報，2014，（9）：1-13.

[2]Iqbal J， Islam R U， Abbas S Z， et al. Automating industrial tasks through mechatronic systems A review of robotics in industrial perspective[J]. Tehnicki Vjesnik，2016，23（3）.

[3]Brogrdh T. Present and future robot control development—An industrial perspective[J]. Annual Reviews in Control，2007，31（1）：69-79.

[4]羅志增.機器人多感覺傳感器系統與多信息融合技術[D].浙江大學，1998.

[5]Brogrdh T. Present and future robot control development—An industrial perspective[J].Annual Reviews in Control，2007，31（1）：69-79.

[6]Hussein M T. A review on vision-based control of flexible manipulators[J].Advanced Robotics，2015，9（24）：1575-1585.

[7]Corke P I， Good M C. Dynamic effects in visual closed-loop systems[J].Robotics & Automation IEEE Transactions on，1996，12（5）：671-683.

[8]毛尚勤.微操作系統的機器視覺與無標定視覺伺服研究[D].華中科技大學，2013.

[9]計時鳴，黃希歡.工業機器人技術的發展與應用綜述[J].機電工程，2015，（1）：1-13.endprint