協(xié)作機(jī)器人智能視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

王 全，解迎剛，楊海林

（北京信息科技大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院，北京 100101）

0 引 言

1959年，世界上第一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人問(wèn)世，這是人類歷史上一個(gè)重大的節(jié)點(diǎn)。自此以后，機(jī)器人在人類世界中變得越來(lái)越有活力。在40年的迅速成長(zhǎng)之后，工業(yè)機(jī)器人開始被大范圍使用，如機(jī)器加工、電子加工、汽車生產(chǎn)制造、家具制造等，工業(yè)機(jī)器人成為前端制造業(yè)中無(wú)法替代的裝備，與此同時(shí)，它也逐漸成為各個(gè)國(guó)家之間對(duì)比生產(chǎn)制造能力和工業(yè)發(fā)展水平的重要衡量物。隨著協(xié)作技術(shù)的誕生，人與機(jī)器合作完成任務(wù)也逐漸成為主流。有相關(guān)專家預(yù)測(cè)，在未來(lái)的10年之中，協(xié)作機(jī)器人的市場(chǎng)將會(huì)迎接一場(chǎng)爆炸式的大發(fā)展。同時(shí)，視覺(jué)作為人類觀察和感知獲取外界信息的重要方式之一，也奠定了視覺(jué)系統(tǒng)在機(jī)器人中的重要地位，這就意味著機(jī)器視覺(jué)成為了人工智能發(fā)展過(guò)程中不可或缺的一部分。機(jī)器視覺(jué)的作用在于觀察和識(shí)別周圍環(huán)境并采取對(duì)應(yīng)的方式，即通過(guò)算法對(duì)采集的信息進(jìn)行處理，并根據(jù)最終的結(jié)果做出決定。這項(xiàng)集視覺(jué)、圖像、機(jī)械技術(shù)于一體的研究成果，讓生產(chǎn)制造中的各種難題得以解決，并促進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化水平得到大幅提高。機(jī)器人能夠在人不能進(jìn)入或者無(wú)法觀察的情況下代替人進(jìn)行工作，完成相應(yīng)的任務(wù)。在制造和生產(chǎn)過(guò)程中，機(jī)器視覺(jué)相對(duì)于人眼可以大大提高效率和精度，滿足產(chǎn)品質(zhì)量的高要求，提高機(jī)械的自動(dòng)化程度。

1 智能視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的識(shí)別，視覺(jué)系統(tǒng)不可或缺。通過(guò)固定在機(jī)械手臂之外的攝像機(jī)進(jìn)行圖片采集，使采集到的圖片更清晰準(zhǔn)確，并通過(guò)圖像處理技術(shù)對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，確定目標(biāo)位置，再通過(guò)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化得到目標(biāo)在機(jī)械臂下的相對(duì)坐標(biāo)，然后等待ROS （Robot Operating System,ROS）調(diào)用，完成抓取。

智能機(jī)器視覺(jué)實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示。

圖1 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)流程

2 基于find_object_2d的識(shí)別與檢測(cè)

檢測(cè)find_object_2d包是對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別和檢測(cè)的ROS包，它能夠?qū)唧w物體有關(guān)特點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別、檢測(cè)，并描述物體的特征屬性，如SURF、SIFT、FAST和BRIEF等。利用此功能包提供的圖形檢測(cè)界面，能夠?qū)Ρ粰z測(cè)的物體進(jìn)行標(biāo)識(shí)定位，標(biāo)識(shí)完成后調(diào)用已保存的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)指定目標(biāo)進(jìn)行特征檢測(cè)。該功能包中的檢測(cè)節(jié)點(diǎn)還能夠通過(guò)某個(gè)主題來(lái)公布攝像頭檢測(cè)到的物體信息。同時(shí)還能通過(guò)3D傳感器估計(jì)物體的深度以及朝向。與USB單目攝像頭不同的是，find_object還提供了1個(gè)find_object_3d節(jié)點(diǎn)，針對(duì)Kinect深度攝像頭和ZED等雙目識(shí)別裝置，可以用已確定目標(biāo)中心部分的深度信息來(lái)提供具體的三維坐標(biāo)。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

依照上文的設(shè)計(jì)流程，本小節(jié)對(duì)機(jī)械臂實(shí)際抓取情況進(jìn)行測(cè)試與分析，從而驗(yàn)證機(jī)械臂視覺(jué)抓取系統(tǒng)的整體運(yùn)行效果。本系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)使用普通USB相機(jī)作為圖像采集設(shè)備，機(jī)械臂自主完成抓取動(dòng)作，目標(biāo)物體為一紅色可口可樂(lè)罐。

首先我們需要在終端輸入命令roslaunch probot_gazebo probot_anno_with_gripper_bringup_moveit.launch，啟動(dòng)仿真環(huán)境，進(jìn)行機(jī)械臂的控制，如圖2所示。

圖2 Gazebo中的抓取模型

啟動(dòng)模型之后，進(jìn)行目標(biāo)物體的特征識(shí)別以及坐標(biāo)獲取，獲得具體坐標(biāo)后，在新終端輸入命令roslaunch probot_grasping probot_anno_grasping_demo.launch ，啟動(dòng)機(jī)械臂抓取demo，此時(shí)機(jī)械臂為初始位姿。機(jī)械臂對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行識(shí)別后，根據(jù)已獲取的具體坐標(biāo)，對(duì)其末端執(zhí)行器的姿態(tài)進(jìn)行調(diào)整，然后逐漸趨近目標(biāo)，實(shí)施抓取。圖3所示為機(jī)械臂抓取過(guò)程中不同時(shí)刻的位姿，其中，圖3（a）為機(jī)械臂的初始位姿，圖3（b）為機(jī)械臂末端執(zhí)行器移動(dòng)到物體上方時(shí)準(zhǔn)備抓取時(shí)的位姿，圖3（c）為機(jī)械臂正在抓取目標(biāo)物時(shí)的位姿，圖3（d）為機(jī)械臂將目標(biāo)物移動(dòng)到具體位置后的位姿。為保證機(jī)械臂視覺(jué)定位與抓取系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)中選擇機(jī)械臂靜止抓取的方案，即在機(jī)械臂本體可達(dá)到的抓取范圍內(nèi)選取目標(biāo)物體進(jìn)行抓取。

圖3 機(jī)械臂抓取測(cè)試

4 結(jié) 語(yǔ)

隨著我國(guó)工業(yè)技術(shù)水平的發(fā)展，以及在協(xié)作機(jī)器人領(lǐng)域的不斷探索與研究，越來(lái)越多的機(jī)器人被應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)中。更加智能的協(xié)作機(jī)器人智能視覺(jué)系統(tǒng)更是當(dāng)今發(fā)展的潮流趨勢(shì)，這就意味著機(jī)器人視覺(jué)在工業(yè)生產(chǎn)中的使用將越來(lái)越廣泛。本文將智能視覺(jué)和機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)控制合二為一，對(duì)協(xié)作機(jī)器人智能視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，并且在Ubuntu16.04的Gazebo仿真環(huán)境中進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在機(jī)器視覺(jué)的幫助下，協(xié)作機(jī)器人可以很好地完成普通的目標(biāo)抓取工作，為進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)和協(xié)作機(jī)器人的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。