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机器人抓取自动化控制软件

供稿:Robai 2010/7/20 15:15:00

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  • 关键词: 机器人,机器人抓取,机器人操作,机器人控制,智能控制,抓取自动化,利用视觉抓取,机器人动作制作,机器人 动作库
  • 摘要:为了使机器人专家容易掌握机器人抓取技术,Energid正在开发一个图形用户界面(GUI)的工具和可重复使用的软件工具箱,该工具箱包括轻松地创作抓取和快速搜索抓取算法。该方法是通用的,可以应用于任何机器人的手,所有类型机械臂和移动式平台。视觉,位置控制,力控制,避免碰撞算法,综合自然地融入抓取过程中。成功的抓取和参数存储在数据库中供以后实时应用。本文介绍了如何用Energid的系统软件和方便的人机界面创作抓取动作,用新的方式来约束机器人的手,和实时仿真的抓取的过程。特别强调的是,在创作抓取得过程中,整合使用了力的控制。力的控制包括各种控制算法,这些算法可适用于不同种类的力/力矩传感器。特别强调的还有基于视觉的跟踪,提供物体识别和从数据库中抓取的自动选择。该视觉系统还提供3维跟踪引导抓取的过程。模拟和硬件验证的研究使用的是Schunk的SDH的手和LWA手臂。

机器人抓取自动化控制软件
 
Energid Technologies Corporation, One Mifflin Place, Suite 400, Cambridge, MA 02138
 
 
为了使机器人专家容易掌握机器人抓取技术,Energid正在开发一个图形用户界面(GUI)的工具和可重复使用的软件工具箱,该工具箱包括轻松地创作抓取和快速搜索抓取算法。该方法是通用的,可以应用于任何机器人的手,所有类型机械臂和移动式平台。视觉,位置控制,力控制,避免碰撞算法,综合自然地融入抓取过程中。成功的抓取和参数存储在数据库中供以后实时应用。本文介绍了如何用Energid的系统软件和方便的人机界面创作抓取动作,用新的方式来约束机器人的手,和实时仿真的抓取的过程。特别强调的是,在创作抓取得过程中,整合使用了力的控制。力的控制包括各种控制算法,这些算法可适用于不同种类的力/力矩传感器。特别强调的还有基于视觉的跟踪,提供物体识别和从数据库中抓取的自动选择。该视觉系统还提供3维跟踪引导抓取的过程。模拟和硬件验证的研究使用的是Schunk的SDH的手和LWA手臂。
 
如图1所示,Energid的软件,针对特定的机器人手,任何种类的物体,用数据库储存抓取的算法。通过模拟的方法,可以容易地创建,编辑,模拟测试抓取的序列。这个模拟工具也包括了抓取力和位置的控制。所需的抓取力也可以通过图形界面指定,编辑和测试。将成功的抓取路径和力储存到数据库中。抓取的动作可以离线创作和编辑。当给机器人一个物体,类似的抓取可以根据物体的相似性,从数据 库中进行搜索。相似性度量可以根据物体的形状,表面特性,铰接运动学(有关节的物体)等等。我们已经开发了一种,三维物体识别算法--形状匹配的算法。通过力的控制,机器人可以容纳接触位置误差,实现兼容的抓取。视觉系统用于跟踪物体的方位进行实时定位。整个抓取的系统可以通过模拟进行测试,和编辑

虽然许多技术已经开发,其中大部分对用户和机器人专家并不容易使用。一个通用的和可重复使用的机器人抓取工具是迫切需要的。我们工作正是为了满足这种需求。我们一直专注于开发一个机器人的研究和最终用户的工具。该工具可用于几乎任何类型, 任何数目的机器人手,任何类型的机械臂,以及固定和移动系统。它适应不同的刚度和表面性质不同的物体。
1:抓取系统简图
 
对于一个给定的物体,如果相应的手爪的抓取动作序列在数据库中存在的话,类似的抓取很容易被搜索到。使用机器视觉系统,抓取的软件工具可以用于在非结构化环境该软件包括一个用于仿真和实时硬件控制的图形用户界面GUI。该系统也可以和视觉系统整合跟踪物体的位置,方向,和发音。该视觉系统利用Energid的Selection视觉工具包。 该运动控制系统利用Energid的机器人控制工具包Actin。
 
1.创建数据库
 
机器人抓取的数据库的方法,适用于所有的类型的物体。通过图形界面,用户可以修改抓取的动作和进行准确的动态模拟。数据库建成树状结构。根据物体的形状,关节,软硬程度,和表面特性等物体的特征用来搜索相似的物体及其抓取动作。每一个节点包含一种特定的物体相似性的算法。每一个节点都可以执行快速的计算,一旦理想的相似的物体被搜索到。可以略去下面的搜索计算。系统的输入是一个物体的描述。输出是抓取的路径和力。该工具包支持力控制的整合,并且抓取的路径和力可以通过Energid专利的运动控制和高逼真度的动态仿真测试和改进。
 
2.1 抓取的创作
 
抓取和操作的创作可以通过图形界面移动附加在机器手上的点和框架, 或改变关节的角度。 然后可以通过移动手指尖接触物体进一步改进抓取动作。在创作过程中,会用到具体的手臂和手,或只有手。抓取的动作序列的创作过程是视觉化的创作,编辑和记录。 图2所示的是使用抓取创作工具创作用Schunk公司的手臂和手抓取和操作一个杯子的序列。
 
 
2: 视觉化的创作用Schunk的手臂和手抓取一个杯子的动作。抓取的动作序列被显示在这个工具的底部。
 
 
抓取创作工具按键功能分别如下:
 
1. 添加框架按钮:把序列的每一帧作为机器人要经过的点。
2. 更新框架按钮:用户可以通过移动机器 人编辑抓取的每一帧。
3. 保存序列按钮:用户可以将抓取序列储存 为日后的执行文件。
4. 测试序列按钮:执行抓取动作。
5. 清除序列按钮:移除所有的抓取的帧,重新开始。
6. 编辑序列按钮:启用的抓取顺序编辑功能
 
抓取和操作工具的一个强大的功能是能够储存抓取动作序列。手臂和手的逆运动学可以用Energid开发的Actin工具包来控制。和机器视觉软件整合,机器视觉系统提供物体的方位给机器人,因此一套抓取动作序列可以用于在一个较大范围内抓取物体。
这一创作灵巧的抓取工具,方便易用。用鼠标和其他输入设备移动手和手指接触物体,手的运动路径可以记录下来。然而,如果只用位置控制,不可能实现所有目的的抓取。因为当手指接触物体的表面时会产生不定的力。对于易碎的物体,手需要轻轻地和物体接触, 因此需要如下面的所述力的控制的整合,
 
2.2 力控制
 
通过仿真测试和验证,进行力的控制下的抓取和操作是这一抓取动作设计的一个重要过程。适当的力和接触路径被储存在数据库中。力的控制系统通过图形用户界面(GUI),很容易配置,测试和编辑。
 
力的控制框架
力的控制 框架设计主要有以下要求:
·         必须能够容纳不同的力控制算法,并允许新的用户定义的算法。
·         能够容纳不同类型的力量/力 矩传感器。
·         必须适合模拟的和实际的机器人和传感器。
·         必须很好地与位置控制框架整合
 
 
3: 力的控制框架
 
力的控制框架支持位置为基础的力控制(PBFC),也被称作内位置环力控制,即位置控制用来执行力控制。PBFC 力控制不要求直接控制执行器的扭矩, 因此被广泛应用于工业机器人。PBFC 力控制。如图3所示, 外环的力通过调节器(Modifier)为内环力控制提供参考位置。调节器用理想的力(Fd)和力反馈 (F) 修改理想的轨迹 (xd), 然后传递指令位置(xc)给运动学的控制器。算出关节

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