触觉感知机器人如何规划与执行动作
配备三维力传感器的独特末端工具和创新控制算法使机械臂能够从织物存储仓中"拣选"物品并将物品"存放"到仓中。
系统概述
在某中心的配送中心，Vulcan机器人已完成试点试验，准备进入测试阶段。这些机器人专门设计用于在织物存储仓中进行物品存放和拣选操作。
与现有工业机器人不同，Vulcan机器人专门设计为与其工作环境中的随机物体进行接触。末端工具配备的传感器使机器人能够测量施加在这些物体上的力，并在力过大之前停止操作。
技术特点
触觉感知创新
传统工业自动化围绕防止接触构建，而新系统将触觉与视觉结合使用。机器人像人类一样，通过接触来规划和控制运动。
硬件配置
拣选机器人末端工具：吸盘装置，配备深度摄像头，提供拣选操作过程中箱内内容物移动的实时反馈。
存放机器人末端工具：带有两个平行板的夹持器，每个板内置传送带。还配备可伸缩铝制附件，用于移动箱内物品以腾出空间。
辅助臂：配备钩状末端工具，用于拉下或推上覆盖存储箱前面的弹性带。
核心算法
存放算法
存放系统配备三对立体摄像头，通过冗余立体成像构建精确的3D模型。成像算法使用三个不同的深度学习模型以三种不同方式分割箱图像：
- 一个模型分割弹性带
- 一个模型分割箱子
- 第三个模型分割带内物体
这些分割结果然后投影到立体相机捕获的三维点云上，生成箱子的复合3D分割。
存放算法然后计算表示每个箱中自由空间的边界框。算法使用卷积在2D图像中识别可以插入物品的空间：它逐步遍历图像，将相同的核应用于连续的像素块，直到找到匹配项。
拣选算法
拣选操作使用末端工具的内置摄像头，该摄像头使用结构光来测量深度。与存放操作类似，拣选操作从分割图像开始，但分割由单个MaskDINO神经模型执行。
算法还使用符号距离函数来表征三维场景：箱子前面的自由空间用正距离值表示，分割表面后面的占用空间用负距离值表示。
产品匹配模型通过对比学习进行训练：它接收成对的图像，学习最小化表示空间中同一对象表示之间的距离，并最大化不同对象表示之间的距离。
操作流程
基于系统生成的对应关系，存放算法然后将一组控制原语串联起来执行存放。如有必要，机器人可以水平插入刀片并将物体旋转90度以腾出插入空间。
对于拣选操作，算法使用3D复合识别目标物品相对平坦的表面，这些表面有望为吸盘工具提供良好的粘附点。然后根据周围区域的符号距离对候选表面进行排名，这些距离指示提取过程中碰撞的可能性。
应用前景
这种力在环、高接触式的操作方式代表了机器人操作的新范式，能够处理各种不同类型的物品，在受限空间中进行精细操作，为未来20年的机器人应用开辟了新的可能性。
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