協(xié)作機器人智能視覺系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

王 全，解迎剛，楊海林

（北京信息科技大學 信息與通信工程學院，北京 100101）

0 引 言

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

1 智能視覺系統(tǒng)設計

對目標物體進行快速、準確的識別，視覺系統(tǒng)不可或缺。通過固定在機械手臂之外的攝像機進行圖片采集，使采集到的圖片更清晰準確，并通過圖像處理技術對采集到的圖像進行預處理，確定目標位置，再通過坐標系轉化得到目標在機械臂下的相對坐標，然后等待ROS （Robot Operating System,ROS）調用，完成抓取。

智能機器視覺實現(xiàn)流程如圖1所示。

圖1 機器視覺系統(tǒng)流程

2 基于find_object_2d的識別與檢測

檢測find_object_2d包是對物體進行識別和檢測的ROS包，它能夠對具體物體有關特點進行識別、檢測，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界面，能夠對被檢測的物體進行標識定位，標識完成后調用已保存的相關數(shù)據(jù)對指定目標進行特征檢測。該功能包中的檢測節(jié)點還能夠通過某個主題來公布攝像頭檢測到的物體信息。同時還能通過3D傳感器估計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find_object_3d節(jié)點，針對Kinect深度攝像頭和ZED等雙目識別裝置，可以用已確定目標中心部分的深度信息來提供具體的三維坐標。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

依照上文的設計流程，本小節(jié)對機械臂實際抓取情況進行測試與分析，從而驗證機械臂視覺抓取系統(tǒng)的整體運行效果。本系統(tǒng)實驗使用普通USB相機作為圖像采集設備，機械臂自主完成抓取動作，目標物體為一紅色可口可樂罐。

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

圖2 Gazebo中的抓取模型

啟動模型之后，進行目標物體的特征識別以及坐標獲取，獲得具體坐標后，在新終端輸入命令roslaunch probot_grasping probot_anno_grasping_demo.launch ，啟動機械臂抓取demo，此時機械臂為初始位姿。機械臂對目標物進行識別后，根據(jù)已獲取的具體坐標，對其末端執(zhí)行器的姿態(tài)進行調整，然后逐漸趨近目標，實施抓取。圖3所示為機械臂抓取過程中不同時刻的位姿，其中，圖3（a）為機械臂的初始位姿，圖3（b）為機械臂末端執(zhí)行器移動到物體上方時準備抓取時的位姿，圖3（c）為機械臂正在抓取目標物時的位姿，圖3（d）為機械臂將目標物移動到具體位置后的位姿。為保證機械臂視覺定位與抓取系統(tǒng)的準確性，實驗中選擇機械臂靜止抓取的方案，即在機械臂本體可達到的抓取范圍內選取目標物體進行抓取。

圖3 機械臂抓取測試

4 結 語

隨著我國工業(yè)技術水平的發(fā)展，以及在協(xié)作機器人領域的不斷探索與研究，越來越多的機器人被應用到工業(yè)生產(chǎn)中。更加智能的協(xié)作機器人智能視覺系統(tǒng)更是當今發(fā)展的潮流趨勢，這就意味著機器人視覺在工業(yè)生產(chǎn)中的使用將越來越廣泛。本文將智能視覺和機械臂運動控制合二為一，對協(xié)作機器人智能視覺系統(tǒng)進行設計和實現(xiàn)，并且在Ubuntu16.04的Gazebo仿真環(huán)境中進行了驗證。實驗結果表明，在機器視覺的幫助下，協(xié)作機器人可以很好地完成普通的目標抓取工作，為進一步推動機器視覺和協(xié)作機器人的發(fā)展做出了貢獻。