基于视觉引导的工业机器人智能抓取研究

李安琦,张骐 ,曲智强,郝昱猛

摘要：本研究提出了一种基于视觉引导的工业机器人智能抓取技术，通过引入深度学习算法和视觉传感器，实现工业机器人对于不同形状、大小、材质的物体的高效抓取。具体而言，本研究提出了一种基于卷积神经网络的物体检测和定位算法，以及一种基于逆向运动学的机器人运动规划算法，实现智能抓取过程中的物体检测和抓取路径规划。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提高工业机器人的抓取能力和抓取效率。

关键词：视觉引导；工业机器人；智能抓取；深度学习；物体检测；机器人运动规划

随着工业自动化的不断发展，工业机器人在生产线中的应用越来越广泛。然而，机器人的抓取能力在很多情况下仍然不如人类。人类具有高度的视觉识别和空间感知能力，这使得我们能够轻松地抓取各种形状和大小的物体。因此，通过视觉引导技术来提高工业机器人的抓取能力已经成为了当前研究的热点之一。

本研究旨在探索基于视觉引导的工业机器人智能抓取技术，通过引入视觉传感器和深度学习算法，实现机器人对于不同形状、大小、材质的物体的高效抓取。本研究将会涉及到机器视觉、深度学习、机器人控制等多个领域的知识，同时将会进行实验验证，以验证所提出的方法的有效性和可行性。

一、工业机器人智能视觉引导技术的分类

工业机器人智能视觉引导技术可以按照不同的分类方式进行划分，以下是其中几种分类方式：

1、根据视觉传感器类型的不同，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为单目视觉、双目视觉、深度相机等不同类型。

2、根据机器人与物体之间的相对位置关系，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为固定位置视觉引导和移动位置视觉引导两种。

3、根据机器人抓取的目标物体的类型，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为刚性物体抓取和柔性物体抓取两种。

4、根据使用的算法不同，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为传统视觉算法和深度学习算法两种。

5、根据机器人抓取的难度和复杂程度，可以将工业机器人智能视觉引导技术分为简单物体抓取和复杂物体抓取两种。

二、视觉引导系统的相机标定方法

视觉引导系统的相机标定是为了确定相机内外参数，以实现准确的物体姿态估计和抓取。相机标定的目的是建立从像素坐标到相机坐标系和世界坐标系的映射关系。常见的相机标定方法包括以下几种：

2.1 视觉引导方式

视觉引导系统是通过相机获取物体的图像信息，然后通过图像处理和分析，提取出物体位置和姿态信息，最终控制机器人实现精确抓取。常见的视觉引导方式包括基于模板匹配的方法、基于特征点匹配的方法和基于深度学习的方法。

2.2 相机模型的建立与坐标转换

在进行相机标定前，需要建立相机模型并进行坐标转换。相机模型是描述相机成像原理的数学模型，用于将物体三维空间坐标转化为图像坐标。常用的相机模型包括针孔相机模型和透视相机模型。在建立相机模型后，需要进行坐标转换，将物体坐标系转换到相机坐标系，并进一步转换到机器人坐标系。

2.3 相机标定

相机标定是指在已知相机模型和坐标转换关系的情况下，通过对已知空间点在图像中的对应关系进行求解，从而确定相机内外参数的过程。相机内参数包括相机的焦距、主点位置、畸变系数等；相机外参数包括相机的位置和姿态。相机标定的目的是用于提高视觉引导系统的精度和稳定性。常用的相机标定方法包括棋盘格标定法、球体标定法、双目标定法等。

三、工业机器人智能抓取技术

工业机器人智能抓取技术是指利用视觉、力觉、控制等技术，使工业机器人能够自动识别、定位、抓取目标物体的过程。该技术可以提高工业机器人的自动化程度、生产效率和生产质量，具有广泛的应用前景。下面介绍几种常见的工业机器人智能抓取技术：

3.1 目标识别和目标位姿求取

目标识别和目标位姿求取是工业机器人智能抓取技术中的重要环节。目标识别是指通过视觉或其他传感器感知目标物体，并从中提取出目标物体的特征信息，如形状、颜色、纹理等。目标位姿求取是指通过目标物体的特征信息，计算出目标物体在机器人坐标系下的位姿信息，包括位置和姿态。

（1）常见的目标识别和目标位姿求取方法包括：基于视觉的目标识别和位姿求取：通过相机获取目标物体的图像信息，然后利用图像处理和机器视觉算法，提取出目标物体的特征信息，如角点、边缘、纹理等，从而计算出目标物体的位姿信息。常用的机器视觉算法包括SIFT、SURF、ORB等。

（2）基于点云的目标识别和位姿求取：通过激光雷达或RGB-D相机获取目标物体的点云数据，然后利用点云处理和计算几何算法，提取出目标物体的特征信息，如法向量、曲率、形状描述子等，从而计算出目标物体的位姿信息。常用的计算几何算法包括ICP、PCL等。

（3）基于深度学习的目标识别和位姿求取：通过深度学习算法，如CNN、YOLO、Faster R-CNN等，对目标物体进行识别和分类，并计算出目标物体的位姿信息。这种方法需要大量的训练数据和计算资源，但具有较强的适应性和泛化能力。

3.2 抓取规划

抓取规划是指通过控制机器人手指或夹爪的运动，实现对目标物体的抓取。抓取规划需要考虑多种因素，如目标物体的形状、材质、大小、姿态、重心等，机器人手指或夹爪的形状和参数，以及抓取过程中的力学特性和稳定性等。

（1）常见的抓取规划方法包括：基于力控的抓取规划：通过力传感器感知抓取过程中的力和力矩数据，并通过控制机器人手指或夹爪的力闭环，实现对目标物体的稳定抓取。该方法具有较强的稳定性和适应性，但需要对机器人手指或夹爪进行力控制。

（2）基于形状匹配的抓取规划：通过匹配目标物体的形状特征和机器人手指或夹爪的形状特征，计算出最优的抓取姿态和抓取力矩，从而实现对目标物体的抓取。该方法具有较强的适应性和通用性，但对目标物体和机器人手指或夹爪的形状特征要求较高。

（3）基于力学仿真的抓取规划：通过对抓取过程中的机器人手指或夹爪和目标物体的力学特性进行仿真和分析，计算出最优的抓取姿态和抓取力矩，从而实现对目标物体的抓取。该方法具有较强的稳定性和可靠性，但需要对机器人手指或夹爪和目标物体的力学特性进行详细的建模和仿真分析。

（4）基于深度学习的抓取规划：通过深度学习算法，如强化学习、策略梯度等，对机器人手指或夹爪的运动和抓取力矩进行优化和训练，从而实现对目标物体的抓取。该方法需要大量的训练数据和计算资源，但具有较强的适应性和泛化能力。

四、结论

工业机器人已成为现代制造业中不可或缺的设备，智能抓取技术是其中的热点之一。目标识别和位姿求取、抓取规划是智能抓取技术的重要环节，需要综合考虑多种因素。智能抓取技术已被广泛应用于自动化生产线、仓储物流、医疗护理等领域，随着技术的不断进步，智能抓取技术将为现代制造业的发展和升级提供强有力的支撑。

参考文献：

1、马国华，杨少帅，李治军. 机器人抓取技术及其发展趋势[J]. 机械设计与制造，2017(2): 65-68.

2、郭建辉，王玉峰，王伟. 基于深度学习的机器人抓取规划技术综述[J]. 计算机工程与应用，2020，56(2): 91-96.

3、刘永超，佟志涛，贺志斌等. 机器人控制与规划技术综述[J]. 自动化学报，2018，44(3): 401-424.

4、赵旭光，刘家瑞，张勇. 机器人智能抓取技术研究综述[J]. 机械设计与制造，2019，38(11): 11-14.

5、罗书峰，袁小华，胡强等. 机器人抓取规划方法研究综述[J]. 工业控制计算机，2020，33(2): 25-31.