基于高速視覺(jué)伺服的機(jī)器人抓取研究

張慶豐，占德勝

（馬鞍山職業(yè)技術(shù)學(xué)院 安徽馬鞍山 243031）

設(shè)計(jì)視覺(jué)伺服系統(tǒng)主要集中在三個(gè)方面，即：視覺(jué)系統(tǒng)、控制策略和實(shí)現(xiàn)策略。傳統(tǒng)檢測(cè)的不足之處是檢測(cè)范圍有著局限性，并且檢測(cè)手段單一。近年來(lái)視覺(jué)伺服控制所呈現(xiàn)出來(lái)的特點(diǎn)則是測(cè)量環(huán)境采用非接觸式，把視覺(jué)信息作為反饋，更大的信息量，機(jī)器人系統(tǒng)的精確性和靈活性等到了提高，視覺(jué)伺服控制在機(jī)器人控制中不可或缺［1］，目前毫無(wú)疑問(wèn)的成為機(jī)器人系統(tǒng)的重要控制手段。

目前常用的數(shù)字相機(jī)大多是30 fps左右采樣頻率，高速視覺(jué)伺服任務(wù)的需求無(wú)法得到滿(mǎn)足，近些年來(lái)從事這方面研究的學(xué)者和科技人員研制并開(kāi)發(fā)出多種的高速視覺(jué)系統(tǒng)［2］，為了保證圖像在采集、檢測(cè)和分析處理上達(dá)到高速的目的，此類(lèi)系統(tǒng)采用并行結(jié)構(gòu)，甚至頻率達(dá)到1 kHz以上，毫無(wú)疑問(wèn)的大大方便了針對(duì)高速運(yùn)動(dòng)物體的跟蹤、對(duì)柔性物體的識(shí)別［3］，但得出圖像分辨率依舊較低，物體表面紋理仍不夠清晰，且開(kāi)發(fā)和維護(hù)難度大，成本高。

本文采用一種高速且分辨率的視覺(jué)傳感器，構(gòu)建高速視覺(jué)伺服系統(tǒng)，由此采集被抓取物體圖像并獲得其在機(jī)器人笛卡爾坐標(biāo)系下的位置，再控制六自由度機(jī)器人末端到達(dá)指定位置，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)抓取。

1 六自由度機(jī)器人末端的精確控制

在高速視覺(jué)伺服控制機(jī)器人對(duì)物體進(jìn)行抓取圖像前的第一步則需要對(duì)該機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)建立模型，構(gòu)建其DH模型，得到機(jī)器人DH參數(shù)。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步開(kāi)展機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解，實(shí)時(shí)控制機(jī)器人末端到達(dá)指定位置。

1.1 DH建模

由于機(jī)器人進(jìn)行抓取時(shí)，末端位置說(shuō)采用機(jī)器人基座笛卡爾坐標(biāo)系來(lái)描述的，所以首先建立機(jī)器人的各關(guān)節(jié)坐標(biāo)關(guān)系，然后接著進(jìn)一步運(yùn)算得到其相鄰關(guān)節(jié)之間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系，最后再求出末端位置姿態(tài)相比較于基座笛卡爾坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系，求出其DH參數(shù)。機(jī)器人各個(gè)關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)動(dòng)角度的獲取是在其運(yùn)動(dòng)到抓取位置上進(jìn)行的，其各個(gè)關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)動(dòng)角度，實(shí)現(xiàn)最后抓取工作。

在本研究中，我們利用工業(yè)機(jī)器人一體化平臺(tái)進(jìn)行物體抓取，機(jī)器人本體如圖所圖1所示，可見(jiàn)一系列彼此連接起來(lái)的連桿組成機(jī)械手臂，我們把這種機(jī)械機(jī)構(gòu)在抽象出來(lái)兩個(gè)幾何要素和其參加：①公共法線(xiàn)距離；②垂直于公共法線(xiàn)距離所在平面內(nèi)兩軸的夾角；③兩個(gè)相鄰桿之間相對(duì)位；④兩個(gè)連桿公垂線(xiàn)夾角?；贒H模型規(guī)則，六自由度機(jī)器人DH模型如圖1所示：

由機(jī)器人各連桿坐標(biāo)系圖可以看出，①關(guān)節(jié)1：云臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)角度；②關(guān)節(jié)2：肩部關(guān)節(jié)；③關(guān)節(jié)3：肘關(guān)節(jié)；④關(guān)節(jié)4：腕關(guān)節(jié)；⑤關(guān)節(jié)5：末端執(zhí)行器的轉(zhuǎn)動(dòng)角度；⑥關(guān)節(jié)6：夾爪開(kāi)合。

這里完成轉(zhuǎn)換工作：機(jī)器人關(guān)節(jié)1轉(zhuǎn)換成連桿所在平面與基座世界坐標(biāo)系間夾角β，將其空間幾何參數(shù)分解，獲取平面幾何參數(shù)，這里用機(jī)器人ι0，ι1，ι2三連桿確定其末端所在空間中位置，表1是由圖1所得出的機(jī)械手的DH參數(shù)表。

圖1 機(jī)器人各連桿坐標(biāo)系圖

表1 六自由度機(jī)器人DH參數(shù)表

在DH模型的基礎(chǔ)上采用運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，可以進(jìn)行對(duì)機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解。

1.2 逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解

通過(guò)機(jī)器人末端所需要到達(dá)的位置點(diǎn)信息來(lái)計(jì)算出機(jī)器人各關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)動(dòng)角度，對(duì)其作逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解，機(jī)器人根據(jù)所設(shè)定位置進(jìn)行運(yùn)動(dòng)。

由上述可知，六自由度機(jī)器人可以看成一個(gè)平面三連桿機(jī)器人，設(shè)l0，l1，l2為三連桿的長(zhǎng)度，則其工作空間為一個(gè)圓環(huán)，其外徑：l0，l1，l2，內(nèi)徑：｜l0+l1+l2｜。根據(jù)運(yùn)動(dòng)的機(jī)器人末端期望位置和姿態(tài)位于工作空間位置，求出的解存在兩種情況：①若在工作空間內(nèi)，存在兩組可能的解；②若位于工作空間邊界上，則只有一組可能的解。

機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解即求解非線(xiàn)性方程組，主要兩類(lèi)方法，即數(shù)值解法和封閉解法。由于數(shù)值解法的迭代性質(zhì)，使得計(jì)算量大、過(guò)程復(fù)雜以及較差實(shí)時(shí)性，慢速度的運(yùn)算不可避免，為避免這一問(wèn)題，本研究采用封閉解法，即利用幾何法進(jìn)行逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解。第一步將機(jī)器人空間幾何參數(shù)分解轉(zhuǎn)化為平面幾何參數(shù)；第二步將關(guān)節(jié)1的轉(zhuǎn)動(dòng)角度轉(zhuǎn)換為三連桿所在平面與基座標(biāo)系之間的夾角；第三步用關(guān)節(jié)2、關(guān)節(jié)3和關(guān)節(jié)4的轉(zhuǎn)動(dòng)角度θ1，θ2，θ3確定平面內(nèi)物體位置，α為連桿3與該平面x軸夾角，可得α＝θ1+θ2+θ3。

2 視覺(jué)伺服控制設(shè)計(jì)

在精確控制機(jī)器人末端到達(dá)指定位置的基礎(chǔ)上，進(jìn)行進(jìn)一步的視覺(jué)伺服控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

圖2 六自由度機(jī)器人平面坐標(biāo)系連桿幾何圖

2.1 視覺(jué)伺服系統(tǒng)模型的構(gòu)建

視覺(jué)伺服控制系統(tǒng)，即指使用視覺(jué)反饋的控制系統(tǒng)，其任務(wù)函數(shù)為，其中s：系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)，：系統(tǒng)期望狀態(tài)，系統(tǒng)控制目的為將此任務(wù)函數(shù)調(diào)至最小。該控制較之常規(guī)控制具有更高維度和更大信息量，系統(tǒng)靈活性高，其流程框圖如圖3所示，系統(tǒng)主要有三部分組成：視覺(jué)系統(tǒng)、控制策略和機(jī)器人系統(tǒng)。

圖3 視覺(jué)伺服系統(tǒng)流程圖

如圖3所示：視覺(jué)伺服系統(tǒng)是首先得到視覺(jué)反饋信息（圖像獲取與視覺(jué)出來(lái)），然后由PID控制器得到控制輸入，當(dāng)然在具體應(yīng)用中視覺(jué)伺服系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)策略是需要依據(jù)任務(wù)要求進(jìn)行設(shè)計(jì)。

2.2 視覺(jué)伺服中的控制策略

該研究被抓物體在不斷移動(dòng)，其在高速視覺(jué)采集系統(tǒng)中的圖像會(huì)隨時(shí)變化，同時(shí)高速攝像機(jī)自身參數(shù)不穩(wěn)定的影響，導(dǎo)致高速視覺(jué)伺服系統(tǒng)的模型存在不確定性問(wèn)題。為此，本文采用自適應(yīng)算法，通過(guò)自適應(yīng)環(huán)節(jié)在線(xiàn)調(diào)整模型，從而優(yōu)化控制性能?？紤]特征點(diǎn)在圖像空間的運(yùn)動(dòng)特性，本研究結(jié)合Slotine等［4］的思想，使用梯度法［5］，或是其他搜索方法［6］，對(duì)特征點(diǎn)的估計(jì)投影誤差進(jìn)行在線(xiàn)最小化。相機(jī)標(biāo)定參數(shù)，運(yùn)用雅可比矩陣法［7］，由于此法基于深度無(wú)關(guān)使得相機(jī)參數(shù)線(xiàn)性表達(dá)。深度信息未知?jiǎng)t加入對(duì)深度自適應(yīng)環(huán)節(jié)，加強(qiáng)其穩(wěn)定性［8］、［9］。對(duì)于視覺(jué)伺服軌跡跟蹤控制，本研究采用無(wú)需測(cè)量圖像速度的方法，從而改善數(shù)值微分所帶來(lái)的問(wèn)題。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

為驗(yàn)證本文方法的有效性，本節(jié)開(kāi)展了實(shí)驗(yàn)研究。采用高速攝像機(jī)對(duì)被抓取物體進(jìn)行拍攝，得到其位置坐標(biāo)。再將該坐標(biāo)傳給機(jī)器人進(jìn)行逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人實(shí)時(shí)抓取物體。并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。

3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

3.1.1 平臺(tái)介紹

實(shí)驗(yàn)采用工業(yè)機(jī)器人一體化平臺(tái)。工業(yè)機(jī)器人一體化平臺(tái)，包括機(jī)器人電控柜，手持示教器，氣動(dòng)泵，六自由度機(jī)器人四個(gè)主要部分。此平臺(tái)具有碼垛，焊接，打磨，裝備的功能，并且可以系統(tǒng)的模擬自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)。除了以上功能外，該平臺(tái)內(nèi)具有高速的視覺(jué)采集控制系統(tǒng)，可以利用系統(tǒng)中的多種傳感器來(lái)對(duì)六自由度機(jī)器人進(jìn)行二次研發(fā)，其中機(jī)器人本體采用埃夫特六自由度機(jī)器人。

3.1.2 高速攝像機(jī)參數(shù)

本文采用美國(guó)VRI公司的Phantom高速攝像機(jī)V341高速攝像機(jī)其分辨率為2048×1952，速度為6600幀/秒。

3.1.3 機(jī)器人的DH模型參數(shù)

機(jī)器人的DH模型參數(shù)見(jiàn)表1。

3.1.4 傳送帶參數(shù)

本文采用的傳送帶為綠色傳送帶，其運(yùn)行速度為1 m/s。

3.1.5 被抓取物體

本文采用白色塑料圓柱體作為被抓取物體，其圓面直徑為：0.08 m；高為：0.12 m。

3.1.6 被抓取物體的位置被抓取物體位于傳送帶上，從機(jī)器人本體右側(cè)左側(cè)起由左至右依次分布。被抓取物體中心點(diǎn)位置1距離機(jī)器人笛卡爾坐標(biāo)系原點(diǎn)的X方向距離為：0.1 m，y方向距離為：0.15 m；被抓取物體中心點(diǎn)位置2距離機(jī)器人笛卡爾坐標(biāo)系原點(diǎn)的X方向距離為：0.03 m y方向距離為：0.17 m；被抓取物體中心點(diǎn)位置3距離機(jī)器人笛卡爾坐標(biāo)系原點(diǎn)的X方向距離為：0.1 m y方向距離為：0.14 m。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.2.1 圖像處理

對(duì)高速攝像機(jī)所拍攝的傳送帶上圓柱體圖像進(jìn)行閾值分割、輪廓提取，其結(jié)果如圖4-（a、b、c），圖5-（a、b、c）和圖6-（a、b、c）所示：

圖4-a 被原抓始取圖物像體位置1時(shí)

圖4-b 閾被值抓分取割物圖體位置1時(shí)

圖4-c 被抓取物體位置1時(shí)輪廓提取圖

圖5-a 被原抓始取圖物像體位置2時(shí)

圖5-b 閾被值抓分取割物圖體位置2時(shí)

圖5-c 被抓取物體位置2時(shí)輪廓提取圖

圖6-a 被原抓始取圖物像體位置3時(shí)

圖6-b 閾被值抓分取割物圖體位置3時(shí)

圖6-c 被抓取物體位置3時(shí)輪廓提取圖

由圖4-圖6對(duì)比可以看出，利用高速視覺(jué)傳感器，對(duì)原始圖像進(jìn)行處理，通過(guò)閾值分割算法準(zhǔn)確識(shí)別出被抓取物體，再根據(jù)輪廓提取算法可將被抓取物體的輪廓提取。

在對(duì)被抓取物體進(jìn)行輪廓提取后，即可得到其在機(jī)器人笛卡爾坐標(biāo)系下的位置坐標(biāo)，其被抓取物體中心點(diǎn)坐標(biāo)1：（-0.1 m，0.15 m）；被抓取物體中心點(diǎn)坐標(biāo)2：（0.03 m，0.17 m）；被抓取物體中心點(diǎn)坐標(biāo)3：（0.1 m，0.14 m）。

3.2.2 高速伺服系統(tǒng)下機(jī)器人抓取效果

在對(duì)高速攝像機(jī)所拍攝的圓柱體圖像進(jìn)行處理后，即可獲取圓柱體在機(jī)器人笛卡爾坐標(biāo)系中的位置，再將該位置傳給機(jī)器人進(jìn)行抓取。

4 結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)所采用的六自由度機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)建模，實(shí)時(shí)控制機(jī)器人末端到達(dá)指定位置。在此基礎(chǔ)上，采用高速攝像機(jī)，針對(duì)視覺(jué)伺服中模型不確定的問(wèn)題，采用自適應(yīng)控制方法實(shí)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)；基于工業(yè)機(jī)器人一體化平臺(tái)開(kāi)展實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明：利用高速攝像機(jī)，實(shí)時(shí)對(duì)運(yùn)動(dòng)的被抓取物體進(jìn)行閾值分割和輪廓提取，準(zhǔn)確獲得物體的中心坐標(biāo)值。根據(jù)該坐標(biāo)值，高速視覺(jué)伺服系統(tǒng)可以控制機(jī)器人準(zhǔn)確抓取運(yùn)動(dòng)的物體，驗(yàn)證了方法的有效性。