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怎么样去控制机器人抓取?

时间:2016/07/16  点击量:32
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1. 什么是机器人抓取?

如下图所示,给定一个物体和手,机器人抓取的基础问题分为三个:

u 怎么样去抓

u 怎么样去控制

u 怎么样去操作

按照难度,这三个问题基本是依次递增的。

图片16.png

 

(1)怎么样去抓?(Grasp Planning)

这个问题基本是一群大牛一开始就研究的问题,包括Salisbury、Mason、Cutkosky、Khatib 等等。大家研究来研究去,就是想知道,给定一个物体,给定一个任务,给定一个手,这个手该怎么去抓这个物体才是最好的?这个方向的最著名的结果算是force-closure了, 在很长时间基本相当于控制里面的稳定性的重要性了。

(2)怎么样去控制?(Grasp Control)

这个问题就是研究力控,包括手指末端的力控、触觉控制、刚度控制、阻抗控制等。很长一段时间,大家都在试图计算什么样的手指抓取力才是最优的。这里面以Martin Buss最为著名,将一个非线性优化问题转化成一个线性矩阵不等式问题,基本在几十毫秒左右可以得到优化结果。

(3)怎么样去操作?(Dexterous Manipulation)

其中最后一个问题关于灵巧操作,已经很多年没有什么好的进展了,现在也很少有人去碰这个问题了。

2. 为什么机器人抓取重要?

如下图所示,机器人抓取的研究涉及到很多方面,包括机械、控制、计算机、人工智能等等。很多时候,机器人抓取是一个很好的最小研究例子(minimal example),来支撑各个方向的研究。其次,机器人抓取中的研究内容,特别是灵巧性和交互性,能够对其他很多相关的研究起到作用,下面的第二张图就说明了这一点。另外,抓取也是机器人走进真实世界必不可少的功能,手对人类是如此重要,我们当然希望赋予机器人同样的功能。

望赋予机器人同样的功能。

图片17.png

 

图片18.png

 

3. 为什么机器人抓取很难?

抓取对我们而言是如此简单,所以我们很有可能认为对机器人也很简单,但实际上是相当难的。如果看过各种或者参加过各种抓取比赛,应该是生无可恋了,机器人抓取的底线比你想象的肯定要低。但是很多paper中的数据都是在制定的非常不真实的条件下,给人一种很高的成功率的感觉。

现实世界有太多的不确定性,因为不确定性,我们在抓取中用到的模型基本上都是不准确的,甚至是错的。而我们又没有足够好的传感器,可以实时给我们反馈真实的状态。更糟糕的是,我们连一个好点的手也没用,很难准确的去控制机器人手到我们想要的状态。未来很长一段时间,怎么样处理这些不确定性,将会是机器人抓取的一个热点方向。其实这个方向也很热,基本每年都有相关的workshop。

4. 未来的方向?

既然还有这么多的未解决的问题,那么未来的方向在哪里?如下几点,更好的理解不确定性、更多的利用接触、更灵巧的设计、更稳定的传感器。如果这几个点做好了,机器人抓取离大面积的现实应用也不会太远。


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