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LDV激光測振與3D視覺(jué)傳感在智能機器人中的應用

來(lái)源:智東西      編輯:創(chuàng )澤      時(shí)間:2020/8/7      主題:其他   [加盟]

宋云峰博士在本文分享了LDV激光測振及3D視覺(jué)傳感技術(shù)在智能機器人中的應用,主要介紹了智能機器人光學(xué)感知技術(shù)、LDV激光測振及3D視覺(jué)傳感技術(shù)原理及產(chǎn)品介紹、應用案例分享等內容。

在目前,3D視覺(jué)技術(shù)一度被公認為是具備提升機器人能力、擴充應用場(chǎng)景的關(guān)鍵,其原理主要利用光學(xué)成像,結構光、ToF三種原理,使得機器人能夠以一種三維的形態(tài)“看見(jiàn)”和理解事物,從而讓機器人具備更G的能動(dòng)性,集成商讓機器人看見(jiàn)物體的同時(shí)與力傳感器等進(jìn)行結合,以此讓機器人能夠完成較為基礎的柔性化生產(chǎn)和更多應用。

要點(diǎn)如下:

智能機器人光學(xué)感知技術(shù)

LDV激光測振及3D視覺(jué)傳感技術(shù)原理

LDV激光測振及3D視覺(jué)傳感產(chǎn)品介紹

應用L域及需求分析

應用案例分享

5G智能機器人感知及健康診斷







服務(wù)機器人核心模塊分析

環(huán)境感知技術(shù):機器人感知環(huán)境及自身狀態(tài)的窗口、運動(dòng)控制技術(shù):定位導航與運動(dòng)協(xié)調控制、人機交互技術(shù):人機有效溝通的橋梁

柔軟的靈巧手的設計、制備及驅動(dòng)

由于軟體材料的發(fā)展,靈巧手也開(kāi)始柔軟起來(lái),如柏林工業(yè)大學(xué)研制的軟體、欠驅動(dòng)、柔性多指靈巧手、康奈爾大學(xué)研制的軟體多指靈巧手、北京航空航天大學(xué)研制的軟體多指靈巧手

假肢腕關(guān)節和機器人腕關(guān)節優(yōu)缺點(diǎn)對比分析

假肢需要直接的人類(lèi)互動(dòng)來(lái)發(fā)揮功能,而機器人手腕則完全是主動(dòng)的,假腕還包括外部可調節功能,如可調節摩擦或鎖定;機器人手腕的任何調整通常都是在控制系統內完成的

串行腕關(guān)節與并行腕關(guān)節優(yōu)缺點(diǎn)對比分析

具有相同數量自由度的設備之間進(jìn)行比較時(shí),串行機構往往比并行機構更長(cháng),對于串行機構,運動(dòng)范圍和扭矩規格通常簡(jiǎn)單地由執行機構的選擇和基本形狀幾何決定

機器人手腕的系列分享之三自由度手腕

3自由度人工手腕在某些方面優(yōu)于人類(lèi)的手腕,如運動(dòng)范圍或扭矩輸出。盡管一些假肢在設計中加入了3自由度手腕,但串行3自由度手腕設備在機器人應用中更普遍

機器人手腕的系列分享之二自由度手腕

2自由度腕部由一個(gè)與旋轉器串聯(lián)的屈肌單元組成,形成一個(gè)U型關(guān)節。其中一種設備是OBRoboWrist ,它可以同時(shí)鎖住前旋和屈曲,當解鎖時(shí),還可以通過(guò)轉動(dòng)手腕上的項圈來(lái)調節運動(dòng)產(chǎn)生摩擦阻力

機器人手腕的系列分享之二

旋轉器用于使終端設備沿前臂的縱向放出或滾動(dòng),而屈肌使終端設備彎曲或俯仰, OB棘輪式旋轉手腕,被動(dòng)腕部裝置的鎖定也可以通過(guò)使用不可反向驅動(dòng)的機構來(lái)實(shí)現

機器人手腕的系列分享之一

假肢腕設計的有效基準能夠做3自由度運動(dòng),即旋前/旋后、屈伸和橈側/尺側偏移,未受影響的腕關(guān)節,其最大活動(dòng)范圍通常在76度/85度

移動(dòng)操作機器人Centauro通過(guò)融合自身攜帶的多傳感器信息可實(shí)現自主移動(dòng)和抓取操作

德國伯恩大學(xué)計算機學(xué)院研制的遙操作輪腿復合的移動(dòng)操作機器人可通過(guò)遠程操作平臺完成各種復雜操作任務(wù)

移動(dòng)機器人Wang利用深度強化學(xué)習算法和視覺(jué)感知相結合的方法完成非結構環(huán)境下的移動(dòng)

中科院沈陽(yáng)自動(dòng)化所的Wang利用深度強化學(xué)習算法和視覺(jué)感知相結合的方法來(lái)完成移動(dòng)機器人在非結構環(huán)境下的移動(dòng)操作

一種基于層次強化學(xué)習的機械手魯棒操作

在底層通過(guò)使用基于模型的操作單元,保證了手指與物體之間持續穩定的抓;在中層使用強化學(xué)習進(jìn)行規劃,從而實(shí)現較長(cháng)和復雜的手內操作流程

ICRA2020論文分享:基于視觸融合感知的可形變物體抓取狀態(tài)評估

人類(lèi)可以通過(guò)視覺(jué)和觸覺(jué)融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小,以防止其發(fā)生滑動(dòng)或過(guò)度形變,但這對于機器人來(lái)說(shuō)仍然是一個(gè)具有挑戰性的問(wèn)題
 
資料獲取
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