带3D Vision的双武装机器人组装宜家椅子

新加坡南洋理工大学(NTU Singapore)的科学家们开发了一种机器人，它可以不受干扰地自主组装宜家(IKEA)椅子。

由助理教授Pham Quang Cuong和他的团队从NTU的机械和航空航天工程学院设计，机器人包括IDS成像Ensenso N353D摄像机和两只配备有抓手的电装机械臂来抓取物体。该团队使用三个不同的开源库编写算法，以帮助机器人完成组装宜家椅子的工作。

它在8分和55秒内组装了宜家的斯特凡椅。在组装之前，机器人需要11分钟，21秒才能独立地规划运动途径和3秒以定位部件。

贵公司Pham Prof说：“对于一个机器人，将宜家椅子放在一起，这种精度比它看起来更复杂。可以自然地对人类自然地进行的职位中的职位，例如识别不同椅子部件的位置，握住部件所需的力，并确保机器人臂移动而不碰撞其他。我们通过相当大的工程努力，我们开发了将使机器人能够采取必要步骤以自己组装椅子的算法。

“我们希望在这种方法中融入更多人工智能，使机器人更加自主，这样它就可以通过人类演示、阅读使用手册，甚至从组装产品的图像来学习组装椅子的不同步骤。”

南洋理工大学的助理教授范教授、研究员弗朗西斯科博士Suárez-Ruiz和校友周贤先生认为，他们的机器人可以在执行特定的任务时发挥最大的价值，在不同的行业，任务是不同的，不需要专门的机器或装配线。

这个怎么运作

该机器人的设计旨在模仿人类用于组装物体的“硬件”的共性:通过Ensenso 3D摄像机的“眼睛”，以及通过能够六轴运动的工业机械手臂的“手臂”。每只手臂上都装有平行夹持器来抓取物品。手腕上安装有力传感器，可以确定“手指”握紧的力度，以及它们推动物体相互接触的力度。

机器人通过在地板上铺设的零件的3D照片来开始组装过程，以产生不同部件的估计位置的地图。这是为了尽可能地复制，在人类未解密并准备将自己的椅子放在一起复制。这里的挑战是快速且可靠地确定杂乱环境中足够精确的定位。Ensenso N35由“预计的纹理立体声愿景”原则（立体愿视觉）工作，模仿人类的愿景。两个相机从两个不同位置的一个场景中拍摄图像。虽然相机观察相同的场景，但是根据相机的投影光线存在不同的对象位置。

N35使用特殊的匹配算法来比较两个图像，搜索对应的点并可视化视差图中的所有点位移。然后，在这种情况下，ensenso软件确定每个图像像素或对象点的3D协调，在这种情况下椅子组件。

接下来，使用由团队开发的算法，机器人计划一个自由和碰撞的双手运动。这种运动途径需要与视觉和触觉感知，掌握和执行集成。

为了确保机械臂能够紧紧地抓住部件，并完成插入木塞等任务，施加的力必须得到调节。范教授解释说，这是一个挑战，因为工业机器人被设计为精确定位，但不擅长调节力。

安装在手腕上的力传感器有助于确定所需的力量，允许机器人通过在工件的表面上滑动木插头并进行紧密插入来精确地且始终地检测孔。

一个成功的自主灵巧操作的例子

由NTU新加坡科学家开发的机器人正在用于探索灵巧的操纵，这是一种机器人领域，需要精确控制手指或专门的机器人手的力量和动作。结果，机器人在其操纵物体中更为人性化。

到目前为止，Asst Pham表示，迄今为止，Dexterous操作的自主示范仅限于基本任务。

“一个原因可能是人类环境中的复杂操纵任务需要许多不同的技能。这包括能够映射物品的确切位置，计划自由的运动路径，并控制所需的力量。在这些技能之上，您必须能够管理机器人与环境之间的复杂互动，“他解释说。

“我们建造了我们的机器人的方式，从并行夹持器到手腕上的力传感器，所有人都朝着人类的方式操纵对象，”他补充说。

现在，该团队已经实现了演示宜家椅子组装的目标，他们正在与一些公司合作，将这种形式的机器人操作应用到一系列行业。

该团队现在正致力于部署机器人，以便在汽车行业中有用的玻璃键合，以及用于飞机制造业的金属部件中的钻孔。由于可以从架子上汲取机器人设置中的所有组件，因此不会成为一个问题。

这项历时三年的研究得到了教育部、南洋理工大学创新和企业部门ntutive以及新加坡-麻省理工学院研究与技术联盟的资助。

编者注：本文已从NTU新闻中心页面重新发布。

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