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工业机器人:① “臂”的形态 ② “手”的形态 ③ 视觉,力和触觉

1 机器人的不同形态

“臂”的形态
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“手”的形态
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2 常见的操作任务

操作:插入、推和滑
抓取:两指(平行夹爪)抓取、灵巧手抓取
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落地-产品化

(1)机械臂:① 工业自动化应用,相对场景比较确定和可控 ② 部分生活场景:任务相对比较清晰,如咖啡机器人、冰淇淋机器人
(2)移动机器人:① 清洁机器人 ② 配送机器人

挑战:(1)通用抓取与操作 (2)服务机器人
机器人应用的特点:

  • Demo相对容易
  • 长期稳定高质量服务有挑战
  • 需求复杂且产品需求高度多样化
  • 产品化挑战,商业化更挑战
  • 开放场景Corner case多且不好处理

3 机器人运动规划控制方法

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规划控制架构:任务规划(任务拆解)、路径规划、轨迹规划&优化

空间:构型空间、笛卡尔空间、C-space到笛卡尔的映射相对容易

路径规划:
(1)基于采样:RRT,PRM
(2)基于优化的方法
(3)后处理
(4)碰撞检测

① 基于采样的算法生成的path需要后处理平滑
② C-space(joint space)需要做速度规划,往往通过cubic spline等方法来实现,保证联系且满足一定的边界约束
③ 在C-space和笛卡尔space的变换,优化和碰撞检测需要处理

4 机器人传感器和视觉介绍

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机器人学习方法介绍:通过学习的方法来解决机器人问题,特别是规划和控制问题
常见学习任务:

(1)运动学和规划器:

  • 机器人运动学学习:学习机器人FK和IK模型,输出一般为关节角
  • 通用规划学习-sampling-based planning:输出一般为采样点

(2)任务学习

  • 静态场景-抓取:输出一般为抓取位姿
  • 操作学习&policy学习(例如叠衣服):输出一般为action
  • 通用场景学习(语言指令+长时序任务):输出action(中间一般有planning)

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5 实践工具

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