轮式移动操作机器人研究概览-电子游戏登录

2020年初突如其来的新冠疫情给全世界人民带来了沉重的伤害，病毒强大的传染性，时刻威胁着人类生命的安全。具有操作功能的可移动平台可有效协助和替代医务人员在传染病房的部分工作，最大限度的降低病毒的传播和保护健康医务人员。根据当前移动操作机器人的研究，其主要由移动底盘和操作机械臂组成，其中移动底盘又分为轮式、腿式、履带式和轮腿复合式，而轮式移动底盘以其结构简单，容易控制，可扩展性强、移动灵活等特点，得到广泛应用。随着定位导航、深度学习的深入研究，使搭载机械臂的移动机器人完成类人的操作成为可能，全球的研究人员对此进行了广泛研究并在室内室外坏境中进行了大量实验验证，下面就近几年的基于轮式移动底盘的移动操作机器人研究概览如下。

cosero[1]是德国波恩大学的sven behnke团队根据家庭环境中的日常操作任务而研制的一款仿人操作机器人(如图1(a)(b))。机器人底部配备了四轮独立转向行走机构，以便在灵活的通过狭窄通道，上部配备了两个7自由度机械臂已完成拟人的操作，并在夹持器末端装有红外测距传感器已达到对抓取目标的距离探测，在顶端安装有kinect相机，以实现对目标环境的3d感知。cosero通过底盘的激光雷达进行导航和定位，采用法线估计和场景分割相结合的方法对目标进行3d点云分割，采用无碰撞抓取方法[1]对目标物体进行抓取(如图1(c)(d))。在论文[2]中，作者运用cosero进行零件分拣搬运实验，通过2d激光雷达导航到作业点，通过rgb-d相机对目标进行识别分割，规划抓取路径和抓取姿态估计(如图1(e))。在论文[3]中，作者采用深度学习方法对目标进行姿态估计，并完成了提壶灌溉，人机交互和使用工具等复杂任务(如图1(f))。schwarz[4]介绍了cosero基于深度学习方法的目标姿态估计和rgb-d slam等感知测量。

图1 cosero机器人

   personal robot 2(pr2)[5]是willow garage开发的移动式操作机器人平台(如图2(a))，它配备两个兼容7自由度机械臂和机械手，在头部、胸部、肘部、夹爪上分别安装有高分辨率摄像头、激光测距仪、惯性测量单元、触觉传感器等丰富的传感设备，通过底部的四轮移动平台可无限扩展其作业范围，提供基于ros系统的仿真环境，可模拟开门、打台球和画画等复杂操作，适用于科研的实验平台。welschehold[6]在pr2实现了从人的开门操作动作示教中学习移动底盘的运动方式以及夹持器的操作姿态，作者将机器人的学习分为三个部分的轨迹预测包括示教者的手部运动轨迹、示教者的身体移动轨迹以及被操作物体的运动轨迹，最后通过超图优化方式的来预测机器人底盘运动和操作机械臂的运动轨迹(如图2(b)-(d))。

图2 pr2机器人

  中科院沈阳自动化所的wang利用深度强化学习算法和视觉感知相结合的方法来完成移动机器人(如图3(a))在非结构环境下的移动操作[7]。作者将移动操作过程看做一个标准的强化学习问题，首先通过双目相机通过dope获取目标物体的6d姿态p以及机器人本体的当前状态st,接着通过基于ppo的强化学习算法预测机器人的本体，机械臂以及机械手的运动并控制机器人本体运动，最后机器人的运动状态st 1和响应rt，其中响应主要包含了整个系统的控制响应rctrl、机械手末端的位置响应rdist以及抓取状态rgrasp(如图3(b))。最后作者在仿真环境和真实环境下测试了不同高度下的抓取成功率，在仿真中，立方体的抓取效果最好达到了90%的成功率，而球类物体较差仅有60%左右，而在实际测试过程中，在姿态估计正确的前提下可实现目标物体的成功抓取(如3(c)(d))。

图3 基于强化学习的移动操作系统

图4 rezero机器人