CN107186756A - 一种用于五指灵巧手自适应预抓取的接近觉传感网 - Google Patents

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罗庆生
卢奕昂
韩连强
孙尧
张道统
王鑫
刘思灿
王宇飞
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    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1694—Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion

Abstract

本发明内容设计了一种用于五指灵巧手自适应预抓取的接近觉传感网，利用仿人灵巧手结构上的包络特点，通过在各关节安置角度传感器及各指节内侧表面嵌入距离传感器组成传感网络，为灵巧手的预抓取任务提供了两个新型功能。一方面能够建立手掌内物体的三维模型，基于连杆机构学对上述两种传感器的数据进行实时处理，得到物体点云数据，为识别抓取目标提供了一种新的方法。另一方面，通过接近觉传感网对各手指的侧摆运动进行控制，传感网将力规划时指尖可达域从三维空间降为二维平面，解决了计算指尖期望位姿的运算量大等问题，提高了预抓取阶段的实时规划速度，同时让尽可能多的指节与抓取目标接触，为实现稳定抓握奠定更好的基础。

Description

一种用于五指灵巧手自适应预抓取的接近觉传感网
技术领域
本发明属于机器人技术领域，提出了一种新型的接近觉传感网，具体涉及接近觉传感网在仿人五指灵巧手预抓取阶段的应用，优化了灵巧手的预抓取作业。
背景技术
目前，仿人灵巧手的研究开发已经成为机器人尖端领域的重要课题。自20世纪80年代起，各国学者研制了各种类型的仿人灵巧手，希望在结构和功能上模仿人手，扩展工业机械手的功能。仿人灵巧手和传统机械手相比确实具有更多的优势，可以解决一些复杂的问题。但同时，仿人手的抓取规划和控制相当复杂，大多数仿人手的抓取规划都停留在抓取单一的物体上面，如何更好的适应抓取不同的物体成为研究仿人手的热点问题。目前，大多数抓取规划都使用摄像头在预抓取阶段识别待抓取物体的形状。通过安装在手指或手掌处的摄像头，对待抓取物体进行三维重建或者构成点云图等方法，确定抓取点。不过由于目前计算机视觉在计算量方面过于繁重，不能很好的实现实时规划，并且摄像头成本较高。因此，如何在预抓取阶段更好的实时识别物体，降低预抓取阶段的运算量，成为一大亟待解决的问题。
发明内容
本发明内容设计了一种用于五指灵巧手自适应预抓取的接近觉传感网，充分利用了仿人灵巧手结构上的包络特点，通过在灵巧手各关节安置角度传感器以及各指节内侧表面嵌入距离传感器组成了传感网络。该传感网主要为灵巧手的预抓取任务提供了两个新型功能，一方面能够用于建立手掌内物体的三维模型，通过旋转腕部关节、基于连杆机构学对指节距离传感器和关节角度传感器的数据进行实时处理，从而得到手掌内物体的点云数据，为识别抓取目标提供了一种新的方法。另一方面，通过接近觉传感网对各手指的侧摆运动进行控制，解决了只通过力规划算法计算指尖期望位姿的计算量大、实时性差等问题，接近觉传感网将力规划运算时所需要的指尖可达域从三维空间降为二维平面，从而降低了预抓取阶段的运算量、提高了该阶段的实时规划速度，同时能够让尽可能多的指节与抓取目标接触，为实现稳定抓握奠定更好的基础。
技术实现
为了实现上述发明目的，我们基于仿人五指灵巧手的结构特点与运动特性，设计了用于五指灵巧手预抓取的接近觉传感网，为灵巧手的预抓取阶段提供了两种新型功能和方法。
接近觉传感网主要由灵巧手各关节处的角度传感器和各指节内侧表面上的距离传感器组成，角度传感器用于测量关节当前相对于初始状态的角度，距离传感器用于测量指节与手掌中物体的距离。
在识别抓取目标的新型功能中，在腕部正交关节处设置原点并建立空间坐标系，基于连杆机构学、根据各关节之间的长度及各关节的角度确定各指节在空间坐标系中的位姿，在腕部旋转的过程中，通过各指节与其前方物体的距离得到空间坐标系中的物体的点云数据即其形状轮廓，为识别手掌中物体提供了一种新的方法。
在五指灵巧手预抓取阶段，通过接近觉传感网检测各指节前方是否存在抓取目标，进而控制各手指的侧摆运动，该方法一方面可以实现尽可能多的指节与目标物体接触，另一方面，传统力规划算法需要计算各指尖可达域与抓取目标的三维空间的交集，该方法可以使力规划算法所需的指尖可达域从三维空间降为二维平面，从而极大降低了力规划阶段的运算量、提高了整个预抓取过程的速度，以实现对目标物体更快、更稳的抓取。
本发明优点在于：
(1)充分利用了灵巧手结构上的包络特点设计了接近觉传感网；
(2)能够实现一种新型识别抓取目标的功能和方法；
(3)降低了灵巧手预抓取阶段的运算量、提高了该阶段的实施速度。
附图说明
附图1为单手指的接近觉传感网局部示意图；
附图2为大拇指的接近觉传感网局部示意图；
附图3为接近觉传感网整体布局示意图；
附图4为传感网整体布局简化示意图及识别物体的过程示意图；
附图5为力规划算法中指尖可达域的三维空间示意图；
附图6为力规划算法中指尖可达域的二维平面示意图；
附图7为接近觉传感网控制手指侧摆运动的示意图。
具体实施方式
附图1为单手指的接近觉传感网局部示意图。接近觉传感网的距离传感器(1)分别位于灵巧手分手指指尖(2)、指节(3)、指基(4)的内侧表面上。
附图2为大拇指的接近觉传感网局部示意图。接近觉传感网的距离传感器(1)分别位于灵巧手大拇指指尖(5)、指节(6)的内侧表面上，(7)、(8)分别为大拇指指基和手掌。
附图3为接近觉传感网整体布局示意图。灵巧手各指节内侧表面嵌入距离传感器(1)组成了接近觉传感网。
附图4为传感网整体布局简化示意图及识别物体的过程示意图。(9)为目标物体。灵巧手各指节(10)内侧表面嵌入距离传感器组成了接近觉传感网，其中黑色三角形为距离传感器，黑色圆形为该距离传感器的目标检测点，黑色三角形与圆形之间的虚线连线长度即为该距离传感器与目标物体的距离。在空间坐标系下，通过旋转腕部关节(11)，记录并处理每一离散时刻接近觉传感网中各距离传感器的数据，从而获得目标物体的外形点云数据、建立其三维模型。
附图5为力规划算法中指尖可达域的三维空间示意图。传统力规划算法首先需要计算各指尖的可达域，该可达域为三维空间，存在运算量庞大、实时性差等问题。
附图6为力规划算法中指尖可达域的二维平面示意图。通过接近觉传感网控制各手指的侧摆运动，使力规划算法所需的指尖可达域从三维空间降为二维平面，从而极大降低了力规划阶段的运算量、提高了整个预抓取过程的实时规划速度。
附图7为接近觉传感网控制手指侧摆运动的示意图。通过传感网检测各指节前方是否存在抓取目标，进而控制各手指的侧摆运动，该方法能够实现对目标物体更快、更稳的抓取，同时让尽可能多的指节与目标物体接触，为实现稳定抓握奠定更好的基础。

Claims (5)

1.一种用于五指灵巧手自适应预抓取的接近觉传感网，其特征在于结合仿人灵巧手结构上的包络特点，将距离传感器合理嵌在灵巧手各指节内侧表面，并将角度传感器放置于各关节处，组成了接近觉传感器网络，为灵巧手的预抓取任务提供了两个新型功能。一方面能够用于建立手掌内物体的三维模型，为识别抓取目标提供了一种新的方法。另一方面，通过接近觉传感网控制各手指的侧摆运动，极大降低了预抓取阶段的计算量、提高了该阶段的实时规划速度，同时能够让尽可能多的指节与抓取目标接触，为实现稳定抓握奠定更好的基础。
2.根据权利要求1，用于五指灵巧手自适应预抓取的接近觉传感网，其特征在于将距离传感器嵌在灵巧手各指节内侧表面以及将角度传感器放置于各关节处，组成了接近觉传感器网络，合理利用了灵巧手的结构特点，避免了引入外部视觉的计算繁重、实时性低等问题，极大提高了预抓取阶段的实时规划速度。
3.根据权利要求1，用于五指灵巧手自适应预抓取的接近觉传感网，其特征在于能够用于建立手掌内物体的三维模型，通过旋转腕部关节、基于连杆机构学对指节距离传感器和关节角度传感器的数据进行实时处理，从而得到手掌内物体的点云数据，为识别抓取目标提供了一种新的方法。
4.根据权利要求1，用于五指灵巧手自适应预抓取的接近觉传感网，其特征在于通过该传感网对各手指的侧摆运动进行控制，解决了只通过力规划算法计算指尖期望位姿的运算量大、实时性差等问题，该传感网将力规划时所需要的指尖可达域从三维空间降为二维平面，从而降低了预抓取阶段的运算量、提高了该阶段的实时规划速度。
5.根据权利要求1，用于五指灵巧手自适应预抓取的接近觉传感网，其特征在于通过该传感网能够让更多的指节与抓取目标接触，解决了传统灵巧手仅规划各手指指尖与抓取目标接触造成的抓握不稳定等问题，为实现稳定抓握奠定更好的基础。
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