CN205121556U - 机器人抓取系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种机器人抓取系统，包括：机器人(2)、摄像机(3)、远程控制计算机(4)、和四指手爪(5)，其中：四指手爪(5)和摄像机(3)固定在机器人(2)的第六轴末端；摄像机(3)的像平面设为与四指手爪(5)的手指方向垂直；摄像机(3)、远程控制计算机(4)和机器人(2)依次电气连接。

Description

机器人抓取系统

技术领域

本实用新型涉及机器人领域，特别地涉及一种机器人稳定抓取工件的系统。

背景技术

机器人飞速发展的今天，工业机器人在制造业中的应用也越来越广泛。如汽车及汽车零部件制造、机械加工、电子电气生产、橡胶及塑料制造、食品加工、木材与家具制造等领域的自动化生产过程中，机器人作业发挥着重要作用。机器人对工件的抓取是制造业的自动化生产中一项常见的任务。目前，视觉引导与定位技术已经成为工业机器人获得作业周围环境信息的主要手段，但目前的技术尚未提供实现快速稳定抓取的方法。在工业中，机器人抓取的过程存在抓取缓慢或不稳定的情况，存在抓取一类工件的困难，且实时性和可靠性不能保证。

实用新型内容

本实用新型提供了一种机器人抓取系统，该系统适用制造业中工业机器人工件抓取作业，提高了机器人工作的效率。

本实用新型的机器人抓取系统包括：机器人、摄像机、远程控制计算机、和四指手爪，其中：四指手爪和摄像机固定在机器人的第六轴末端；摄像机的像平面设为与四指手爪的手指方向垂直；以及摄像机、远程控制计算机和机器人依次电气连接。

可选地，机器人的第六轴末端是与末端执行器相连接的轴末端。

可选地，四指手爪包括手掌圆盘、两条交叉直线导轨和四个手指，所述两条交叉直线导轨固定在手掌圆盘上且互相正交，所述四个手指分成两组，每组手指通过一个电机驱动以沿着相应的直线导轨同时移进或移出。

可选地，该机器人抓取系统还包括传送带。

该机器人抓取系统具有实时性好，可靠性高，抓取快速稳定等优点。

附图说明

图1为本实用新型的系统主视图。

图2为本实用新型的基于视觉和环境吸引域融合的机器人抓取方法流程示意图。

图3为本实用新型四指手爪和工件图。

图4为本实用新型的所建立的手爪坐标系图。

图5为本实用新型的具体实施方式中所用的凸六面体工件的三维立体图。

图6为本实用新型的凸六面体工件在x_go_gy_g平面投影。

图7为本实用新型的环境约束域子空间C₁曲线图。

图8为本实用新型的环境约束域子空间C₂曲面图。

图9为本实用新型的抓取过程中凸六面体工件在x_go_gy_g平面的投影。

具体实施方式

为使本实用新型的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本实用新型作进一步的详细说明。

本实用新型公开了一种基于视觉和环境吸引域融合的机器人抓取工件方法及系统。

本方法针对的是能稳定放置在水平面上凹凸多面体工件。

本方法利用吸引域理论，即非线性系统中，如果存在吸引域，则吸引域的最低点对应着该非线性系统的一个稳定状态。本方法分离线分析与在线抓取两个阶段。在离线阶段，首先基于手爪和工件的CAD模型构建环境约束域，并将高维环境约束域分解成若干三维以下子空间并求出子空间中约束域的局部最低点，即稳定抓取状态；在在线阶段，利用摄像头采集单幅图像，识别并定位工件位姿，然后计算由初始状态到高维环境约束域的路径规划，通过计算机输出轨迹点控制机器人运动并实现对工件的稳定抓取。

本实用新型还公开了一种实现以上方法的基于视觉和环境吸引域融合的机器人抓取系统，包括，传送带、机器人、摄像机、远程控制计算机、四指手爪和工件。该系统利用视频摄像头采集图像，利用计算机识别工件并定位工件位姿，通过环境吸引域得到工件的稳定抓取位姿，并计算出初始位姿与稳定抓取位姿之间的路径规划，从而控制机械手快速、稳定抓取工件。系统中视频摄像头采集单幅工件图像；计算机通过图像识别并定位工件，计算机械手从初始状态到稳定抓取的路径规划，控制机器人的运动，控制机械手抓取工件；计算机的数据端与工业机器人的控制柜的数据端连接，通过输出轨迹点控制工业机器人的运动。该系统具有实时性好，可靠性高，抓取快速稳定等优点。

下面结合实施例及附图对本实用新型作进一步详细的描述，但本实用新型的实施方式不限于此。

实施例

如附图1所示，一种基于视觉和环境吸引域融合的机器人抓取系统，包括机器人2、摄像机3、远程控制计算机4、四指手爪5和工件6；四指手爪5和摄像机3固定在机器人2第六轴末端(即与末端执行器相连接的轴末端)，摄像机3像平面设为与四指手爪5手指方向垂直；摄像机3、远程控制计算机4和机器人2依次电气连接。可选地，该系统还可以包括传送带1。其中，远程控制计算机运行计算机程序，以控制机器人、摄像机、远程控制计算机、四指手爪实现在线阶段的操作。

根据本实用新型的实施例，四指手爪包括手掌圆盘、两条交叉直线导轨和四个手指，所述两条交叉直线导轨固定在手掌圆盘上且互相正交，所述四个手指分成两组，每组手指通过一个电机驱动以沿着相应的直线导轨同时移进或移出。

根据本实用新型的实施例，该机器人抓取系统还包括传送带1。

该机器人抓取系统可用于实现以下描述的方法。

如附图2所示，一种基于视觉和环境吸引域融合的机器人抓取方法，包括以下步骤：

离线阶段

步骤S1：如用四指手爪抓取一个凸六面体工件，首先根据工件的CAD模型和四指手爪的模型，建立手爪坐标系，如附图4所示。初始时工件62在水平面上处于稳定状态，且它在平面上的投影为四边形，如附图5所示，51、52、53、54分别为四指手爪的四指。构建手爪与凸六面体工件的静态接触模型如下：

在手爪坐标系下的工件62的位姿可表示为

X(x，y，z，θ_x，θ_y，θ_z)

其中，x，y，z分别是工件的重心在手爪坐标系的位置坐标；θ_x，θ_y，θ_z分别是以当前工件在手爪坐标系X_gO_gY_g面投影的位置为初始位置，工件绕手爪坐标系的x_g轴、y_g轴、z_g轴的旋转角度；X表示工件的位姿。

抓取过程可以描述为：

其中F(t)＝[F_x(t)F_y(t)]是两对手爪的夹持力，t表示时间，F_x和F_y分别是在X_g方向和Y_g方向上的夹持力。

如附图6所示，四指手爪的两对手指与三维工件接触，设两对接触点在手爪坐标系中的坐标分别为和 则

定义能量函数如下

E_p(X，t)＝[F_x(t)F_y(t)][d_xd_y]^T

其中分别是两对手爪每对手指之间的距离。可以证明，如果F_x(t)和F_y(t)选取适当，则四指手爪抓取工件的构形空间(X，E_p)存在环境吸引域。环境吸引域，又简称吸引域，定义为一个状态集，它满足存在一个与状态无关的输入，使得系统从状态集中任意状态收敛到一个更小的状态集。

定义约束域函数如下

g(X)＝d_x+d_y

则g(X)表示两对手爪距离之和。

由于沿着z轴的平移不会影响g(X)的值。四指和工件保持接触的情况下，工件沿着x轴和y轴的平移被约束，因此，若θ_x，θ_y，θ_z确定，则(x，y)也确定，因此g(X)可简化为

g(X)＝f(θ_x，θ_y，θ_z)

由于初始时凸六面体工件放置在水平面上的状态可能不同，即初始时工件存在不同的稳定状态S_i，i＝1，2，3，...，6时，则对每一个初始稳定状态S_i，四指手爪抓取三维工件的约束域函数描述为(θ_x，θ_y，θ_z，f_i)，i＝1，2，3，...，6。

步骤S2：将步骤S1建立的环境约束域分解成两个相互独立的子空间C₁和C₂，这两个子空间应该满足：子空间C₁中工件的状态变化(例如，工件沿着x轴、y轴的平移变化量和绕z轴的旋转变化量θ_z)应能够通过单幅图像的信息获取；子空间C₂应保持原高维环境约束域的重要特性(如约束域的数量不变和约束域最小点一一对应)。具体地，由步骤S1得到了不同稳定状态S_i下的高维构形空间(θ_x，θ_y，θ_z，f_i)，i＝1，2，3，...，6。分别定义从θ_x，θ_y到θ_z的映射：

h_i：(θ_x，θ_y)→θ_z

此映射满足以下条件

其中θ_x ^*，θ_y ^*表示固定的θ_x，θ_y；h_i(θ_x ^*，θ_y ^*)是θ_z的一个取值。

即当固定一组参数θ_x，θ_y，利用极值法对f_i(θ_x，θ_y，θ_z)求极小值对应的θ_z取值，得到映射关系：θ_z＝h_i(θ_x，θ_y)。因此高维构形空间(θ_x，θ_y，θ_z，f_i)，i＝1，2，3，...，6可以分解成两个相互独立的低维子空间C₁和C₂。子空间C₁：i＝1，2，3，...，6和子空间C₂：i＝1，2，3，...，6。

当固定一组θ_x＝θ_x ^*，θ_y＝θ_y ^*时，手爪抓取工件的过程中，附图7中子空间C₁中的71、72、73点对应实际手爪抓取工件的过程工件62在x_go_gy_g平面的投影如附图9中的(1)、(2)、(3)所示，点73(θ_z ^*，f^*)是子空间C₁：的极小值点，与附图8中的点83(θ_x ^*，θ_y ^*，f^*)对应。

步骤S3：对步骤S2中的约束域表面函数d_i＝f_i(θ_x，θ_y，h_i(θ_x，θ_y))，i＝1，2，...，6找局部最低点P_ij，i＝1，2，...，6，j＝1，2，...，m，其中m是函数d_i极小值点的个数。如附图8所示，点82为该吸引域的最低点，对应着一个稳定抓取状态点。

步骤S4：以步骤S3的局部最低点P_ij为中心，用区域增长的方法计算出每个吸引域对应的抓取初始方位范围R_ij。区域增长的方法是选择上述最低点作为约束域，若相邻点的导数小于等于零，则认为该相邻点在约束域内，然后判断下一个相邻点，最后约束域会越来越大，直到所有相邻点判断结束，约束域划分结束。初始抓取方位是上述区域增长方法得到的约束域内的任意点，在下面S8中将会用到，作用是给出机器人初始抓取位姿，指导机器人抓取操作。

在线阶段包括：

步骤S5：将摄像头采集的放置在平面上的三维工件的单幅图像，经过图像处理，提取图像特征，从而识别出三维工件。

步骤S6：提取工件在图像中形成的状态信息，确定工件的当前状态(包括工件在机器人坐标系中的位置和姿态)。根据离线阶段获得的工件状态和吸引域曲面(吸引域曲面是吸引域的数学图像表达)之间的对应关系，找到工件当前状态下对应的吸引域曲面和相应的最低点。具体地，由步骤S5识别出的三维工件，并根据步骤S1中工件的CAD模型信息，用基于CAD模板匹配的方法确定当前目标工件的初始状态由步骤S2已经建立了约束域表面函数，找到对应此状态下的约束域表面函数以及θ_z与θ_x，θ_y之间的函数关系

步骤S7：以步骤S6中找到的吸引域最低点，计算各点到原点的欧氏距离，选择最小的吸引域最低点为稳定抓取目标点。具体地，由步骤S3找到约束域的表面函数的局部最低点即为吸引域的最低点。

计算各点到原点的欧氏距离：

比较ΔD_j，选取最小的对应的点

步骤S8：以步骤S7选取的吸引域最低点为中心的约束域中选择任意一个方位作为抓取的初始方位，利用步骤S2中得到的子空间C₁和子空间C₂的对应关系(或称映射关系)，给出手抓初始抓取方位。其中，“初始方位”只包含位姿的两个参数θ_x和θ_y，利用映射关系，可以得到位姿的第三个参数θ_z，即初始抓取方位，或称抓取初始点。将手爪移动到此处，开始执行抓取操作。具体地，由步骤S7得到了稳定抓取目标点为根据步骤S4找到对应的初始抓取区域范围如附图8所示，在该区域内选择一点81(θ_x0，θ_y0)作为抓取的初始点。根据步骤S6中θ_z与θ_x，θ_y之间的函数关系计算当θ_x＝θ_x0，θ_y＝θ_y0时，则将手爪移动到(θ_x0，θ_y0，θ_z0)位置，开始执行抓取操作。

步骤S9：选择合适的路径，使机器人手爪逐步由抓取初始点移动到达目标点，并将坐标反馈给机器人手爪，以判断机器人是否到达吸引域的最低点，即是否到达稳定抓取状态，从而完成抓取操作。具体地，在吸引域内选择合适的路径，如附图8子空间C₂中曲线l所示，逐步由初始点到达目标点，完成抓取操作。

以上所述的具体实施例，对本实用新型的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本实用新型的具体实施例而已，并不用于限制本实用新型，凡在本实用新型的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种机器人抓取系统，包括：机器人(2)、摄像机(3)、远程控制计算机(4)、和四指手爪(5)，其中：

四指手爪(5)和摄像机(3)固定在机器人(2)的第六轴末端；

摄像机(3)的像平面设为与四指手爪(5)的手指方向垂直；以及

摄像机(3)、远程控制计算机(4)和机器人(2)依次电气连接。

2.根据权利要求1所述的机器人抓取系统，其中机器人(2)的第六轴末端是与末端执行器相连接的轴末端。

3.根据权利要求1所述的机器人抓取系统，其中四指手爪(5)包括手掌圆盘、两条交叉直线导轨和四个手指，所述两条交叉直线导轨固定在手掌圆盘上且互相正交，所述四个手指分成两组，每组手指通过一个电机驱动以沿着相应的直线导轨同时移进或移出。

4.根据权利要求1所述的机器人抓取系统，还包括传送带(1)。