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AUSSAGE HINSICHTLICH STAATLICH GEFÖRDERTER FORSCHUNG ODER ENTWICKLUNG
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Diese Erfindung wurde mit Regierungsunterstützung unter dem NASA Space Act Agreement mit der Nummer SAA-AT-07-003 durchgeführt. Die Regierung kann einige Rechte an der Erfindung besitzen.
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TECHNISCHES GEBIET
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Die vorliegende Erfindung betrifft die Steuerung eines humanoiden Roboters und insbesondere ein System und ein Verfahren zum automatischen Auffinden, Verfolgen und Messen verschiedener Merkmale und/oder Objekte im Gesichtsfeld des humanoiden Roboters.
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HINTERGRUND DER ERFINDUNG
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Roboter sind automatisierte oder autonome Einrichtungen, die zur Manipulation von Objekten unter Verwendung einer Reihe von starren Gliedern in der Lage sind, welche wiederum über Gelenkverbindungen oder motorgetriebene Robotergelenke miteinander verbunden sind. Jedes Gelenk in einem typischen Roboter stellt eine unabhängige Steuerungsvariable dar, die auch als ein Freiheitsgrad (DOF) bezeichnet wird. Greiforgane sind die speziellen Glieder, die zum Ausführen einer anstehenden Aufgabe verwendet werden, z.B. zum Ergreifen eines Arbeitswerkzeugs oder eines anderen Objekts. Daher kann eine präzise Bewegungssteuerung eines Roboters durch die Ebene der Aufgabenbeschreibung gegliedert sein: eine Steuerung auf Objektebene, d.h. die Fähigkeit zum Steuern des Verhaltens eines Objekts, das in einem Einzelgriff oder einem zusammenwirkenden Griff eines Roboters gehalten wird, eine Greiforgansteuerung, und eine Steuerung auf Gelenkebene. Die verschiedenen Steuerungsebenen wirken zusammen, um gemeinsam die benötigte Mobilität, Geschicklichkeit und arbeitsaufgabenbezogene Funktionalität des Roboters zu erreichen.
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Humanoide Roboter weisen insbesondere eine annähernd menschliche Gestalt, Funktion und/oder ein annähernd menschliches Erscheinungsbild auf, sei es ein vollständiger Körper, ein Torso und/oder eine oder mehrere Gliedmaßen, wobei die benötigte strukturelle Komplexität des humanoiden Roboters zu einem großen Teil vom Wesen der Arbeitsaufgabe abhängt, die ausgeführt wird. Die Verwendung humanoider Roboter kann dort bevorzugt sein, wo eine direkte Interaktion mit Objekten, Werkzeugen oder Systemen benötigt wird, die speziell für den menschlichen Gebrauch gedacht sind. Aufgrund des weiten Spektrums potentieller Arbeitsaufgaben, die von einem humanoiden Roboter möglicherweise erwartet werden, können verschiedene Steuerungsmodi gleichzeitig benötigt werden. Zum Beispiel muss eine präzise Steuerung in den verschiedenen oben erwähnten Steuerungsräumen sowie über ein aufgebrachtes Drehmoment, eine aufgebrachte Kraft oder eine resultierende Gelenkbewegung angewendet werden.
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Herkömmliche Robotersysteme können sich auf aufgabenspezifische Greiforgane, Teilehalterungen und Montagegestelle stützen, um einen Montageprozess zu implementieren. In einigen Fällen können maschinelle Sichtsysteme implementiert und abgestimmt sein, um ein spezielles Teil zu lokalisieren und/oder um den Abschluss einer Montageaufgabe oder eines sequentiellen Schritts derselben zu bestätigen. Das Einrichten eines derartigen Systems kann relativ zeitaufwendig sein und erfordert oft eine umfassende Kalibrierung, Roboterprogrammierung und Kompilierung eines Codes auf Maschinenebene. Maschinelle Sichtsysteme nach dem Stand der Technik können zweidimensionale oder dreidimensionale Sichtsysteme und strukturierte/technische Beleuchtungstechniken einsetzen. Das resultierende Montagesystem kann tendenziell spezifisch für nur einen Satz von gleichen Aufgaben und Arbeitsbedingungen sein. Gleichermaßen kann das Einrichten, das Kommissionieren und der Support des Roboters aufgrund von normalerweise benötigter Haltevorrichtungs-, Werkzeugs- und/oder verschiedener Materialhandhabungsausrüstung relativ problematisch und zeitaufwendig sein, was somit zu zusätzlichen Entwicklungs-, Installations- und anderen Aufwänden führt.
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Die
US 2009/0 059 033 A1 offenbart einen Belichtungscontroller für eine an einem Roboter montierte Kamera, der ein Helligkeitshistogramm eines erfassten Bildes erzeugt und basierend darauf Belichtungsparameter einstellt. Wenn die eingestellten Belichtungsparameter nicht innerhalb eines vorbestimmten Bereichs liegen und zudem ein Bildbereich mit hoher Helligkeit vorhanden ist, wird dieser ggf. aus dem Bild entfernt.
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In der
EP 1 653 397 A2 ist eine Robotervorrichtung und ein Steuerungsverfahren für diese offenbart, die Handlungen und Verhaltensmuster, beispielsweise von Menschen lernt und nachahmt.
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Die
EP 0 963 816 A2 offenbart ein Verfahren zum Erfassen und Kompensieren von kinematischen Veränderungen eines Roboters, bei dem ein Objekt in einem Griff des Roboters im Gesichtsfeld einer optischen Einrichtung positioniert wird und Gelenkwinkel von Robotergelenken gemessen werden. Diese Istwerte werden mit Sollwerten abgeglichen, die auf einem Modell beruhen, um Abweichungen zu kompensieren.
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ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
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Entsprechend werden hier ein flexibles visuelles Wahrnehmungssystem und -verfahren bereitgestellt, die es einem humanoiden Roboter mit vielen Freiheitsgraden, z.B. den über 42 Freiheitsgraden eines speziellen hier beschriebenen humanoiden Roboters, ermöglichen, eine Vielzahl von Merkmalen und/oder Objekten im Gesichtsfeld des Roboters, d.h. im Gesichtsfeld einer Matrix aus verschiedenen optischen, Laser- und/oder Infrarotsensoren desselben, automatisch zu finden, zu verfolgen und zu messen. Der humanoide Roboter umfasst mehrere Robotergelenke, die jeweils unter Verwendung mindestens eines Gelenkmotors oder eines oder mehrerer Stellglieder auf Gelenkebene durch einen oder mehrere Freiheitsgrade bewegbar sind, und er kann auch Drehmoment-, Positions- und/oder andere Sensoren umfassen, die zum Messen beliebiger benötigter Steuerungs- und Rückkopplungsdaten in den Robotergelenken und anderen integrierten Systemkomponenten ausgelegt sind.
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Ein verteilter Controller kann ausgelegt sein, um die verschiedenen Robotergelenke und andere integrierte Systemkomponenten, die zum Ausführen einer speziellen Sequenz gebraucht werden, einschließlich eines visuellen Wahrnehmungsmoduls (VPM), wie es nachstehend beschrieben wird, zu steuern, indem Steuerungsdaten über mehrere Hochgeschwindigkeitskommunikationsnetzwerke weitergeleitet werden. Der Controller kann einen Controller auf Befehlsebene, um ein Steuerungssignal zu übertragen, das die Ausführung einer automatisierten oder autonomen Aufgabe oder eines automatisierten oder autonomen Schritts durch den Roboter befiehlt, mehrere eingebettete Controller auf Gelenk- und Systemebene, von denen jeder die Arbeitsweise einer jeweiligen integrierten Systemkomponenten direkt steuert, z.B. eines der Robotergelenke, und einen Controller auf Gelenkkoordinationsebene zum Koordinieren der Steuerung der verschiedenen integrierten Systemkomponenten umfassen, die für eine spezielle Sequenz in Ansprechen auf das Steuerungssignal verwendet werden.
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Ein Abschnitt des verteilten Controllers, d.h. das VPM, versorgt den humanoiden Roboter über einen Satz von Sensoren, z.B. optische Sensoren, wie etwa maschinelle Sichtkameras mit hoher Auflösung, universelle Entfernungsmessungssensoren und/oder Entfernungsmessungssensoren für Umgebungsbeleuchtung, wie etwa eine Bildgebungseinrichtung im Kurzstreckeninfrarotbereich, und/oder Lasereinrichtungen zur Extraktion von Positionsdaten des Objekts, und über eine oder mehrere Hardware/Software-Einrichtungen zur Bildverarbeitung, d.h. einer jeweiligen Hostmaschine und einem Bildverarbeitungsalgorithmus, mit der Fähigkeit zur präzisen visuellen Wahrnehmung. Es wird eine Automatisierung ermöglicht, die das Stützen des humanoiden Roboters auf eine Haltevorrichtungs- und/oder eine andere mechanische Stützstruktur für seine grundlegende Arbeitsweise wesentlich verringert, was die Erledigung von Aufgaben unter Verwendung von Werkzeugen und einer Infrastruktur ermöglicht, die denjenigen ähneln, die für einen vollständig manuellen Prozess verwendet werden.
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Der Controller umfasst das VPM, welches eine Hostmaschine, einen Server oder eine andere geeignete Verarbeitungseinrichtung umfassen kann, sowie einen Bildverarbeitungsalgorithmus, der das Verfahren der vorliegenden Erfindung ausführt, und eine Vielzahl von Sensoren, die zum Aufnehmen der benötigten Bild- und/oder Entfernungsbilddaten ausgestaltet sind, welche schließlich unter Verwendung der Hostmaschine verarbeitet werden. Das VPM kann auch ein Hilfsbeleuchtungssystem umfassen, das eine Automatisierung ohne den Bedarf für anwendungsspezifische technische Beleuchtungssysteme des in der Technik bekannten Typs ermöglicht. Durch das Ausführen des Algorithmus, wie er hier offengelegt wird, stellt das VPM für einen Bereich von Teilen, die beim Ausführen einer speziellen automatisierten oder autonomen Aufgabe angetroffen werden können, eine präzise Objekt/Merkmals-Lokalisierung und Führung bei problematischen Schwellenwertbedingungen der Umgebungsbeleuchtung bereit, d.h. bei Schwellenwertbedingungen mit niedrigem Kontrast mit schwarz auf schwarz oder weiß auf weiß.
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Der Algorithmus passt die Belichtungszeit eines Satzes von optischen Kameras automatisch an, um einen Merkmalsdatenverlust eines aufgenommenen Bildes in dunklen oder hellen Schwellenwertgebieten zu verhindern. Wie vorstehend angemerkt, stellt der Algorithmus auch die Fähigkeit zur Merkmalsfindung bei schwarz auf schwarz oder weiß auf weiß von Flächen mit ähnlichem Kontrast unter den Schwellenwertbedingungen der Umgebungsbeleuchtung bereit. Dies ermöglicht die Optimierung des dynamischen Helligkeitsbereichs der Sensoren auf der Grundlage der Notwendigkeit, dass die Anwendung im Gesichtsfeld sehr dunkle oder helle Merkmale erkennt. Außerdem kann das VPM verwendet werden, um dem humanoiden Roboter neue automatisierte Aufgabensequenzen zu „teachen“ oder zu „zeigen“, z.B. indem dem Roboter verschiedene Datenpunkte, Teile, Posen, Merkmale in der Umgebung, Kalibrierungsgegenstände und/oder sequentielle Strecken in einem speziellen Arbeitsgebiet oder einer Arbeitsumgrenzung gezeigt werden. Diese und andere Bildverarbeitungsfähigkeiten werden hier in weiterem Detail offengelegt.
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Insbesondere wird ein Robotersystem bereitgestellt, das einen humanoiden Roboter mit einer Vielzahl von Robotergelenken aufweist, die jeweils unter Verwendung mindestens eines einer Vielzahl von Stellgliedern bewegbar sind. Das System umfasst auch ein visuelles Wahrnehmungsmodul (VPM). Das VPM ist ausgelegt, um ein Objekt im Gesichtsfeld des Roboters unter Schwellenwertbedingungen der Umgebungsbeleuchtung visuell zu identifizieren und zu verfolgen, und es umfasst eine Vielzahl von optischen Einrichtungen, die zum Aufnehmen eines Bilds des Objekts ausgelegt sind, mindestens eine Positionsextraktionseinrichtung, wie etwa eine Lasereinrichtung und eine Entfernungsbildgebungseinrichtung, die zum Extrahieren von Positionsinformationen des Objekts ausgelegt ist, eine Hostmaschine und einen Bildverarbeitungsalgorithmus. Der Algorithmus wird mithilfe der Hostmaschine ausgeführt, um eine Belichtungszeit der optischen Einrichtung automatisch anzupassen, um sowohl für sehr dunkle aus auch sehr helle interessierende Merkmale bei den Extremwerten des Helligkeitsbereichs des Sensors einen Merkmalsdatenverlust eines aufgenommenen Bilds des Objekts unter den Schwellenwertbedingungen der Umgebungsbeleuchtung zu verhindern.
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Es wird auch ein Verfahren bereitgestellt, um ein Objekt im Gesichtsfeld des humanoiden Roboters unter den gleichen Schwellenwertbedingungen der Umgebungsbeleuchtung zu identifizieren und zu verfolgen. Das Verfahren umfasst, dass optische Einrichtungen verwendet werden, um ein Bild des Objekts unter Verwendung der laser- und/oder radarbasierten Entfernungsbildgebungseinrichtungen zur Extraktion von Positionsinformationen des Objekts aufzunehmen, und dass die Bild- und Positionsinformationen unter Verwendung einer Hostmaschine verarbeitet werden. Das Verfahren umfasst auch, dass die Hostmaschine verwendet wird, um die Bild- und Positionsinformationen unter Verwendung eines Bildverarbeitungsalgorithmus zu verarbeiten, um eine Belichtungszeit der optischen Einrichtungen automatisch anzupassen, und um dadurch einen Merkmalsdatenverlust des Bilds unter den Schellenwertbedingungen der Umgebungsbeleuchtung zu verhindern.
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Die vorstehenden Merkmale und Vorteile und andere Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung ergeben sich leicht aus der folgenden genauen Beschreibung der besten Arten zum Ausführen der Erfindung, wenn sie in Verbindung mit den beiliegenden Zeichnungen gelesen wird.
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Figurenliste
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- 1 ist eine schematische Veranschaulichung eines Robotersystems mit einem visuellen Wahrnehmungsmodul (VPM) gemäß der vorliegenden Erfindung;
- 2 ist eine schematische Veranschaulichung des VPM, das in 1 gezeigt ist;
- 3 ist ein graphisches Flussdiagramm, das einen Abschnitt eines Algorithmus des in 2 gezeigten VPM beschreibt;
- 4 ist ein graphisches Flussdiagramm, das einen weiteren Abschnitt eines Algorithmus des in 2 gezeigten VPM beschreibt;
- 5 ist eine schematische Veranschaulichung des humanoiden Roboters von 1, der ein Objekt durch mehrere Ansichten oder Winkel betrachtet;
- 6 ist eine schematische perspektivische Ansichtsdarstellung eines Kalibrierungsgegenstands oder -objekts, der bzw. das an einer Hand des in 1 gezeigten Roboters montiert sein kann; und
- 7 ist eine schematische perspektivische Ansichtsdarstellung eines Punkt/Posen-Zeigerteachwerkzeugs, das für ein sichtbasiertes Aufgabentraining des Roboters von 1 verwendet werden kann.
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BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORM
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Mit Bezug auf die Zeichnungen, in denen gleiche Bezugszeichen in den verschiedenen Ansichten gleiche oder ähnliche Komponenten bezeichnen, zeigt 1 ein Robotersystem, das einen geschickten humanoiden Roboter 10 umfasst, welcher wiederum über ein verteiltes Steuerungssystem oder einen Controller (C) 24 gesteuert wird. Der Roboter 10 ist ausgelegt, um eine oder mehrere automatisierte oder autonome Aufgaben mit mehreren Freiheitsgraden (DOF) auszuführen. Gemäß einer Ausführungsform ist der Roboter 10 mit einer Vielzahl von unabhängig und voneinander abhängig bewegbaren Robotergelenken ausgestaltet, wie etwa einem Schultergelenk, dessen Position allgemein durch Pfeil A angezeigt ist, einem Ellenbogengelenk (Pfeil B), einem Handgelenk (Pfeil C), einem Nackengelenk (Pfeil D) und einem Taillengelenk (Pfeil E) sowie den verschiedenen Fingergelenken (Pfeil F), die zwischen den Fingergliedern jedes Roboterfingers 19 positioniert sind, ist aber nicht darauf beschränkt.
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Jedes Robotergelenk kann einen oder mehrere Freiheitsgrade aufweisen. Zum Beispiel können einige Gelenke, wie etwa das Schultergelenk (Pfeil A), das Ellenbogengelenk (Pfeil B) und das Handgelenk (Pfeil C) mindestens zwei Freiheitsgrade in der Form von Nicken und Rollen aufweisen. Auf ähnliche Weise kann das Nackengelenk (Pfeil D) mindestens drei Freiheitsgrade aufweisen, während die Taille (Pfeil E) einen oder mehrere Freiheitsgrade aufweisen kann. In Abhängigkeit von der Komplexität der Aufgabe kann sich der Roboter 10 mit über 42 Freiheitsgraden bewegen. Jedes Robotergelenk enthält ein oder mehrere Stellglieder, z.B. Gelenkmotoren, lineare Stellglieder, serielle elastische Stellglieder, andere Drehstellglieder und dergleichen, und wird intern dadurch angetrieben.
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Der humanoide Roboter 10 kann einen Kopf 12, einen Torso 14, eine Taille 15, Arme 16, Hände 18, Finger 19 und Daumen 21 umfassen, wobei die verschiedenen vorstehend erwähnten Gelenke darin oder dazwischen angeordnet sind. Der Roboter 10 kann in Abhängigkeit von der speziellen Anwendung oder der beabsichtigten Verwendung des Roboters auch eine für die Aufgabe geeignete Halterung oder Basis (nicht gezeigt) umfassen, wie etwa Beine, Laufflächen oder eine andere bewegliche oder starre Basis. Eine Leistungsversorgung 13 kann an dem Roboter 10 einstückig montiert sein, z.B. ein wiederaufladbarer Batteriestapel, der an der Rückseite des Torsos 14 mitgeführt oder getragen wird, oder eine andere geeignete Energieversorgung, oder sie kann sich außerhalb des Roboters befinden und über elektrische Kabel verbunden sein, um ausreichend elektrische Energie an den Controller und die Stellglieder der verschiedenen Gelenke und andere integrierte Systemkomponenten zu liefern.
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Der verteilte Controller 24 stellt eine präzise Bewegungs- und Systemsteuerung des humanoiden Roboters 10 bereit, d.h. über die verschiedenen Gelenke und die anderen integrierten Systemkomponenten, wie etwa Relais, Module, interne oder externe Schaltungskomponenten usw., einschließlich einer Kontrolle über die feinen und groben Bewegungen, die zum Manipulieren eines Werkstücks, eines Werkzeugs oder eines anderen Objekts 20 benötigt werden, das von den Fingern 19 und dem Daumen 21 von einer oder mehreren Händen 18 ergriffen sein kann. Der Controller 24 ist zur unabhängigen Steuerung jedes Robotergelenks isoliert von den anderen Gelenken in der Lage, sowie zur voneinander abhängigen Steuerung einer Anzahl der Gelenke, um die Aktionen der mehreren Gelenke beim Ausführen einer relativ komplexen Arbeitsaufgabe vollständig zu koordinieren.
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Der Controller 24 kann mehrere digitale Computer oder Datenverarbeitungseinrichtungen umfassen, die jeweils einen oder mehrere Mikroprozessoren oder zentrale Verarbeitungseinheiten (CPU), einen Festwertspeicher (ROM), einen Speicher mit wahrfreiem Zugriff (RAM), einen elektrisch programmierbaren Festwertspeicher (EPROM), einen Hochgeschwindigkeitstaktgeber, Analog/Digital-Schaltungen (A/D-Schaltungen), Digital/Analog-Schaltungen (D/A-Schaltungen) und beliebige benötigte Eingabe/Ausgabe-Schaltungen und Einrichtungen (E/A-Schaltungen) sowie Signalaufbereitungs- und Pufferelektronik aufweisen. Einzelne Steuerungsalgorithmen, die im Controller 24 vorhanden sind oder für diesen leicht zugänglich sind, können im ROM gespeichert sein und auf einer oder mehreren verschiedenen Steuerungsebenen automatisch ausgeführt werden, um die jeweilige Steuerungsfunktionalität bereitzustellen.
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Der Controller 24 kann über mehrere Kommunikationsknoten oder Verbindungspunkte hinweg und über mehrere Hochgeschwindigkeitskommunikationsnetzwerke kommunizieren, z.B. Ethernet, Mehrpunktniederspannungsbusse mit differentieller Signalisierung (M-LVDS), Busplatinen und dergleichen. Die Knoten können als die verschiedenen Modems, Hubs, Brücken, Computer, Datenrouter, Arbeitsstationen, Server usw. ausgeführt sein, welche den Informationsfluss im Robotersystem steuern.
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Immer noch mit Bezug auf 1 ist der Roboter 24 insofern „verteilt“, als eine Steuerung auf Befehlsebene auf einer obersten oder einer Makroebene bereitgestellt sein kann, wobei eine Gelenkkoordinationssteuerung auf einer niedrigeren oder Zwischenebene bereitgestellt ist. Der Controller auf Zwischenebene wiederum steuert jedes Gelenk, das an der Steuerung einer speziellen Aufgabe oder Bewegung beteiligt ist, und führt dies über eine direkte Kommunikation mit mehreren Controllern auf niedriger Ebene durch.
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Der Controller 24 kann daher einen Controller auf Befehlsebene, der hier als ein Systembefehlshaber 25 bezeichnet wird, und einen Gelenk- und Systemkoordinationscontroller in Echtzeit umfassen, der hier nachstehend als der Hirnstamm 27 bezeichnet wird. Der Controller 24 kann auch mehrere eingebettete Controller 29 auf Gelenkebene umfassen, welche, wie die Beschreibung impliziert, jeweils in die Struktur des Roboters 10 eingebettet sind, z.B. in die Arme 16, nahe bei dem speziellen Gelenk oder einer anderen integrierten Systemkomponente, die dadurch gesteuert wird. Die Controller 29 auf Gelenkebene können als eine oder mehrere gedruckte Leiterplattenanordnungen (PCBA) ausgestaltet sein, die eine Gelenkerfassung, Signalverarbeitung und unmittelbare Stellgliedsteuerung bereitstellen.
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Immer noch mit Bezug auf 1 können Steuerungsdaten und die Rückkopplungsdaten, die durch den Doppelpfeil 11 dargestellt sind, zwischen dem humanoiden Roboter 10 und den verschiedenen Ebenen des Controllers 24, einschließlich einem visuellen Wahrnehmungsmodul (VPM) 30V, das nachstehend beschrieben wird, ausgetauscht werden, um eine präzise komplexe Bewegung und Systemsteuerung des Roboters sicherzustellen. Der Controller 24 kann eine Anwenderschnittstelle 22 umfassen, z.B. ein Bediengerät, einen Anzeigebildschirm und/oder eine andere Mensch-Maschine-Schnittstelleneinrichtung (HMI-Einrichtung). Die Anwenderschnittstelle 22 kann ausgestaltet sein, um einen Zugriff auf den humanoiden Roboter 10 auf der Betriebs- und der Programmierebene separat zu ermöglichen.
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Im Umfang der vorliegenden Erfindung kann der Controller 24 auch Anwendungsmodule 30 umfassen. Jedes Anwendungsmodul ist ausgestaltet, um eine gewisse Umgebungs- oder Peripheriesensoranwendung zu steuern. Bei einer Ausführungsform ist eines der Befehlsmodule als das VPM 30V ausgestaltet, welches den Roboter 10 mit einer flexiblen visuellen Wahrnehmungsfähigkeit zur Unterstützung geschickter Aufgaben versorgt. Eine derartige Umgebungswahrnehmungs-/Erfassungsfähigkeit oder eine andere verwandte Steuerungsfunktionalität des VPM 30V kann mithilfe der mehreren vorstehend beschriebenen Hochgeschwindigkeitsnetzwerke von den verschiedenen Steuerungsebenen des Controllers 24 weitergeleitet werden.
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Mit Bezug auf 2 umfasst das VPM 30V Hardware, Software und Sensoren, die alle mit dem Roboter 10 von 1 gekoppelt sind. Das VPM 30V ermöglicht eine sichtbasierte Arbeitsweise des Roboters 10, ohne dass anwendungsspezifische technische Beleuchtungssysteme benötigt werden, um das Arbeitsgebiet und/oder beliebige Objekte zu beleuchten, auf die durch den Roboter eingewirkt wird. Das VPM 30V stellt eine Lokalisierung und Führung von Objekten oder Merkmalen unter Bedingungen mit problematischem Licht, Bedingungen mit niedrigem Oberflächenkontrast usw. bereit, ohne eine herkömmliche Halterung oder andere Infrastruktur zu benötigen.
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Gemäß einer Ausführungsform kann das VPM 30V einen Prozessor oder eine Hostmaschine 32, Software in der Form eines Bildverarbeitungsalgorithmus 100 und Sensoren in der Form von optischen Sensoren oder Kameras 34 und einer oder mehreren Positionsdatenextraktionseinrichtungen umfassen, z.B. einen Entfernungsmessungssensor oder ein Infrarotentfernungsbildgerät 36 (IR-Entfernungsbildgerät) und/oder Laserprojektoren 42. Gemäß einer Ausführungsform können die Kameras 34 als hoch auflösende Kameras mit mindestens etwa fünf Megapixeln ausgestaltet sein, obwohl auch andere Kameras, die andere geeignete Auflösungen bereitstellen, verwendet werden können, um ein ähnliches Ergebnis zu erzielen.
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Die Hostmaschine 32 kann als ein Digitalrechner mit einem oder mehreren Mikroprozessoren oder zentralen Verarbeitungseinheiten (CPU), einem Festwertspeicher (ROM), einem Speicher mit wahlfreiem Zugriff (RAM), einem elektrisch programmierbaren Festwertspeicher (EPROM), einem Hochgeschwindigkeitstaktgeber, Analog/Digital-Schaltungen (A/D-Schaltungen), Digital/Analog-Schaltungen (D/A-Schaltungen) und beliebigen benötigten Eingabe/Ausgabe-Schaltungen und Einrichtungen (E/A-Schaltungen) sowie Signalaufbereitungs- und Pufferelektronik ausgestaltet sein. Der Algorithmus 100 kann im ROM in der Hostmaschine 32 oder an einer anderen für die Hostmaschine zugänglichen Stelle gespeichert sein und automatisch durch diese ausgeführt werden, um die jeweilige visuelle Wahrnehmungsfunktionalität bereitzustellen, wie nachstehend offengelegt wird.
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Die Hostmaschine 32 kann mit den Kameras 34 und dem IR-Entfernungsbildgerät 36 über eine Hochgeschwindigkeitsverbindung 37 und jeweilige Hubs 38A, 38B gekoppelt sein. Bei einer Ausführungsform kann der Hub 38A als ein Ethernet-Hub ausgestaltet sein, während der Hub 38B als ein Universeller Serieller Bus-Hub (USB-Hub) ausgestaltet sein kann, obwohl auch andere Hubausgestaltungen verwendet werden können, ohne den beabsichtigten Umfang der Erfindung zu verlassen. Die Kameras 34, das IR-Entfernungsbildgerät 36 und die Laserprojektoren 42 können im Kopf 12 des Roboters 10 enthalten oder eingeschlossen sein, wobei ein Paar der Kameras durch eine kalibrierte Distanz getrennt ist, um eine dreidimensionale (3D) Stereoansicht eines Objekts 20 (siehe 1) bereitzustellen, das an einem Fokuspunkt 40 im Robotergesichtsfeld positioniert ist.
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Das VPM 30V kann auch eine Hilfsbeleuchtungseinrichtung 44 umfassen, welche die nachstehend beschriebene Funktionalität aufweist. Die Projektoren 42 und die Beleuchtungseinrichtung 44 können mit Bezug auf ein Gerüst 46 montiert sein, das auf ähnliche Weise im Kopf 12 des in 1 gezeigten Roboters 10 eingeschlossen ist. Ein derartiges Gerüst 46 kann auch ausgestaltet sein, um das IR-Entfernungsbildgerät 36 und jede der Kameras 34 abzustützen. Auf diese Weise wird die Datenverarbeitung von der Hostmaschine 32 ausgeführt, während die Kameras 34, das IR-Entfernungsbildgerät 36, die Beleuchtungseinrichtung 44 und die Laserprojektoren 42 sicher im Kopf 12 positioniert sind.
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Immer noch mit Bezug auf 2 umfasst das VPM 30V eine vierachsige redundante Blicksteuerungseinheit (GCU) 48, einschließlich einer Achse, die durch die Taille 15 von 1 bereitgestellt wird. Der Kopf 12 ist mit mindestens zwei Freiheitsgraden bewegbar, d.h. Drehung und Höhe. Ein oder mehrere Stellglieder 50, z.B. Gelenkmotoren, serielle elastische Stellglieder, Drehstellglieder und/oder lineare Stellglieder ermöglichen, dass sich der Kopf 12 nach Bedarf dreht oder neigt, um den Fokuspunkt 40 zu verstellen. Eine präzise Bewegungssteuerung des Blicks wird über den Controller 24 von 1 und die GCU 48 von 2 bereitgestellt, wobei ein Controller 19 auf Gelenkebene im Nackengelenk des Roboters 10 von 1 eingebettet ist und zum Bereitstellen von Sensor- und Datenverarbeitung für mindestens einen Freiheitsgrad des Gelenks bestimmt ist.
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Das VPM 30V von 2, das in Verbindung mit dem in 1 gezeigten humanoiden Roboter 10 mit 42+ Freiheitsgraden verwendet wird, stellt Automatisierungsfähigkeiten bereit, welche das Stützen auf Halterungen und mechanische Strukturen erheblich verringern können, wie vorstehend angemerkt wurde. Diese Fähigkeit kann die Ausführung einer automatisierten Aufgabe mit einem Satz von nur wenig mehr oder nicht mehr Anforderungen an die Infrastruktur ermöglichen als es ein vollständig manueller Prozess würde. Eine Führung durch Wahrnehmung statt durch Halterungen kann ermöglichen, dass die Mobilität des Roboters hinsichtlich der Wiederholbarkeit und Genauigkeit wesentlich erleichterte Anforderungen aufweist und kann die Fähigkeit der aufgabenbezogenen Führung durch Wahrnehmung ausnutzen. Die durch das VPM 30V bereitgestellte flexible Roboterwahrnehmungsfähigkeit wendet eine Strategie an, die hochgradig flexible Roboter/ Greiforgane, Merkmalswahrnehmung und Einbindung von menschlichen Anwendern oder Bedienern, die manuelle Arbeitsaufgaben ausführen, umfasst. Ein visuelles Wahrnehmungssystem, das über ein Feld von automatisierten Anwendungen hinweg flexibel ist, kann die Zuordnung des Roboters 10 zu einem speziellen Satz von Aufgaben erleichtern, die durch die Mischproduktion und Geschäftsnotwendigkeiten benötigt wird.
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Mit Bezug auf 3 in Verbindung mit der Struktur von 1 und 2 umfasst der Algorithmus 100 von 2 einen Abschnitt oder Algorithmus 100A, der versucht, korrekt belichtete Bilder von einer oder mehreren Kameras 34 zur Verwendung bei Sichtaufgaben zu beschaffen. Der Algorithmus 100A startet bei Schritt 102, bei dem Belichtungszeiten zur Verwendung durch die Kameras 34 beim Aufnehmen von Bildern beschafft werden. Bei einer Ausführungsform können die beschafften Belichtungszeitwerte Belichtungszeiten sein, die zuvor von dem gleichen Algorithmus 100A verwendet wurden, da diese Werte korrekt belichtete Bilder erzeugen werden, wenn sich die Beleuchtungsbedingungen nicht verändert haben.
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Der Algorithmus 100A geht dann zu Schritt 104 weiter, bei dem Bildbelichtungszeiten für die Kameras 34 eingestellt werden. Nach dem Einstellen geht der Algorithmus 100A zu Schritt 106 weiter, bei welchem Bilder des Objekts 20, z.B. eines Werkstücks, eines Werkzeugs oder eines anderen Objekts, auf das durch den Roboter 10 eingewirkt wird, von dem VPM 30V unter Verwendung der Kameras 34 aufgenommen werden.
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Eine Zeitsteuerung der Bildaufnahme kann entweder durch Software oder durch ein externes Hardwaresignal gesteuert werden. Wenn mehrere Kameras verwendet werden, wird das Synchronisationssignal an alle Kameras gleichzeitig gesendet. Dies ermöglicht, dass genaue Stereosichtberechnungen ausgeführt werden, da die Aufnahme der zwei Bilder von beiden Stereokameras zum gleichen Augenblick ausgelöst wurde. Das Synchronisationssignal kann auch das Aufzeichnen von anderen Informationen auslösen, etwa der Position des Roboters 10 entweder im Gelenkraum oder kartesischen Raum. Alternativ kann der Bildaufnahmeprozess die Zeitpunkte aufzeichnen, an denen die Bilder aufgenommen wurden, sodass beispielsweise eine nachfolgende Verarbeitung eine Roboterbewegung zwischen Aufnahmen einzelner Bilder kompensieren kann.
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Die Bilder werden temporär im Speicher der Hostmaschine 32 aufgezeichnet. Eine Bilddatenkonservierungs-Belichtungssteuerung kann dadurch bereitgestellt sein, dass die oberen und unteren Intensitätskomponenten der aufgenommenen Bilder automatisch verarbeitet und analysiert werden. Der Algorithmus 100A geht dann zu Schritt 108 weiter.
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Bei Schritt 108 kann die Bildhelligkeit unter Verwendung der Hostmaschine 32 berechnet werden. Die Bildhelligkeit kann auf der Grundlage einer einzigen Kamera 34 berechnet werden, oder sie kann auf gleichzeitigen Bildern von zwei oder mehr Kameras beruhen. Im letzteren Fall kann die gemessene Helligkeit in allen Bildern einzeln berechnet werden oder sie kann eine mathematische Kombination (wie etwa ein Mittelwert) der Helligkeit der einzelnen Bilder sein. Wenn ermittelt wird, dass die Helligkeit für die anstehende Aufgabe zufriedenstellend ist, dann geht der Algorithmus 100A zu Schritt 112 weiter, andernfalls geht er zu Schritt 110 weiter, bei dem Belichtungszeiten nach Bedarf verstellt werden.
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Im Umfang der vorliegenden Erfindung hängt das Wesen der vorstehend erwähnten Bildhelligkeitsberechnung von der Aufgabe ab. Wenn beispielsweise dunkle Merkmale auf einem dunklen Bild verarbeitet werden, kann die Helligkeit des Bilds gemessen werden, indem ein Histogramm der Intensität der Pixel im gesamten Bild aufgenommen wird, ein starrer Prozentsatz der dunkelsten Pixel ignoriert wird, zum Beispiel das dunkelste Prozent, und dann die verbleibenden dunkelsten Pixel betrachtet werden.
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Wenn der Intensitätswert dieser Pixel in einem akzeptablen Bereich liegt, dann kann das ganze Bild als akzeptabel betrachtet werden. Ähnliche Berechnungen können für eine Verarbeitung von weiß auf weiß durchführt werden, mit der Ausnahme, dass das Helligkeitsmaß beschafft würde, indem das hellste Prozent der Pixel im Bild ignoriert wird.
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Wenn bei Schritt 106 ermittelt wird, dass die Bildhelligkeit nicht akzeptabel ist, dann geht der Algorithmus 100A zu Schritt 110 weiter, bei dem die Belichtungszeit verstellt wird, z.B. werden neue Belichtungszeiten berechnet. Die Belichtungszeiten können nach Bedarf in Abhängigkeit davon erhöht oder verringert werden, ob das Bild zu dunkel bzw. zu hell ist. Diese Berechnung kann den Betrag, um welchen die Bilder zu hell oder zu dunkel sind, die Verteilung von Pixelintensitäten und durch die Kamera vorgegebene Grenzen für die Belichtungszeiten berücksichtigen.
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Wenn mehr als eine Kamera 34 verwendet wird, können die Belichtungszeiten für die Kameras auf der Grundlage der Helligkeit der Bilder, die durch diese Kamera aufgenommen wurden, einzeln verstellt werden, oder sie können in einer festen Beziehung zueinander gehalten werden. In letzterem Fall können die Belichtungszeiten auf einer einzigen Kamera 34 oder mehreren derartigen Kameras beruhen, wie bei Schritt 108. Ein Halten der Belichtungszeiten bei festen Beziehungen kompensiert unterschiedliche Kameraverstärkungseinstellungen, Blendenöffnungen oder andere Faktoren, welche die Bildhelligkeit beeinflussen. Die Beziehung zwischen Kamerabelichtungszeiten kann typischerweise als ein Verhältnis der Belichtungszeiten ausgedrückt werden, wobei das Verhältnis unter Verwendung einer Kalibrierungsprozedur beschafft wird, welche die relative Helligkeit der Bilder misst, die aufgenommen werden, wenn die Kameras 34 auf identische Szenen gerichtet sind. Wenn angenommen wird, dass die Kameras 34 identisch sind, dann kann dieses Verhältnis gleich eins angenommen werden, sodass alle Kameras identische Belichtungszeiten aufweisen.
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Da die Beleuchtungsbedingungen häufig über den Zeitrahmen, in welchem mehrere Bilder von den Kameras 34 aufgenommen werden, größtenteils stabil sein können, kann bei Schritt 112 die letzte konvergierte Belichtungszeit an den nachfolgenden Bildaufnahmezyklus weitergeleitet werden. Die Weiterleitung der Belichtungszeit stellt einen optimalen Anfangswert für die Belichtungszeit bereit und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass nur ein zusätzlicher Bildaufnahmezyklus benötigt werden wird, um ein nachfolgendes verwendbares Bild zu beschaffen.
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Mit Bezug auf 4 kann der Algorithmus 100 von 2 auch einen Abschnitt oder einen Algorithmus 100B zur Analyse von im Wesentlichen schwarz auf schwarz Bildern zum Zweck der Lokalisierung einiger Merkmale an einfarbigen Objekten umfassen, z.B. eine schwarze Vertiefung an einem schwarzen Werkstück. Diese Fähigkeit stützt sich auf die Verwendung der vorstehend erwähnten Bilddatenkonservierungs-Belichtungssteuerung, d.h. den Algorithmus 100A von 3, um sicherzustellen, dass Bilddaten nicht aufgrund übermäßig kurzer oder langer Belichtüngszeiten verloren gehen.
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Der Algorithmus 100B beginnt mit Schritt 114, bei dem ein maximales interessierendes Schwellenwertgebiet in einem größeren Bild zur weiteren Auswertung gewählt wird, d.h. dem Bild, das bei Schritt 102 von Algorithmus 100A aufgenommen wurde. Bei Schritt 116 wird das gewählte Gebiet unter Verwendung eines Histogramms automatisch bewertet, um dadurch das Ausmaß des Beleuchtungsbereichs des interessierenden Gebiets zu bestimmen. Der Algorithmus 100B geht dann zu Schritt 118 weiter.
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Bei Schritt 118 kann der ausgewertete Bereich proportional ausgedehnt werden und auf das Testgebiet oder das interessierende Gebiet angewandt werden, um den Kontrast zu verbessern. Ein Histogramm der Intensitätsniveaus im Testgebiet wird auf der Grundlage des Bereichs und der Verteilung der Intensitäten ausgewertet. Auf der Grundlage der oberen und unteren Grenzen der Verteilung, welche häufig eine Untermenge der verfügbaren Dynamikbereichs des Bilds ist, kann der Bereich der Verteilung erweitert werden, indem zu dem Anfangswerten Intensitätsversätze linear addiert werden, sodass sich die Verteilung abflacht und den gesamten Dynamikbereich von verfügbaren Intensitätswerten füllt. Diese Technik flacht ab und verbessert auf effektive Weise den Kontrast für die Bedingungen des Testgebiets, wo die Intensität größtenteils dunkel oder größtenteils hell ist.
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Der Algorithmus 100B geht dann zu Schritt 120 weiter, bei dem Bildgradienten derart detektiert werden, dass Merkmale im Bild nun unterschieden werden können. Auch andere Bildverarbeitungsschritte können bei diesem Schritt durchgeführt werden, um gewählte Bilddaten loszuwerden, die Operationen in nachfolgenden Schritten stören können. Diese Operationen können umfassen, sind aber nicht beschränkt auf ein „Begrenzen“ des Bilds in einen gewissen Wertebereich und ein „Blob-Processing“ des interessierenden Gebiets auf der Grundlage der Formen der Schwellenwertgebiete, so wie der Begriff „Blob-Processing“ in der Technik verstanden wird.
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Bei Schritt 122 kann dies umfassen, ist aber nicht beschränkt auf Operationen, die nun mit dem vereinfachten Bild arbeiten, welches das Produkt der vorherigen Verarbeitungen in den Schritten 118 und 120 ist. In dem vereinfachten Bild erscheinende interessierende Merkmale können auf der Grundlage von Konturmodellen oder anderen geeigneten Mitteln abgeglichen werden. Auf diese Weise werden die Robustheit und die Geschwindigkeit der Merkmalserkennung und/oder anderer Operationen durch die in den vorhergehenden Schritten ausgeführten Vereinfachungen wesentlich erleichtert.
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Mit Bezug auf 5 ist der Roboter 10 so gezeigt, dass er ein Objekt 20 in einer Hand 18 hält, z.B. einen ein Drehmoment erfassenden Befestigungsschlüssel oder ein anderes Arbeitswerkzeug. Die meisten Sensoren des VPM 30V (siehe 2) sind, wie vorstehend erwähnt, im Kopf 12 des Roboters 10 eingeschlossen. Zusätzliche Kameras 34A und 34B können jeweils an einem Vorderarm, einer Handfläche oder einem Brustbereich des Roboters 10 und an einer Überkopfstruktur 45, z.B. einer Decke, einer Wand, einer Stütze oder einer anderen hinreichend stabilen Überkopffläche oder -stelle in einer Roboterarbeitszelle oder einer Roboterarbeitsumgrenzung montiert sein. Die Kamera 34B kann zum Beispiel zur Bestimmung eines Fördererstatus oder einer globalen Vorgangserkennung verwendet werden. Überkopfkameras stellen eine grobe Lokalisierung von interessierenden Objekten oder den Status des Prozesses bereit, etwa ohne Einschränkung diejenige beliebiger gewünschter Teile.
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Im Umfang der Erfindung wird eine automatische Integration von verschiedenen Ansichten einer Aufgabe bereitgestellt, welche mit Bezug auf das Objekt 20 ausgeführt wird, um eine optimale Perspektive bereitzustellen. Eine der wichtigeren Ansichten, über die man verfügen kann, ist die Perspektive einer Handfläche der Hand 18, die zu dem Objekt 20 hin weist. Diese spezielle Ansicht ermöglicht eine präzisere Zentrierung bei der Annäherung der Hand 18 für den Griff, bevor ein Kontakt mit dem Objekt 20 hergestellt wird, und bevor irgendwelche taktilen Sinne des Roboters 10 verwendet werden können. In diese Techniken mit eingeschlossen ist die Koregistrierung der Bereiche und Gesichtsfelder der verschiedenen Sensoren.
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Wie der Fachmann erkennt, ist die Verarbeitung großer Mengen von Matrixdaten nicht nur zeitraubend, sondern kann auch zu für die Aufgabe irrelevanten oder falschen Übereinstimmungen führen. Andererseits können räumliche Beachtungsmechanismen begrenzte Rechenressourcen zu Gebieten des Suchraums führen, die für die Aufgabe relevant sind und bei denen es auch weniger wahrscheinlich ist, dass sie falsche Übereinstimmungen liefern. Bei der Verwendung hierin kann der Begriff räumliche Beachtungsmechanismen Bereichshinweistechniken, Epipolar-/ Stereogeometrie-Hinweistechniken und/oder das Gebiet der Blickhinweistechniken bezeichnen.
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Wieder mit Bezug auf 2 verwendet der Bereichshinweis relativ schnelle Sensoren mit niedriger Auflösung, um langsamere Sensoren mit höherer Auflösung zu Gebieten eines Suchraums zu lenken, die für die Aufgabe relevant sind oder die mögliche Übereinstimmungen enthalten. Bei einer Ausführungsform kann ein schneller Sensor mit niedriger Auflösung in der Form des IR-Entfernungsbildgeräts 36 verwendet werden, um Time-Of-Flight-Daten (TOF-Daten) bereitzustellen, welche den schnelleren Stereokameras mit hoher Auflösung, d.h. den Kameras 34, Hinweise geben, welche wiederum nach Bedarf auf die Platzierung von strukturiertem Licht von der Hilfsgebietsbeleuchtungseinrichtung 44 hinweisen können.
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Ein Beispiel von Bereichshinweisen auf der Grundlage der Aufgabenrelevanz wäre es, Gebiete zu ignorieren, die sich außerhalb der Arbeitsumgrenzung des Roboters 10 befinden, und die anschließende Identifikation mit hoher Auflösung eines Merkmals zu segmentieren, wenn diese Stelle im Bereichsbild in das Gesichtsfeld der hoch auflösenden Kameras 34 verschoben wird. Ein Beispiel von Bereichshinweisen auf der Grundlage von möglichen Übereinstimmungen wäre das Ignorieren von Volumina, die durch andere Objekte, welche sich bei einer näheren Entfernung zu den Sensoren befinden, verborgen sind.
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Zudem bieten das IR-Entfernungsbildgerät 36 und die Kameras 34 komplementäre Merkmale an, etwa die Fähigkeit des IR-Entfernungsbildgeräts, merkmalslose Oberflächen zu lokalisieren. Dies kann durch strukturiertes Licht von der Hilfsbeleuchtungseinrichtung 44 weiter verfeinert werden, was eine Aufgabe ist, welche die Stereokameras 34 allein nicht durchführen können, und die Fähigkeit der Stereokameras 34, große Mengen an IR-Beleuchtung zu bewältigen, z.B. Bedingungen, bei denen das Aufgabengebiet durch direktes Sonnenlicht beleuchtet wird, welches die strukturierte IR-Lichtquelle vom IR-Entfernungsbildgerät überwältigt, was zum Verlust der Ausgabe der Bildentfernung vom Sensor führt.
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Epipolare Hinweise wenden Triangulationsbeschränkungen auf direkte Suchvorgänge vom Gesichtsfeld einer Kamera 34 auf nur eine Handvoll von Zeilen in deren Schwesterkamera an, d.h. die andere Kamera 34. Die Breite der Suchzeilen kann weiter begrenzt werden, wenn die näherungsweise Tiefe, welche vom IR-Entfernungsbildgerät 36 bereitgestellt sein kann, oder die Größe des interessierenden Objekts bekannt ist. Gesichtsfeldhinweise bezeichnen das Lokalisieren kleinerer Merkmale oder Objekte aufgrund ihrer relativen Position zu größeren Merkmalen oder Objekten.
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Beispielsweise kann das Lokalisieren der Spitze eines Kabels oder des Positionsgeberlochs einer Komponente über das gesamte Gesichtsfeld hinweg rechentechnisch aufwendig und anfällig für falsche Übereinstimmungen sein. Eine Suche nach der gleichen Kabelspitze oder dem gleichen Positionsgeber nach der Verwendung eines Versatzes von einem Kabelknebel oder einem Komponentenrand kann jedoch zu schnelleren und möglicherweise zuverlässigeren Übereinstimmungen führen. Die Suche nach einem kleinen Merkmal oder Objekt im Gesichtsfeld einer Kamera kann dann die Stereotriangulation auf der Grundlage einer näherungsweisen Tiefe, welche von dem IR-Entfernungsbildgerät 36 bereitgestellt sein kann, oder der Größe des interessierenden Objekts leiten. In diesen Hinweistechniken ist implizit die Koregistration von Sensorbereichen und Gesichtsfeldern enthalten.
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Mit Bezug auf 6 in Verbindung mit 5 kann eine Augen-Hand-Kalibrierung bereitgestellt werden, indem ein an einem Greiforgan montiertes Objekt 220 mit einem geometrischen Muster 60 verwendet wird, um den 3D-Aufenthaltsort und die Pose mit 6 Freiheitsgraden einer Hand 18 des Roboters 10 zu extrahieren. Dieses Kalibrierungsobjekt 220, vorzugsweise ein Objekt mit leicht unterscheidbaren Hochkontrastmarkierungen 62, wie in 6 gezeigt, kann über Befestigungslöcher 63 am Mittelpunkt eines Greiforgangriffs, d.h. einer Handfläche einer Hand 18, befestigt sein oder zuverlässig im Griff des Roboters 10 mit bekannter dimensionaler Wiederholbarkeit gehalten werden. Dies ermöglicht die Instrumentierung des Aufenthaltsorts eines Greiforgans, das im visuellen Gesichtsfeld des VPM 30V positioniert ist.
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Der 3D-Aufenthaltsort der Position und Orientierung (Pose mit 6 Freiheitsgraden) des Objekts 220 mit Bezug auf den Kopf 12 kann von dem VPM 30V vorzugsweise unter Verwendung hoch auflösender stereoskopischer Bildgebungstechniken bestimmt werden. Um eine Kalibrierung durchzuführen, kann der Roboter 10 angewiesen werden, das Kalibrierungsobjekt 220 an mehrere Orte in seinem Gesichtsfeld zu bewegen und seinen Blick auf das Kalibrierungsobjekt zu fixieren. An jedem Ort können Gelenkwinkel aufgezeichnet werden, die von den internen Winkelsensoren des Roboters gemessen werden, wie es die Pose mit 6 Freiheitsgraden des Kalibrierungsobjekts 220 in einem Koordinatengerüst ist, das im Kopf 12 fixiert ist.
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Es kann ein (nicht gezeigter) Kalibrierungsalgorithmus ausgeführt werden, um den Gesichtsraum des Roboters 10 auf den geometrischen Bewegungsraum auszurichten, vorzugsweise unter Verwendung einer Kleinste-Quadrate-Approximation, um die Vorhersagen eines kinematischen Modells der Auge-Hand-Beziehung mit den verschiedenen gemessenen Posen des Kalibrierungsobjekts 220 abzugleichen. Alternativ können andere Fehlermessewerte, wie etwa die Summe eines Absolutwerts von Fehlerkomponenten statt der Summe der Quadrate minimiert werden. Bei einer Ausführungsform können die kalibrierten Parameter Nullpunktversätze der gemessenen Gelenkwinkel in einer kinematischen Kette umfassen, die von der Roboterhand 18 den Arm 16 hinauf (siehe 1) und entlang des Nackens des Roboters 10 zu dem Gerüst 46 (siehe 2) führt. Nach dem Messen einer ausreichenden Anzahl von Posen mit ausreichender Genauigkeit ist es auch möglich, Feineinstellungen an den kinematischen Modellen der Glieder des Roboters vorzunehmen. Diese Technik nutzt die Messtechnikfähigkeiten des VPM 30V und vermeidet den Bedarf für weitere Hilfsmesstechnikeinrichtungen, um die Kalibrierung durchzuführen oder zu prüfen.
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Die Auge-Hand-Kalibrierung kann auf beide Hände 18 erweitert werden und auch so erweitert werden, dass sie eine Koordination mit extern montierten Kameras, wie etwa der Kamera 34B, umfasst. Um die Kalibrierung auf die zweite Hand zu erweitern, wird das Kalibrierungsobjekt in die zweite Hand bewegt und ein weiterer Datensatz, der Gelenkwinkel und die entsprechende visuelle Messung der Objektpose umfasst, wird aufgenommen, wieder an mehreren Handorten. Die Abschnitte der kinematischen Kette, die den zwei Ketten von Hand zu Auge gemeinsam sind, nämlich die Nackengelenke und irgendwelche dazwischen liegenden Glieder, können kalibriert werden, indem eine Kleinste-Quadrate-Minimierung auf die Sammlung von Messwerten von beiden Armen angewandt wird.
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Um den Rest der kinematischen Kette des Roboters zu kalibrieren, etwa das Taillengelenk 15 oder andere untere Extremitäten, kann das Kalibrierungsobjekt 220 an einem bekannten Ort an einem beliebigen Glied platziert werden, der bzw. das vom Kopf 12 topologisch weiter entfernt ist, sodass die kinematische Kette vom Kopf zum Kalibrierungsobjekt das zu messende Gelenk umfasst. Wenn sich das topologisch entfernte Glied in Reichweite des Roboters 10 befindet, kann die Platzierung des Kalibrierungsobjekts 220 an dem Glied vom Roboter automatisch bewerkstelligt werden, andernfalls kann die Intervention eines menschlichen Bedieners notwendig sein.
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Um schließlich eine beliebige extern montierte Kamera, z.B. die Kamera 34B, zu kalibrieren, kann der Roboter 10 das Kalibrierungsobjekt 220 der bzw. den extern montierten Kameras zeigen, wobei sowohl die intern gemessenen Gelenkwinkel als auch der Ort des Kalibrierungsobjekts, wie er von der externen Kamera gemessen wird, aufgezeichnet werden. Ein Vergleich der intern berechneten Pose des Kalibrierungsobjekts 220 unter Verwendung des zuvor kalibrierten von Auge-Hand-Kinematikmodells mit der Pose, wie sie durch die externe Kamera, z.B. 34B, gemessen wird, offenbart die 3D-Position und Orientierung der externen Kamera mit Bezug zum Roboter 10. Messwerte von mehreren derartigen Posen können unter Verwendung der kleinsten Quadrate geklärt werden, um die Genauigkeit der Kalibrierung zu verbessern. Auf diese Weise können nachfolgende Messwerte von dieser Kamera von anderen Objekten oder interessierenden Merkmalen im internen Referenzgerüst des Roboters genau interpretiert werden, wodurch eine genaue Bewegung mit Bezug zu diesen ermöglicht wird, wie sie benötigt würde, um ein derartiges Objekt aufzunehmen oder auf andere Weise damit zu interagieren.
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Mit Bezug auf 7 kann ein 3D-Zeigerwerkzeug 66 zum Teachen von Posen mit 6 Freiheitsgraden ermöglichen, dass dem Roboter 10 verschiedene Systemorte und/oder Posen im Gesichtsfeld des Roboters „eingeteacht“ oder „gezeigt“ werden. Dieses Zeigerwerkzeug 66 kann auf eine beliebige notwendige praktische Größe skaliert sein, die mit dem anstehenden Prozess kompatibel ist. Das Zeigerwerkzeug 66 kann einen Zeigerkopf 64 und einen Griff 68 umfassen, welche über einen Verbindungsabschnitt 65, z.B. einen Stab, eine Stange oder eine andere starre Erweiterung verbunden sind. Eine Reihe von Bildkoordinatenmarkierungen 162 zur visuellen Verfolgung ist an dem Kopf angeordnet. Eine Verwendung des Zeigerwerkzeugs 66 kann ein schnelles und leichtes Punktteachen von verschiedenen Punkten und/oder Posen im kartesischen Raum ohne die Notwendigkeit, die unmittelbare Arbeitsumgrenzung des Roboters 10 zu betreten, ermöglichen. Sobald ein Bediener das Zeigerwerkzeug 66 auf ein interessierendes Gebiet richtet, d.h. einen Punkt 140, wird wie vorstehend beschrieben ein Bild aufgenommen und verarbeitet, und der Mittelpunktort und die Pose des Zeigerkopfs 64 wird in einem räumlich kalibrierten Gesichtsfeld der Kameras 34 bestimmt.
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Dieser Ort und diese Pose können mathematisch durch einen bekannten Versatz auf der Grundlage der physikalischen Konstruktion des Zeigerkopfs 64 auf eine Spitze des Zeigerwerkzeugs 66 umgesetzt werden. Dieser Ort und diese Pose, auf die das Zeigerwerkzeug 66 zeigt, werden an den Controller 24 zur weiteren Verwendung als ein „Teachpunkt“ zurückgegeben, den das Robotersystem von 1 bei nachfolgenden Operationen verwenden kann. Kontinuierliche Aktualisierungen des Zeigerorts bei hohen Bildfrequenzen führen zur Erfassung einer Strecke, die auch verwendet werden kann, um einer Geometrie zu folgen oder diese anderweitig zu beschreiben, welche für eine künftige Verwendung durch das Robotersystem gespeichert wird. Dies nutzt die Messtechnikfähigkeit des flexiblen Wahrnehmungssystems aus, um das Einrichten und Konfigurieren des Systems für neue Aufgaben wesentlich zu erleichtern.
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Wieder mit Bezug auf 2 kann ein integriertes strukturiertes Lichtsystem über die Hilfsbeleuchtungseinrichtung 44 bereitgestellt werden. Doppelte sich schneidende Ebenen aus Laserlicht von den Laserprojektoren 42 können verwendet werden, um Positionsinformationen aus einem Objekt 20 zu extrahieren, das relativ merkmalslose Oberflächen und Konturen aufweist, bei dem herkömmliche Stereounterscheidungstechniken nicht verwendet werden können. Eine Entfernungsfunktion kann unterstützt werden, indem der Mittelpunkt der Schnittstelle der zwei Lichtebenen sowohl bei einem rechten als auch einem linken Bild gesucht wird und dann eine binokulare Kalibrierung und die Schnittsichtlinien auf den ausgeprägten Merkmalsort der Lichtebenenschnittstelle angewendet wird, um den 3D-Ort der Oberfläche zu bestimmen, wo das reflektierte Licht beobachtet wird.
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Eine 3D-Abtastung und eine instrumentierte Oberflächenmodellrekonstruktion können bewerkstelligt werden, indem ein Laserlichtstreifen mit der 4-achsigen redundanten GCU 48 über eine Oberfläche geschwenkt wird, die Streifenposition mit kalibrierten Kameras aufgezeichnet wird und ein Bildmodell rekonstruiert wird. Die GCU 48 kann auch verwendet werden, um mehrere Ansichten von im Wesentlichen der gleichen Szene zu gewinnen. Eine Auswertung dieser verschiedenen Ansichten kann auch einen adaptiven Zielblickbefehl für die alternativen Perspektiven bereitstellen. Dies ermöglicht eine aktive Blicksteuerungssicht für die Implementierung von Objektabgrenzungstechniken, eine Entfernungskalibrierungsprüfung über einer bekannten Kamerapositionsbewegung, und eine Auflösung von Verdeckungen durch eine Blicksteuerung mit „nochmal versuchen“.
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Die Kenntnis des Aufenthaltsorts eines Objekts 20, das ein Roboter in seinem Greiforgan ergriffen hat, z.B. in einer Hand 18, ist wichtig, wenn das Greiforgan nicht in der Lage ist, das Objekt in seinem Griff präzise festzuhalten. Ein Ziel eines flexiblen Greiforgans besteht darin, das Objekt 20 zumindest so zu kontrollieren, dass das Objekt nicht aus dem anfänglichen Greifpunkt verrutscht. Da der präzise Aufenthaltsort des Objekts 20, das im Griff gehalten wird, nicht bekannt ist, unterscheidet sich dies ein wenig von einem Haltegriff. Da Objekte in der Gestalt von Werkzeugen bei der Ausführung einiger Arbeitsaufgaben andauernd wiederverwendet werden, können Markierungen zu den sichtbaren Gebieten des Objekts 20 hinzugefügt werden, um die zuverlässige Bestimmung des Aufenthaltsorts oder der Pose im Gesichtsfeld des VPM 30V zu erleichtern. Diese Markierungen können für jedes Objekt 20 einzigartig sein und sie können auch in jeder Pose des Objekts einzigartig sein, um die Erzeugung eines Annäherungspfads und einer Greifstrategie für den aufgefundenen zufälligen Aufenthaltsort des Objekts im Arbeitsraum zu erleichtern.
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Im Umfang der Erfindung wird eine hohe Bildfrequenz, das Nachführen dualer Kameras mit hoher Auflösung, d.h. das Nachführen der im Kopf 12 eingeschlossenen Kameras 34, ermöglicht, indem eine der Kameras mit einer niedrigeren Auflösung und einer höheren Bildfrequenz als die andere betrieben wird. Das Bild von der ersten Kamera kann verwendet werden, um ein gewünschtes Suchgebiet in einem Gesichtsfeld zu segmentieren und um eine „grobe Arretierung“ auf den Ort des Ziels für nachfolgende Bildaktualisierungen und inkrementelle Veränderungen des Orts im Gesichtsfeld bereitzustellen. Der Ort dieser Zielsegmentierung kann in die Bildebene der zweiten hoch auflösenden Kamera für eine Bildverarbeitung durch die Hostmaschine 32 übertragen werden, welche eine detaillierte Analyse und Lokalisierung kleinerer Merkmale im gleichen Gesichtsfeld umfasst.
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Diese Praxis kann eine schnellere und besser gelenkte Anwendung von Bildanalyseaufgaben bei einer höheren Auflösung ermöglichen, als es normalerweise möglich wäre, wenn das gesamte Gesichtsfeld für die gleiche Aufgabe ausgewertet werden müsste. Die Nachführung mit hoher Frequenz kann bezüglich der Bilderfassung mit hoher Präzision asynchron ablaufen. Bilder können zum Zeitpunkt der Aufnahme mit einem Zeitstempel versehen werden und die Ergebnisse können zum Bewertungszeitpunkt synchronisiert werden, um eine reagierende und robuste Objektverfolgung mit präzisen Ergebnissen zu ermöglichen. Das Abtasten von kartesischen oder Gelenkpositionsrückkopplungen kann auch derart mit Zeitstempeln versehen werden, dass die Ausrichtung der Bilddaten mit dem geringsten Zeitabstand erreicht werden kann. Diese Technik kann auch angewendet werden, wenn eine oder mehrere Kameras 34 durch ein dediziertes Signal derart ausgelöst werden, dass es eine enge Koordination von Bilderfassung und dem aufgezeichneten Zeitstempel für dieses Bild und andere Daten gibt. Dies stellt die möglichst genaue Synchronisation von Bildern und der gegenwärtigen Position des Roboters und anderen zugehörigen Daten bereit.
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Der Prozess der Bildsegmentierung durch einen Graustufenwert oder durch Farbe bezieht sich auf das Lokalisieren kleinerer Merkmale oder Objekte auf der Grundlage der Relativposition dieses Merkmals oder Objekts zu größeren Merkmalen oder Objekten. Zum Beispiel kann das Lokalisieren einer Spitze einer Schraube über das gesamte Gesichtsfeld des Roboters 10 hinweg rechentechnisch aufwendig und anfällig für falsche Übereinstimmungen sein. Das Suchen der gleichen Schraubenspitze jedoch, nachdem beispielsweise ein Versatz von einem gelben Leistungsbohrer/ Schraubenzieher für dunkle Bildregionen verwendet wird, führt zu schnelleren und potentiell zuverlässigeren Übereinstimmungen.
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Darüber hinaus kann das Verwenden des IR-Entfernungsbildgeräts 36 eine multispektrale Komponente bereitstellen, die man bei herkömmlichen Maschinensichtsystemen typischerweise nicht antrifft, z.B. zwei Oberflächen können im sichtbaren Abschnitt des elektromagnetischen Spektrums ähnlich erscheinen, während sie im IR-Abschnitt des elektromagnetischen Spektrums klarer unterscheidbar sind; der Wärme- und Wassergehalt sind zwei Fälle, bei denen die IR-Bildgebung helfen kann. In diesen Hinweistechniken ist die Kalibrierung eines Weißabgleichpunkts eines Sensors implizit enthalten. Diese Kalibrierung würde sich auf Grundlage von Umgebungsbeleuchtungsbedingungen verändern, z.B. unterschiedlichen Mengen von Sonnenlicht über den Tag hinweg oder unterschiedliche Deckenleuchten, die in verschiedenen Teilen einer Fabrik verwendet werden, und kann unter Verwendung eines Kalibrierungsgegenstands mit bekanntem Reflexionsgrad erleichtert werden, z.B. eines Macbeth Color Checkers oder eines anderen geeigneten Kalibrierungsgegenstands.
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Ein Teil der Flexibilität des in 2 gezeigten VPM 30V erfordert, dass die visuellen Wahrnehmungsfähigkeiten des VPM bei sich verändernden Umgebungsbeleuchtungsbedingungen zuverlässig bleiben. Es kann sein, dass strenge Bedingungen einer strukturierten oder technisierten Beleuchtung für ein Robotersystem nicht praktikabel sind, welches viele sichtbasierte Funktionen für eine Reihe diverser komplexer Montageaufgaben bereitstellt. Daher wird eine adaptive Schwellenwerttechnik bereitstellt, welche die teilweise Kenntnis der Bedingungen im Gesichtsfeld ausnutzt und diese Informationen dann verwendet, um die korrekten Schwellenwerte zu extrahieren, die bei der weiteren Segmentierung des Bilds für Schritte eines nachfolgenden Algorithmus verwendet werden sollen.
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Das VPM 30V lokalisiert interessierende Gebiete im Bild für die Objekte, die segmentiert werden sollen. Diese kleinen Gebiete werden wegen ihrer repräsentativen Graustufen- oder Farbintensitätswerte auf der Grundlage der Auswertung der dominanten Spitze des Histogramms des Gebiets gewählt. Diese Informationen werden dann verwendet, um das Schwellenwertniveau zu berechnen, welches das Objektgebiet vom Hintergrund oder anderen Objekten im Gesichtsfeld unterscheidet.
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Die GCU 48 spielt eine wichtige Rolle beim Richten der Sensoren und Beleuchtungseinrichtungen in die Richtung des gewünschten Gesichtsfelds. Die servogesteuerten „Kopf“- und „Nacken“-Komponenten des Roboters 10 können mit Programmsteuerung auf spezifische vordefinierte Orte oder auf Such- und/oder Nachverfolgungsmerkmale im Gesichtsfeld gerichtet werden, wie es für die anstehende Aufgabe notwendig ist. Eine Automatikblickfunktionalität kann auch den Bedarf für eine explizite Programmierung der Orientierung und Ausgestaltung der Kopf- und Nackenachsen verringern, da eine Interaktion zwischen Merkmalen, die im Gesichtsfeld des Roboters 10 gefunden und/oder verfolgt werden, verwendet werden kann, um den Kopf und den Nacken durch die erfolgte kinematische Kalibrierung des Roboters und das räumliche Bezugsgerüst des VPM 30V zu lenken.
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Aufgrund einer weniger strukturierten Aufgabenumgebung des Roboters 10 kann nur eine näherungsweise Ortsbeziehung angenommen werden, wenn anfänglich nach Merkmalen oder Objekten im Gesichtsfeld gesucht wird. Bei der ersten Segmentierung der Suche wird ein leicht zu findendes Referenzmerkmal, das mit detaillierten Zielmerkmalen verbunden ist, irgendwo im Gesichtsfeld lokalisiert. Wenn es nicht lokalisiert wird, dann kann ein Aufgabenfehler erzeugt werden oder eine Blickveränderung befohlen werden und die Suche kann mit dem bzw. den neuen Bildern wiederholt werden. Auf der Grundlage der anstehenden Aufgabe können die detaillierten Merkmale gefunden werden oder der Blick kann derart befohlen werden, dass die Zielmerkmale in einem spezifischen Gebiet des Gesichtsfelds zu sehen sind.
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Dies kann in dem Fall nützlich sein, wenn die Zielmerkmale gefunden wurden, es aber beispielsweise gewünscht ist, dass sie auf der linken Seite des Bilds zu sehen sind, sodass auch andere Merkmale auf der rechten Seite des Bilds zu sehen sind, sodass zur weiteren Lokalisierung oder Posenbestimmung eine Distanz gemessen werden kann oder ein Objekt von beiden Kameras 34 gleichzeitig in Stereo gesehen werden kann. Dies kann in der vorschreitenden Sequenz mit nur ein paar Bildern und Blicksteuerungsbefehlen oder mit einer Nachverfolgung mit hoher Bildfrequenz eines sich bewegenden Ziels und einem kontinuierlichen Blickverfolgungsservo erledigt werden. Der kontinuierliche Blickverfolgungsservo von Zielmerkmalen ist wichtig, sodass sich bewegende Ziele im Gesichtsfeld bleiben können und/oder eine strukturierte oder technische Beleuchtung die interessierenden Merkmale auch zuverlässig verfolgen kann.
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Ein wirklich flexibles Greiforgan kann eine Vielzahl von Klauen oder Fingern aufweisen, z.B. die Finger 19, welche mehrere Freiheitsgrade aufweisen können, wie sie zum Ausführen eines Bereichs von Greifaufgaben benötigt werden. Diese Greifkomponenten können servogesteuert sein und durch ein Gestänge oder durch eine beliebige Kombination von Implementierungstechniken betätigt werden, wie vorstehend erläutert wurde. Winkelbeziehungen oder Versatzbeziehungen der Greiforganfreiheitsgrade und Positionsrückkopplungseinrichtungen sollten auf ihren tatsächlichen mechanischen absoluten Ort korrekt kalibriert sein.
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Das VPM 30V kann verwendet werden, um diese Kalibrierungsfunktion zu unterstützen, indem die Pose und die Bewegung einzelner Greifkomponenten mit Bezug auf eine sich nicht bewegende Referenz an der Greiforganstruktur beobachtet werden. Ausrichtungsmarken oder Greifgliedkomponenten können im Bild aufgefunden werden und deren geometrische Beziehung kann visuell bestimmt werden, während das Greiforgan in einer günstigen Pose im Gesichtsfeld gehalten wird.
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Bei der Navigierung und ebenso beim Heranfahren können Hindernisvermeidungstechniken verwendet werden, um eine Beschädigung des Roboters 10 und/oder eines Objekts 20 sowie einen unbeabsichtigten Kontakt mit anderen Objekten oder Bedienern zu vermeiden. Die Hindernisvermeidung ist ein dynamischer Prozess, da sowohl eine Eigenbewegung als auch eine externe Bewegung möglich sind. Während sich frühere Hindernisvermeidungstechniken auf die unmittelbare Umgebung des Roboters fokussieren, betrachtet das VPM 30V ein Netzwerk von interagierenden Agenten mit Sensoren von verschiedenen, sich möglicherweise nicht überschneidenden Domänen. Der Roboter 10, eine statische Montagezellenkamera, ein menschlicher Bediener und ein Teilelieferungssystem oder Fahrzeug sind Beispiele dieser Agenten.
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Hindernisvermeidungswarnungen von einer entfernten Verarbeitung können über die Hostmaschine 32 zum Roboter 10 gelangen und veranlassen, dass er die maximale Trajektoriengeschwindigkeit verringert, weniger Moment, wenn eine Kollision auftritt, oder die Nachgiebigkeit von Gelenken ändert, Bewegungspfade begrenzt usw. Zudem kann die Hostmaschine 32 gegenwärtige und beabsichtigte Bewegungspfade des Roboters 10 weiterleiten, um einen Verkehr aus Sicherheits- und/oder Effizienzgründen zu koordinieren, z.B. durch Aktivierung eines hörbaren und/oder visuellen Signals zur menschlichen Sicherheit oder ein Einreihen von Teilebausätzen.
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Allen auf maschinellem Sehen basierenden Aufgaben des VPM 30V ist eine radiometrische Kalibrierung unterlegt. Überlegungen umfassen: Entfernen der Auswirkung von toten Pixeln, Entfernung der Auswirkung von dunklen Strömen, Normieren von Pixelantwortkurven, Kompensierung der Vignettierung, Modellierung thermischer Effekte usw. Frühere Kalibrierungsverfahren betrachten typischerweise einen Sensor durch sich selbst, z.B. eine einzelne Kamera 34, aber die vorliegende Erfindung kann auch eine Verschmelzung von Informationen von komplementären Sensoren betrachten, z.B. mehrere Kameras 34, 34A, 34B, das IR-Entfernungsbildgerät 36 usw.
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Wenn beispielsweise eine Kamera 34 an Temperatureffekten leidet, können Pixelwerte auf der Grundlage eines Temperaturmodells zuerst normiert werden und bei der Grenze von extremen Temperatureffekten von ihrer Schwester- oder Montagekamera genommen und verarbeitet werden, um eine neue algorithmische Fehlertoleranz zu liefern. Eine radiometrische Kalibrierung würde auch lineare Antwortkurven für den vorstehend erwähnten dynamischen Belichtungsalgorithmus liefern, welche die Suchzeit bei der Jagd nach einer gewünschten Belichtung zu einem großen Teil verringern oder möglicherweise beseitigen könnten. Um beispielsweise ein doppelt zu helles Bild zu erhalten, kann ohne Kalibrierung das 1,7- oder 2,4-fache der Belichtungszeit erforderlich sein; nach der Kalibrierung kann eine neue Belichtungszeit direkt berechnet werden.
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Obwohl die besten Arten zum Ausführen der Erfindung im Detail beschrieben wurden, werden Fachleute auf dem Gebiet, das diese Erfindung betrifft, verschiedene alternative Entwürfe und Ausführungsformen zum Umsetzen der Erfindung im Umfang der beigefügten Ansprüche erkennen.
