直观的视觉控制，使机器人远程操作更加快捷

来自佐治亚理工学院和佐治亚理工学院研究所(GTRI)的一个研究团队使用一种集成视频技术和熟悉的控制设备的新方法，正在开发一种简化机器人设备远程控制的技术。

研究人员的目标是提高操作员使用多关节机器人设备(如铰接机械臂)执行精确任务的能力。这种新方法已被证明比旧方法更容易、更快，特别是当机器人由操作员通过视频监视器观看时。

这种新方法被称为用于直观人类引导机器人的未校准视觉伺服，它使用了一种称为视觉伺服(VS)的现有视觉引导控制方法的特殊实现。通过以创新的方式应用视觉伺服技术，研究人员已经构建了一个比旧技术更直接、更直观地响应人类命令的机器人系统。

“我们的方法利用3d视频技术，让操作员以更自然、更节省时间的方式引导机器人设备，但仍然非常精确，”领导这项工作的GTRI高级研究工程师胡爱平(Ai-Ping Hu)说。“这种能力可能有很多应用，特别是在直接观察机器人的操作是危险的或不可能的情况下，包括拆弹、处理危险物质和搜索和救援任务。”

2012年在明尼苏达州圣保罗举行的IEEE机器人与自动化国际会议上发表了一篇关于这项技术的论文。

胡解释说，几十年来，关节机器人一直被工业用于执行诸如焊接汽车接缝或组装电子产品等精密任务。用户开发一个软件程序，利用机器人内置传感器的反馈，使设备能够循环完成所需的一系列动作。

但这样的编程既复杂又耗时。机器人通常必须通过完成一项任务所需的大量动作来逐个关节地操纵。此外，这种技术只能在结构化和不变的环境中工作，比如工厂的装配线，那里的空间关系是不变的。

人类操作员

胡斌说，近年来，新技术使人类操作员能够自由地引导远程机器人穿越非结构化和陌生的环境，执行拆弹等具有挑战性的任务。操作人员通过以下两种方式之一控制该设备:通过“视线”——直接用户观察——或通过安装在机器人上的传统二维摄像机发回机器人和目标的图像。

但他补充说，通过这两种方法引导机器人的人类面临着一些同样的复杂性，这些复杂性也挑战着那些为工业机器人编程的人。操控一个远程机器人通常是缓慢而费力的。

当操作员必须依赖二维视频反馈提供的不精确图像时，情况尤其如此。通过对机器人的多个关节轴进行单独的控制，用户只有有限的视觉信息来帮助他们，并且必须通过反复试验来机动到目标。

“从本质上讲，用户试图从平面二维相机图像中可视化和重建3d场景，”Hu说。“当操作员面对与机器人不同的方向时，这个过程会变得特别令人困惑，他们必须在心理上重新定位，试图区分左右。这有点类似于用拖车倒车——你必须向左转动方向盘才能让拖车向右移动，这显然不是直观的。”

视觉伺服优势

为了简化用户控制，佐治亚理工学院的团队转向了视觉伺服(视觉激活的同义词)。视觉伺服作为一种使用摄像机来帮助机器人在结构化环境(如装配线)中重新定位的方法已经研究了多年。

传统的视觉伺服是经过校准的，这意味着摄像机产生的位置信息可以转化为对机器人有意义的数据。利用这些数据，机器人可以调整自身，使其与目标物体保持正确的空间关系。

“假设传送带线不小心移动了几毫米，”胡说。“具有校准视觉伺服能力的机器人可以使用视频图像和固定参考点自动检测运动，然后重新调整以进行补偿。”

但是视觉伺服提供了额外的可能性。该研究团队包括Hu，机械工程学院的副教授Harvey Lipkin，研究生Matthew Marshall, GTRI研究工程师Michael Matthews和GTRI首席研究工程师Gary McMurray，他们已经将视觉伺服技术应用于促进人类控制远程机器人的方式。

新技术同时利用了校准和未校准的技术。一个经过校准的3-D“飞行时间”相机安装在机器人上——通常在机械臂的末端，在一个被称为末端执行器的抓取装置中。这种方法有时被称为手眼系统，因为摄像头位于机器人的“手上”。

该相机利用一个主动传感器来检测深度数据，允许它发送回三维坐标，以精确定位末端执行器的空间位置。与此同时，手持摄像头还为操作员的监视器提供了一个标准的、未经校准的二维灰度视频图像。

结果是，操作者在看不到机器人的情况下，现在可以从机器人的角度看目标。在显示器上观看这幅图像时，操作员可以使用手柄直观地引导机器人，这有点像第一人称的3d视频游戏。

此外，视觉伺服技术现在可以自动启动用户在游戏手柄上指示的任何动作所需的所有关节，而不是用户必须一个接一个地操作这些关节。在后台，佐治亚理工学院的系统执行复杂的计算，以协调监视器图像、3-D摄像机信息、机器人的空间位置和用户的手柄命令。

测试系统可用性

“现在的引导过程非常直观——按下手柄上的‘左’键，就能启动所有必要的机器人关节，实现向左位移，”胡说。“更重要的是，机器人可以上下颠倒，但控制仍然会以同样的直觉方式做出反应——左边还是左边，右边还是右边。”

为了判断系统的可用性，佐治亚理工学院的研究小组最近进行了试验，以测试视觉伺服方法是否能够加快任务完成时间。使用一个手柄控制一个有六个自由度的关节臂机器人，受试者进行了四项测试:他们使用视觉伺服引导和传统的基于关节的引导，在视线和摄像头视图模式下。

在视线测试中，使用视觉伺服引导的志愿者平均完成任务的时间比使用关节引导的志愿者快15%。然而，在摄像头视图模式下，使用视觉伺服引导的参与者的平均结果比基于关节的技术快227%。

胡指出，在这个测试场景中使用的视觉伺服系统只是该技术众多可能应用中的一种。该研究团队的计划包括测试一个装有vs制导机械臂的移动平台。目前正在进行的还有一项概念验证工作，即将视觉伺服控制集成到低成本的消费者级机器人中。

他说:“我们的最终目标是开发一种通用的、未经校准的控制框架，能够使用图像数据来指导许多不同类型的机器人。”

佐治亚理工学院

www.gatech.edu

您是否具有本内容中提到的主题的经验和专业知识?你应该考虑为我们的CFE媒体编辑团队做出贡献，并获得你和你的公司应得的认可。点击在这里开始这个过程。