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怎么样去控制机器人抓取?

2018/01/16

1. 什么是机器人抓取?

如下图所示,给定一个物体和手,机器人抓取的基础问题分为三个:

怎么样去抓

怎么样去控制

怎么样去操作

按照难度,这三个问题基本是依次递增的。

图片16.png 

1)怎么样去抓?(Grasp Planning)

这个问题基本是一群大牛一开始就研究的问题,包括SalisburyMasonCutkoskyKhatib 等等。大家研究来研究去,就是想知道给定一个物体,给定一个任务,给定一个手,这个手该怎么去抓这个物体才是最好的?这个方向的最著名的结果算是force-closure了, 在很长时间基本相当于控制里面的稳定性的重要性了。

2)怎么样去控制?(Grasp Control)

这个问题就是研究力控,包括手指末端的力控触觉控制刚度控制阻抗控制等。很长一段时间,大家都在试图计算什么样的手指抓取力才是最优的。这里面以Martin Buss最为著名,将一个非线性优化问题转化成一个线性矩阵不等式问题,基本在几十毫秒左右可以得到优化结果。

3)怎么样去操作?(Dexterous Manipulation)

其中最后一个问题关于灵巧操作,已经很多年没有什么好的进展了,现在也很少有人去碰这个问题了。

2. 为什么机器人抓取重要?

如下图所示,机器人抓取的研究涉及到很多方面,包括机械控制计算机人工智能等等。很多时候,机器人抓取是一个很好的最小研究例子(minimal example),来支撑各个方向的研究。其次,机器人抓取中的研究内容,特别是灵巧性和交互性,能够对其他很多相关的研究起到作用,下面的第二张图就说明了这一点。另外,抓取也是机器人走进真实世界必不可少的功能,手对人类是如此重要,我们当然希望赋予机器人同样的功能。

望赋予机器人同样的功能。

图片17.png 

图片18.png 

3. 为什么机器人抓取很难?

抓取对我们而言是如此简单,所以我们很有可能认为对机器人也很简单,但实际上是相当难的。如果看过各种或者参加过各种抓取比赛,应该是生无可恋了,机器人抓取的底线比你想象的肯定要低。但是很多paper中的数据都是在制定的非常不真实的条件下,给人一种很高的成功率的感觉。

现实世界有太多的不确定性,因为不确定性,我们在抓取中用到的模型基本上都是不准确的,甚至是错的。而我们又没有足够好的传感器,可以实时给我们反馈真实的状态。更糟糕的是,我们连一个好点的手也没用,很难准确的去控制机器人手到我们想要的状态。未来很长一段时间,怎么样处理这些不确定性,将会是机器人抓取的一个热点方向。其实这个方向也很热,基本每年都有相关的workshop。

4. 未来的方向?

既然还有这么多的未解决的问题,那么未来的方向在哪里?如下几更好的理解不确定性更多的利用接触更灵巧的设计更稳定的传感器。如果这几个点做好了,机器人抓取离大面积的现实应用也不会太远。



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