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[对机器人有什么了解]机器人捕获(2)

作者:慕青      发布时间:2021-04-25      浏览量:0
6个月前写了机器人捕获的专栏报道,介绍了

6个月前写了机器人捕获的专栏报道,介绍了机器人捕获的基本研究内容和方法。报道链接:

机器人捕获

。当时说还没有结束,想更详细地介绍机器人的捕获。2017年开始的两天,终于可以抽出时间稍微整理一下这方面的内容。

完整的PPT下载链接:。。。。。。。。。。。。。。。com/1fbt3034。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。dl=0。

1:什么是机器人捕获?

这个问题基本上是一群大牛从一开始就研究的问题,包括Salisbury、Mason、Cutkosky、Khatib等。大家研究研究的是,给予物体,给予任务,给予手,这个手怎么抓住这个物体是最好的这个方向最有名的结果是force-closure,长期以来几乎相当于控制稳定性的重要性。我读博士的两年前,基本上也做了这个。当时带我的博士后,Sahar在这个方向做得相当好,但她换了金融。最近,这个方向基本上是走与Learnig相结合的路线,可以参考SergeyLevine在谷歌时的工作。

这个问题是研究力控制,包括手指末端的力控制、触觉控制等、刚度控制、阻抗控制等。长期以来,每个人都在努力计算什么样的手指抓取力是最好的(换句话说,当他们开始学习硕士学位时,第一个给我寄纸质论文的IminKao首教授正在控制抓取的刚性)。其中MartinBuss和李泽湘老师组的工作最有名,将非线性优化问题转化为线性矩阵不等式问题,几十毫秒左右就能得到优化结果。最近这方面最好的工作是DLR出版的object-levelimpedancecontrol(IJRR)(文章的第一作者Wimbock也转行)。现在在这个方向上保护的主要是几位日本教授,包括我的合作伙伴Kenji在内。Kenji的上司Arimoto教授,退休后开始抓机器人,还出了书。他属于上古大神级别,现在很少有人知道IROS。2016他的生日派对也相当高级,可以感受到(2006年IntrattralSymposiumon,Advancedrobotics选择Machintelllignce)。

其中最后一个问题的dexterousmanipulation(灵巧的操作),多年没有什么好的进展,现在也很少有人碰到这个问题。Cutkosky的博士论文做了这个,之后做了好几年,之后改变了实验室的名字,改变了方向。PeterAllen集团以前有博士做过这个,后来好像潜水挂了,很遗憾。最近的softrobotics着火了,这个方向似乎有了新的转机,Oliver下Broc也开始了这个方向。

2:为什么机器人很重要?

3:为什么很难抓住机器人?

捕获对我们来说很简单,所以很可能认为机器人也很简单,但实际上很难。如果你看过各种各样的比赛或者参加过各种各样的比赛,你应该不会坠入爱河。机器人捕获的底线肯定比你想象的要低。但是,很多paper的数据在制定的非常不现实的条件下,给人以高成功率的感觉。我记得我在博士论文中给了30%左右的成功率。答辩委员问我为什么这么低。这不符合常识。但这就是现实。

现实世界有很多不确定性。由于不确定性,我们在捕获中使用的模型基本上是不正确的,甚至是错误的。我们没有足够的传感器,可以实时反馈真实的状态。更糟糕的是,我们连好手都没用,很难正确控制机器人的手到达我们想要的状态。将来很长一段时间,如何处理这些不确定性是机器人抓住的热点方向。事实上,这个方向也很热,基本上每年都有相关的workshop。在这里推广下,我们是2017年的ICRA,workshop:。。。。。。。。。。。。。。

4:未来的方向?

既然还有题,未来的方向在哪里?我自己总结了几点:更好地理解不确定性,更好地利用接触,更灵巧的设计,更稳定的传感器。这些方向的说明也是一个大洞,将来一个一个地补充吧。(我的博士毕业后,去美国做博士后,就是研究其中的第一点和第二点)。如果这些要点完成,机器人抓住离大面积的现实应用也不远。

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