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[导读] 内容摘要:在复杂环境中工作的机器人必须满足这样的先决条件:能够利用传感器对周围环境进行识别,具有一定的“学习”和“自我调节”能力。在市场上,有着各种依靠图像监控或力的检测来控制机

 

 

 内容摘要:在复杂环境中工作的机器人必须满足这样的先决条件:能够利用传感器对周围环境进行识别,具有一定的“学习”和“自我调节”能力。在市场上,有着各种依靠图像监控或力的检测来控制机器人的传感器,但是仍缺乏“滑移”传感器,即能够对机器人的手指与被握物体之间的相对运动进行在线检测和补偿的传感器。


  在复杂环境中工作的机器人必须满足这样的先决条件:能够利用传感器对周围环境进行识别,具有一定的“学习”和“自我调节”能力。在市场上,有着各种依靠图像监控或力的检测来控制机器人的传感器,但是仍缺乏“滑移”传感器,即能够对机器人的手指与被握物体之间的相对运动进行在线检测和补偿的传感器。
  建议您采用的大多数解决方案都是基于切向力或者摩擦力检测为基础的。即利用接触传感器对接触时的切向力大小进行检测或者利用摩擦振动加速传感器对相对位移间接进行检测和估计。而迄今为止常见的传感器还无法对相对滑移速度进行直接的检测。较高的研发费用是一直没有成功实现相对滑移直接检测技术工业化应用的主要原因。
  与现在建议使用的方案不同,在IITB霍伦霍夫研究所中研发成功的光学传感器能够直接对相对滑移进行检测。结合接触力检测传感器可以满足要求极高的智能化机器人方案。在这个方案中,能够经济合理的使用光学传感器,由于其结构紧凑可以很好的集成在机械和机床设备中。
  这种方案的应用领域非常广泛,但是目前主要集中在下列两个领域中:
  (1)依靠力量进行可靠夹持和操纵的易碎工件;
  (2)无定位或者可移动工件的表面擦洗和磨削。
  工作原理
  光电滑移传感器的工作原理类似光电鼠标。与机器人手指接触的物体表面被发光二极管或激光二极管发出的光线照射着,由被照射物体表面反射回来的光线经透镜折射后进入传感器芯片中的微型摄像机中(图1)。摄取的图像作为灰度等级图片进入传感器芯片中的DSP数字信号处理器,并在这个微处理器中首次被转换成速度信号。最后,再根据这些速度信号计算出滑移数据(△x和△y值)。
  速度计算过程中使用的计算语言是光流语言,计算量较小。作为光流(Optical Flow)实际上是一个矢量场,它能够表示每一个图片、像素,图像顺2D运动方向和速度的矢量场。

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