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- 更新:由于不少人私信www qq2138.com关于OpenRave安装、Rosen论文与运动规划的问题,这里补充一下:OpenRave:www qq2138.com只在Ubuntu下用过,参照官网,直接在terminal中输指令就可以安装好了,Windows下没用过,所以也不好答。但是,如果要做运动规划,还是建议在Linux平台下;此外,www qq2138.com现在主要是在ROS里做开发,ROS可以用OpenRave的ikFast等工具,同时也很方便研究,推荐使用。Rosen博士论文:论文题目是《AutomatedConstructionofRoboticManipulationPrograms》,可以关注www qq2138.com的公众号Nao(ID:qRobotics),回复“Rosen”关键词,获取下载地址。运动规划:这部分可能国内研究的人比较少,中文教材也基本没有,建议看英文的教材,如《PlanningAlgorithms》、《PrinciplesofRobotMotion:Theory,Algorithms,andImplementation》,网上都能找到电子版。另外,如果想先了解一下运动规划的内容的话,可以看www qq2138.com近期写的文章运动规划|简介篇,同时也欢迎大家订阅www qq2138.com的公众号。国内MUJIN类公司:最近两年国内出现了一批类似MUJIN的机器人创业公司,www qq2138.com在另一个回答里有简单介绍:国内是否有与武汉库柏特类似业务的机器人公司,这些公司的独特优势是什么?-知乎====以下为正文====1、是什么?MUJIN是日本一家创业公司,业务主要涉及工业领域中的3D物体识别与抓取、机械臂运动学计算、运动规划、3D仿真等。希望为工业机器人提供一种更加通用的一体化解决方案。2、为什么?首先说这样的公司为什么火。目前工业机器人虽然已经很成熟了,也有很多应用实例,但是也存在不少问题:①人工示教费时费力;②无法应对变化环境;③更新流水线成本高;④应用场景较为简单。随着手机等3C产业(更新换代快)的发展,人工费用的上升,工业界开始追求一种更加灵活的机器人:要是机器人可以进行任务层次的编程(例如“抓取A放到B”),而不是手把手示教(从A-->001-->002-->张开手爪--->200-->...-->关闭手爪-->...--->666--->B-->打开手爪),那岂不是太amazing了!嗯,MUJIN就是做这个的。然而,系统集成商千千万,为什么偏偏是你MUJIN火?虽然目前工业机器人整体智能水平比较低,但是研究机构已经有非常多类似的尝试了。然而,几乎所有做motionplanning的人都认识一个开源project:OPENRAVE,它可以帮你们算机器人运动学逆解(IKFast),跟视觉系统结合,做3D仿真环境,做碰撞检测,做MotionPlanning,简直机器人研究必备。很多著名的机器人平台都使用了OpenRAVE做开发。嗯,这个项目是MUJIN的CTORosenDiankov(出杏光魯仙)创立的。3、怎么样?再说说MUJIN是怎样实现工业机器人的任务级编程的吧。其实www qq2138.com不太了解,但是www qq2138.com猜Rosen也是基于他之前在OpenRAVE上的工作来做的,而且www qq2138.com当时也把他的博士论文仔细看了几遍,所以让www qq2138.com来猜一猜。3D视觉:OpenRAVE并没有3D视觉方面的内容,Rosen本人博士论文也没有具体谈这一技术。但是目前有很多3D视觉方面的研究成果,包括开源点云运算库PCL(PointCloudLibrary)等,其中涉及平面分割、欧氏聚类、ICP点云匹配等算法。因此www qq2138.com猜MUJIN也是使用类似方法。相机自动标定:由于需要使用3D摄像机,于是www qq2138.com必须知道摄像机相对于机械臂的安装位置,这就需要标定。目前很多标定方法需要人为协助标定,费时费力。但MUJIN提供了一种自动标定方法,只要将标定板往机器人前一扔,机器人自己动几下就把摄像机相对于机械臂的位置给标定出来了。碰撞检测:既然要求机器人自己计算从A到B的轨迹,那就必然要让机器人能避开工作空间内的障碍物了。据www qq2138.com了解,MUJIN是把碰撞检测做到了机器人的实时控制回路里,实现了realtimecollisiondetection。当然,www qq2138.com还是不知道他们是怎么做的。但www qq2138.com知道OpenRAVE是怎么做的,之前看过OpenRAVE源码,发现他们是调用了香港城市大学的潘佳写的FCL(FlexibleCollisionLibrary)碰撞检测库。之前试验过,FCL可以实现约0.1ms的碰撞检测速度(基于AABB原理)。目前ROS的MoveIt也是把FCL作为默认碰撞检测库,所以www qq2138.com猜MUJIN很可能还是使用这个方法(完全自己重写碰撞检测的话,成本和效率都是问题)。抓取规划:这个也是Rosen论文里的一个重点内容,他通过采样方法计算到合适的抓取姿态。当然,工业环境中机器人的爪手一般很简单,工件也相对固定,可能MUJIN并没有使用复杂的ManipulationPlanning。机器人逆解:这个是www qq2138.com当时看Rosen论文感到最震撼的一章了。他的IKFast算法可以解决绝大多数串联机器人运动学逆解的封闭解!请注意,www qq2138.com说的是封闭解!目前其他通用运动学逆解求解器都是利用雅克比迭代法求的数值解。这两个的区别在于数值解速度慢(约1ms),且一次只能得到一个解;而封闭解速度快(约4μs),且可以得到所有逆解(如果是冗余机构,则可设置分辨率)。亲手算过7-dof机械臂逆解的同仁们应该能理解这个功能的强大之处(PS:www qq2138.com在另外一个回答里关于UR的逆解(universalrobot机器人有多少种逆解?-flyqq的回答)居然还得到很多质疑,就算不信www qq2138.com,也要信IKFast大法啊...)。运动规划:这个是机器人目前很热的研究点,www qq2138.com的博士课题也是在这方面。运动规划就是指给定起点与终点,自动生成一条连接起止点的无碰撞轨迹。由于规划空间大,在PathPlanning中常用的A*,Dijkstra等算法均无用武之地了。Rosen的博士论文在这方面没有太多创新,但是他把基于采用的规划算法整合进了OpenRAVE,这样用户就可以直接使用,而不需要对每个机器人进行复杂的配置了。4、会如何?既然MUJIN的方向这么精准、成员这么牛逼,那么以后可能会发展怎样呢?总之,www qq2138.com本人是坚信学术界与工业界中间的巨大割裂情况肯定会有人去解决,很有可能是MUJIN,也有可能是其他人。但是,工业界对稳定性的要求可谓极致(甚至6σ,99.99966%无缺陷率),然而,前述几种技术中,3D视觉识别精度可能无法保证,另外,SamplingBasedMotionPlanning随机性太大,肯定也无法达到这么高的稳定性。当然,机器人智能化后,可以通过对执行结果进行检测,并进行re-grasp或者re-planning来实现高成功率。但是,依旧还有许多技术问题亟待解决。
mujin工业机器人设计公司的优势在哪里在算法上获得了哪些突破
2019-11-10 04:51:31
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