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

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。

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