編輯部編譯

機(jī)器人在物流領(lǐng)域的應(yīng)用正在迅速增加。由于物品在尺寸、形狀、重量和易碎性方面存在很大的差異，并且物品的放置任務(wù)都有特定的約束條件，使用機(jī)器人自動(dòng)化地完成這些任務(wù)仍是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。操作規(guī)劃和控制是機(jī)器人系統(tǒng)的相關(guān)組成部分。以REFILLS項(xiàng)目為背景，Marco Costanzo、Simon Stelter、Ciro Natale、Salvatore Pirozzi、Georg Bartels、Alexis Maldonado、Michael Beetz等幾位研究人員對(duì)使用機(jī)器人進(jìn)行超市內(nèi)貨架補(bǔ)貨的問(wèn)題進(jìn)行了研究。這項(xiàng)研究也得到了歐盟委員會(huì)的支持。

操作規(guī)劃和控制是機(jī)器人系統(tǒng)的相關(guān)組成部分。它們的緊密集成是提高機(jī)器人自動(dòng)化的關(guān)鍵因素，并使機(jī)器人能夠執(zhí)行越來(lái)越復(fù)雜的操作任務(wù)，例如店內(nèi)物流領(lǐng)域所需的那些操作任務(wù)。在超市中需要將各種各樣的物品放置在貨架上，而這些放置任務(wù)都有特定的約束條件。因此，使用機(jī)器人完成這些任務(wù)是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，機(jī)器人需要很高的靈活性。然而，反應(yīng)性抓取控制和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的集成，可以使機(jī)器人即使在使用靈活性有限的夾持器的情況下，也能夠執(zhí)行此類(lèi)任務(wù)。本文的主要貢獻(xiàn)在于提出了一種新的方法——使用提供了更多控制形式（即避免滑倒和控制滑動(dòng)）的反應(yīng)性控制層來(lái)規(guī)劃操作任務(wù)的執(zhí)行。使用配備了移動(dòng)機(jī)械臂夾持器的新型力/觸覺(jué)傳感器的實(shí)驗(yàn)表明，該方法使機(jī)器人能夠成功地執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)固定抓取無(wú)法實(shí)現(xiàn)的操作任務(wù)。

引言

機(jī)器人在物流領(lǐng)域的應(yīng)用正在迅速增加，但目前大多僅限于物流中心，例如，Kiva移動(dòng)機(jī)器人的使用提高了包裝過(guò)程的效率。然而，產(chǎn)品裝箱很難實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，這主要是由于箱子中的物品在尺寸、形狀、重量和易碎性方面存在很大差異。實(shí)際上，移動(dòng)操作解決方案在市場(chǎng)上很少見(jiàn)。亞馬遜發(fā)起了著名的亞馬遜拾取挑戰(zhàn)賽（Amazon Picking Challenge，APC）[1]，很多研究人員從中對(duì)抓取已知和未知物體產(chǎn)生了新的見(jiàn)解，例如Zeng等人在2018年IEEE機(jī)器人與自動(dòng)化國(guó)際會(huì)議（International Conference on Robotics and Automation）上所提出的“利用多功能抓取和跨域圖像匹配，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下新物品的拾取與放置”。正如在關(guān)于第一屆APC的綜述論文（Correll等人于2018年）中所詳細(xì)討論的那樣，在“機(jī)器人有朝一日能夠有助于提升效率和吞吐量，同時(shí)降低成本”之前，還有許多挑戰(zhàn)有待解決。

本文以REFILLS項(xiàng)目[2]為背景，對(duì)超市內(nèi)貨架的補(bǔ)貨問(wèn)題進(jìn)行了研究。除了在APC中看到的那些挑戰(zhàn)之外，這個(gè)場(chǎng)景還提出了新的挑戰(zhàn)。機(jī)器人將需要一個(gè)大量的技能集來(lái)執(zhí)行獲取和放置任務(wù)，因?yàn)樗鼈儽仨氃讵M小的空間中操作并處理各種物體。這個(gè)技能集必須包括在控制中的操作（in-hand manipulation），以至少避免耗時(shí)的重新抓取。圖1給出了一個(gè)示例。假設(shè)機(jī)器人必須在桌子中央拾取紅色物體，并將其放置在中間的架子層中，以實(shí)現(xiàn)圖中右側(cè)的目標(biāo)姿態(tài)。顯然，具有夾持器姿勢(shì)的固定抓取無(wú)法實(shí)現(xiàn)，并且無(wú)法避免拾取和放置姿勢(shì)的碰撞。在標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)劃過(guò)程（Chitta、Sucan和Cousins于2012年提出）中，只有在緩沖托盤(pán)上執(zhí)行重新抓取的動(dòng)作才能使機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)。然而，通過(guò)在保持物體固定的情況下旋轉(zhuǎn)夾持器來(lái)執(zhí)行物體受控制的旋轉(zhuǎn)滑動(dòng)（即所謂的夾持器繞軸旋轉(zhuǎn)），規(guī)劃器具備更大的搜索空間，并且可能會(huì)找到可行的路徑。

最近有兩篇關(guān)于在控制中的操作的論文。第一篇論文通過(guò)利用微分平坦（differential flatness）概念和反饋線性化（feedback linearization）技術(shù)解決平面推動(dòng)問(wèn)題。第二篇論文涉及到同樣的應(yīng)用，但重點(diǎn)是基于運(yùn)動(dòng)錐（motion cone）的概念規(guī)劃推動(dòng)軌跡。然而，根據(jù)定義，開(kāi)環(huán)的方法不會(huì)對(duì)感知反饋?zhàn)龀龇磻?yīng)。在不確定的環(huán)境中，需要基于傳感器的控制來(lái)穩(wěn)健地執(zhí)行規(guī)劃。在過(guò)去，我們一直在研究一種控制器，該控制器可以進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，以在避免所持物體滑動(dòng)和控制所持物體旋轉(zhuǎn)滑移之間進(jìn)行切換（Costanzo、Maria和Natale于2018年提出）。根據(jù)眾所周知的外部靈活性（Dafle等人于2014年提出）的概念，提高機(jī)器人靈活性是通過(guò)對(duì)抓取的智能控制來(lái)實(shí)現(xiàn)的，而不是通過(guò)使用額外的自由度。它被證明可以足夠可靠地處理各種各樣的物體。

然而，這僅僅是機(jī)器人將需要的上述技能之一。要以更高的自動(dòng)化程度使用這種新潛力，必須將其與具有利用潛力的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃器相結(jié)合。

在REFILLS項(xiàng)目中，最終需要一個(gè)基于知識(shí)和規(guī)劃的控制架構(gòu)，即，受Beetz等人于2012年所發(fā)表的論文的啟發(fā)，從一個(gè)規(guī)劃庫(kù)中有能力地選擇和執(zhí)行規(guī)劃。Winkler等人（于2016年）已經(jīng)成功地證明，基于知識(shí)和規(guī)劃的控制范式非常適合零售環(huán)境中的機(jī)器人貨架補(bǔ)充任務(wù)。

本文的主要貢獻(xiàn)在于，提出了一種實(shí)現(xiàn)底層反應(yīng)性控制層與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃器緊密集成的方法，該運(yùn)動(dòng)規(guī)劃器是REFILLS架構(gòu)的組成部分。其重點(diǎn)是貨架補(bǔ)給任務(wù)的取出和放置階段，在此階段，必須安全地處理各種各樣的物體，即，以特定的姿勢(shì)（可能與抓取姿勢(shì)不同）將其取出并放在架子上，同時(shí)避免物體滑倒。該方法依賴(lài)于一種通過(guò)抓取控制器在控制中的操作能力來(lái)提供給運(yùn)動(dòng)規(guī)劃器的能力，改變機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，以擴(kuò)大搜索空間，從而使其更有可能找到解決方案。

除此之外，我們還提供了一個(gè)力/觸覺(jué)傳感器（Costanzo等人于2019年提出）的改進(jìn)版本，該傳感器與反應(yīng)性控制算法配合使用。該傳感器已經(jīng)集成到一個(gè)商業(yè)夾持器的手指上，并且其尺寸適合進(jìn)入貨架上物體之間的狹窄空間。其PCB（Printed Circuit Board，印制電路板）設(shè)計(jì)已經(jīng)得到改進(jìn)，以通過(guò)LED的電流饋電來(lái)提高信噪比，使用模擬緩沖器將電壓信號(hào)連接到模數(shù)轉(zhuǎn)換器（Analog-to-Digital Converter）以及微型控制器與通信接口的幾種可能性在板上的集成。

實(shí)驗(yàn)將展示貨架補(bǔ)給所必需的操縱任務(wù)，盡管在固定抓取的情況下不可行，但通過(guò)使用對(duì)滑動(dòng)的控制所提供的額外靈活性如何變得可行。實(shí)驗(yàn)在一個(gè)移動(dòng)機(jī)械臂上進(jìn)行（如圖2所示）。該機(jī)械臂配備了一個(gè)帶有力/觸覺(jué)傳感器的夾持器（如圖3所示，但本文中未使用相機(jī)）。圖4所示的5個(gè)物體被用于實(shí)驗(yàn)。

傳感裝置

這項(xiàng)研究中所使用的感應(yīng)手指是基于De Maria、Natale和Pirozzi（于2012年）的論文中所最初提出的技術(shù)。發(fā)達(dá)的觸覺(jué)傳感器主要由三部分組成：印制電路板（PCB）、剛性網(wǎng)格（rigid grid）和可變形墊（deformable pad）。 Costanzo等人（于2019年）對(duì)這些觸覺(jué)傳感器進(jìn)行了初步設(shè)計(jì)。其與本文所用版本的主要區(qū)別在于印制電路板（PCB）的設(shè)計(jì)。

PCB設(shè)計(jì)：本研究設(shè)計(jì)了一個(gè)不同版本的PCB來(lái)改善以下幾個(gè)方面。PCB上的每個(gè)感應(yīng)點(diǎn)（稱(chēng)為taxel）都由New Japan Radio （代碼NJL5908AR）制造的光反射器（photo-reflector）構(gòu)成。該P(yáng)CB集成了25個(gè)以5×5矩陣排列的taxel，空間分辨率為3.55毫米。在先前版本中，光反射器的LED是由電壓電源和串聯(lián)電阻驅(qū)動(dòng)的。而在這種情況下，LED由可調(diào)電流源（制造商代碼LM334）驅(qū)動(dòng)，通過(guò)降低其溫度漂移（temperature drift）來(lái)提高反射光的穩(wěn)定性。此外，為了提高信噪比并簡(jiǎn)化查詢(xún)固件，也進(jìn)行了進(jìn)一步的改進(jìn)。

該解決方案能夠避免使用額外的SPI接口，從而獲得具有可編程設(shè)備的完整集成的傳感器，可用于通過(guò)不同接口采集傳感器數(shù)據(jù)。在本文中，已通過(guò)USB到串行商業(yè)電纜開(kāi)發(fā)了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)串行接口。所有傳感器數(shù)據(jù)的最終采樣頻率為500Hz。圖5展示了重新設(shè)計(jì)和組裝的PCB。

剛性網(wǎng)格：本研究對(duì)網(wǎng)格框架略加修改，使其機(jī)械部分與PCB和taxel完美匹配，而無(wú)需使用先前版本中所使用的剛性銷(xiāo)釘（rigid pin）。因此，該網(wǎng)格是用氰基丙烯酸酯基膠水粘在PCB上的。

可變形墊：它的作用是將施加的力轉(zhuǎn)化為可被taxel檢測(cè)到的變形。它已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了Costanzo等人（于2019年）發(fā)表的論文中詳細(xì)說(shuō)明的一致的尺寸、材料和成型程序。

組裝好的力/觸覺(jué)傳感器被固定在一個(gè)盒子內(nèi)，該盒子是用于放置傳感器的，并安裝在WSG系列凸緣上。

實(shí)施和架構(gòu)

在本節(jié)中，我們展示集成系統(tǒng)的架構(gòu)（如圖6所示）。任務(wù)執(zhí)行器將目標(biāo)發(fā)送給運(yùn)動(dòng)規(guī)劃器，這些目標(biāo)是完成任務(wù)（例如補(bǔ)充貨架）所需要的。該模塊能夠訪問(wèn)知識(shí)庫(kù)并設(shè)置摩擦系數(shù)?， ?是物體滑動(dòng)控制器的具體參數(shù)。

該運(yùn)動(dòng)規(guī)劃器生成關(guān)節(jié)空間（joint space）軌跡，以實(shí)現(xiàn)給定的目標(biāo)，同時(shí)利用機(jī)器人的能力將被抓取的物體進(jìn)行繞軸旋轉(zhuǎn)。

控制模式切換模塊在將軌跡發(fā)送給機(jī)器人之前對(duì)其進(jìn)行后處理（post-process）。在執(zhí)行軌跡時(shí)，模塊向滑動(dòng)控制器發(fā)送命令，在兩種控制方式之間進(jìn)行切換。

我們?cè)敿?xì)介紹了滑動(dòng)控制器、對(duì)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃器的更改，以及控制模式切換。我們省略了任務(wù)執(zhí)行器，因?yàn)樗谖覀兊膶?shí)驗(yàn)中是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的一個(gè)簡(jiǎn)單序列。

實(shí)驗(yàn)評(píng)估

本節(jié)描述了用圖4中的物體所進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)評(píng)估，描述了三組實(shí)驗(yàn)。第一組評(píng)估物體在繞軸旋轉(zhuǎn)過(guò)程中的角度;第二組評(píng)估有和沒(méi)有繞軸旋轉(zhuǎn)的情況下進(jìn)行簡(jiǎn)單拾取和放置任務(wù)的可行性;第三組是一個(gè)配備不同物體和障礙的完整的拾取和放置實(shí)驗(yàn)。

結(jié)論

本文展示了抓取控制與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃器的緊密集成如何使移動(dòng)機(jī)械臂在現(xiàn)實(shí)的物流場(chǎng)景中解決復(fù)雜的操作任務(wù)。該規(guī)劃算法利用底層滑動(dòng)控制層提供的在控制中的操作能力來(lái)解決有限空間中的取出和放置任務(wù)。這是通過(guò)在兩種不同的抓取控制模式（避免滑倒和夾持器繞軸旋轉(zhuǎn)）之間的一種新穎的切換方法來(lái)實(shí)現(xiàn)的。夾持器繞軸旋轉(zhuǎn)使機(jī)器人能夠改變抓取配置，而無(wú)需重新抓取物體，這有效地增加了自由度?；瑒?dòng)控制器需要一個(gè)物體的具體摩擦參數(shù)才能工作，該參數(shù)目前是預(yù)先估計(jì)好的并保存在知識(shí)庫(kù)中。

未來(lái)，我們計(jì)劃將其集成到為REFILLS項(xiàng)目而提出的基于知識(shí)和規(guī)劃的控制架構(gòu)中，用于自動(dòng)補(bǔ)充超市貨架。另外，我們希望通過(guò)對(duì)未知物體的觸覺(jué)探測(cè)來(lái)自主地估計(jì)物體的具體摩擦參數(shù)。

參考文獻(xiàn)

[1] “Amazon picking challenge，” http：//amazonpickingchallenge.org/ how-much-has-amazon-invested-in-automation/， accessed： 2019-08-31.

[2] “Refills project，” http：//www.refills-project.eu， accessed： 2019-09-01.