如今，越來越多的機器人開始走向家庭場景，化身我們的生活好幫手。但當它們出現(xiàn)故障時需要花費大量的維修成本，能不能暢想一下讓機器人實現(xiàn)“自我維修”？最近，東京大學(xué)的科學(xué)家們提出了一種新方法，當機器人身上的螺釘出現(xiàn)松動時，機器人可以通過自身帶有的CAD數(shù)據(jù)精準計算出松動螺釘?shù)奈恢茫M而使用螺絲刀進行擰緊松動螺釘?shù)牟僮?，實現(xiàn)機器人的自我修復(fù)和自我拉伸。

　　在本文中，我們提出了一種用于機器人使用驅(qū)動裝置擰緊自身螺釘?shù)姆椒?，該方法可以實現(xiàn)機器人的自我修復(fù)和自我拉伸。對于機器人來說，擰緊自身螺釘有兩個困難。首先，需要精確計算螺釘位置，當使用攝像機對可視圖像進行計算時，觀測誤差非常大。機器人的優(yōu)點是它具有自身身體的CAD數(shù)據(jù)，基于此，它便可以利用自身的CAD數(shù)據(jù)計算出精確的螺釘位置。其次，由于在擰緊自身螺釘時所形成的環(huán)閉合度很小，無法解決反向動力學(xué)問題，因此機器人有時無法移動螺絲刀以使其繞螺釘旋轉(zhuǎn)。為了解決這些問題，我們提出了一種新方法，可以在無法解決反向動力學(xué)問題的情況下，通過重新抓住螺絲刀來實現(xiàn)擰緊動作的生成。通過這些方法，類人機器人PR2和HIRO通過擰緊自身螺釘實現(xiàn)了自我修復(fù)和自我拉伸。

　　介紹

　　隨著技術(shù)的不斷進步，類人機器人（Humanoid robots）有望在家庭環(huán)境或災(zāi)難現(xiàn)場進行持續(xù)性工作，然而，機器人的硬件有時會出現(xiàn)故障，需要維修。因此，對于類人機器人來說，掌握自我修復(fù)的方法至關(guān)重要。我們?nèi)祟惪梢酝ㄟ^視覺信息察覺到自己的異常情況，進而計劃修復(fù)，并在需要時使用適當?shù)墓ぞ邎?zhí)行該計劃。類似地，我們希望類人機器人自己能夠修復(fù)自己的身體。對于機器人來說，有時會出現(xiàn)螺釘松動需要修理的情況。因此，在本文中，我們主要研究的是機器人自己擰緊松動的螺釘進行自我修復(fù)的情況。另外，機器人可以通過擰緊螺釘來實現(xiàn)自我伸展，因此我們的研究也將重點放在機器人的自我拉伸上。

　　對于包括類人機器人在內(nèi)的機器人來說，它們的優(yōu)點之一是具有自己的軟件/硬件設(shè)計信息。基于此，機器人通過使用自身描述硬件信息的CAD數(shù)據(jù)，比基于視覺的計算更精確地實現(xiàn)了螺釘姿勢的計算。STEP文件作為CAD數(shù)據(jù)的一種格式，被廣泛地用作中間文件，因此，在該研究中我們也使用這種格式，使用FreeCAD從STEP文件中提取每個部分。

　　當對一個外部對象而不是機器人本身進行擰緊螺釘?shù)牟僮鲿r，該機器人可以相對于這個對象進行移動，但在擰緊自身螺釘?shù)那闆r下，反向動力學(xué)的可解性由于連接所形成的環(huán)封閉程度小而受到很大限制。因此，在本研究中，當反向動力學(xué)問題無法求解時，可以通過改變抓握姿勢而不改變工具的姿勢來解決這一問題，我們將其稱之為重新抓取。結(jié)合這些方法，我們的目標是使機器人在沒有任何幫助的情況下擰緊自身的螺釘。

　　相關(guān)研究

　　實際上，關(guān)于機器人自我修復(fù)、自我治愈或自我安裝的話題已經(jīng)得到了廣泛研究。一些模塊化機器人可以進行自我重新配置，但是，模塊化機器人在強度、精度以及機械和電氣穩(wěn)定性方面具有一定的局限性。為此，研究者們還開發(fā)了自我修復(fù)系統(tǒng)的其他解決方案，例如對螺釘本身的機械改進或SH（自修復(fù)）軟材料的改進。

　　但是，很難將這些機械或材料合并到現(xiàn)有的機器人中，因為這樣的改造工作需要大量的成本和工作。因此，對于機器人來說，最好的選擇就是像人一樣用手來修復(fù)自身，特別是該機器人是類人機器人時就再好不過了。關(guān)于手動擰緊螺釘?shù)难芯浚瑢＜覀円呀?jīng)開發(fā)了能夠使用機械臂或通過人機交互擰緊螺釘?shù)南到y(tǒng)，但是在這種情況下，需要將螺絲刀固定在機器人身上。

　　對于擰緊螺釘?shù)娜蝿?wù)來說，關(guān)鍵問題在于需要有關(guān)螺釘姿勢的準確信息。在諸如擰緊螺釘或孔內(nèi)鉆眼等需要精確信息的任務(wù)中，專家們提出了使用力—扭矩傳感器的方法，或基于視覺的方法。但是，直接從力—扭矩傳感器計算出螺釘?shù)淖藙蒿@然是不可能的。因此，需要能夠插入螺釘或孔內(nèi)的器具，并且基于視覺的系統(tǒng)的性能取決于機器人攝像機的性能，而攝像機并非總是足夠的精確，可以計算出精確的螺絲姿勢。

　　擰緊螺釘?shù)南到y(tǒng)概述

　　在圖2中，我們展示了擰緊螺釘系統(tǒng)的概述。機器人考慮使用一些觸發(fā)器來幫助擰緊自身的螺釘。例如，作為常規(guī)檢查，機器人會檢查自己的身體是否出現(xiàn)異常，或者，通過機器人某種超出理想姿勢的方式以及其他人的指示來發(fā)現(xiàn)自身松動的螺釘。然后，根據(jù)該觸發(fā)器的相關(guān)信息，機器人將計算出需要擰緊的螺釘?shù)拇笾挛恢茫ˋ），而借助自身的CAD數(shù)據(jù)，機器人可以計算出需要擰緊的精確的螺絲姿勢（B）。在計算出精確的螺絲姿勢之后，機器人將生成擰緊動作，并在需要進行擰緊操作時重新握緊螺絲刀（C）。

　　松動螺釘?shù)母兄?/p>

　　接下來，我們將展示兩個感知松動螺釘?shù)氖纠?。一種是機器人自己感覺到松動的螺釘，另一種是機器人通過交互，從其他人的指示中感知到松動的螺釘。

　　機器人自己感知到松動的螺釘

　　機器人可以通過使用關(guān)節(jié)編碼器計算關(guān)節(jié)角度來計算機器人每個連接處的姿勢。螺釘松動導(dǎo)致的不良結(jié)果很多，一個很明顯的例子是，連接處的姿勢偏離了理想姿勢，如圖3所示。更為詳細地說，應(yīng)用一個機器人自身的掩碼圖像，其黑色區(qū)域代表著機器人，其白色區(qū)域代表使用RGBD攝像機觀察到的RGBD圖像的其他區(qū)域，那么，就可以計算出僅描述機器人的RGBD圖像。然后，機器人從該RGBD圖像中重建點云，獲得有關(guān)自身的點云。如果其中的某些點不在理想狀態(tài)中，則將該連接處的姿勢確定為脫離理想狀態(tài)。這意味著此處可能有松動的螺釘，因此該信息將被發(fā)送到圖2中“螺釘姿勢計算器”的下一步操作中。

　　根據(jù)他人的指示感知到松動的螺釘

　　當然，機器人不能全靠自己感知到所有松動的螺釘。因此，如圖4所示，通過交互，根據(jù)別人的指示讓機器人獲知自己有松動的螺釘也是很重要的。在這項研究中，我們可以通過手指的指向或是類似“有一顆螺釘松了”的聲音讓機器人獲知松動螺釘?shù)乃谖恢?。我們使用OpenPose實現(xiàn)了對人的姿勢進行計算，然后，機器人會感覺到有一個松動的螺釘，并以手指所給出的指向位置大致計算出該松動螺釘?shù)奈恢?。接下來，機器人會將此信息發(fā)送到圖2中的“螺絲姿勢計算器”的下一步操作中。

　　螺絲姿勢的計算

　　螺釘判斷

　　當發(fā)現(xiàn)有松動的螺釘后，我們的目標是檢測到距離指定位置最近的螺釘。首先，描述一種算法來判斷組成機器人的這個部分是否是螺釘。STEP文件中的每個部分都是以shell為單位表示的，每個shell都有組成這個部分的邊和頂點的信息。我們可以用如圖6所示的信息對螺釘進行相應(yīng)的描述。

　　計算螺釘姿勢

　　當機器人找到了松動的螺釘之后，接下來，就需要計算出準確的螺釘姿勢。如圖7所示。

　　借助螺絲刀擰緊自身的螺釘

　　當機器人掌握了螺釘?shù)乃谖恢靡约熬唧w姿勢后，抓住螺絲刀，對反向動力學(xué)問題進行計算，以使螺絲刀的尖端位置與螺釘?shù)念^部位置相匹配，更好地完成擰緊自身螺釘?shù)牟僮鳌?/p>

　　結(jié)論

　　在本文中，我們通過研究機器人擰緊自身螺釘?shù)姆椒ǎ鉀Q了機器人進行自我修復(fù)和自我拉伸的問題。總體而言，我們的主要研究成果如下：

　　·我們通過研究類人機器人擰緊自身松動的螺釘?shù)姆椒?，提出了一種機器人進行自我修復(fù)和自我拉伸的方案。

　　·我們提出了一種利用機器人自身CAD數(shù)據(jù)計算精確螺釘姿勢的方法。

　　·我們提出了一種方法來判斷是否可對螺絲刀進行重新抓緊，以解決機器人在擰緊螺釘時由于連桿閉合度小產(chǎn)生的反向動力學(xué)問題。

　　·我們提出了一種在考慮重新抓握螺絲刀的情況下，通過圖形搜索生成擰緊動作的方法。

　　為了驗證這些方法的有效性，我們利用一個真實的類人機器人來進行自我修復(fù)和自我拉伸的實驗。為了使該系統(tǒng)以后具有更好的泛化性，我們想要建立一個統(tǒng)一的感知松動螺釘?shù)姆椒ā．斎?，掌握松動螺釘?shù)暮罄m(xù)進展情況也是很重要的。當機器人擰緊螺釘后，它就會記住這個螺釘以及這一系列的操作。通過持續(xù)地存儲信息，機器人就會知道哪些螺釘容易松動，哪些不會松動。除此之外，由于實際抓取姿勢和期望抓取姿勢不同，在抓取螺絲刀時的抓取姿勢往往誤差較大，在本文中我們忽略了這一點。因此，當機器人抓取螺絲刀之后，需要觀察機器人手臂的抓取姿勢，以便對抓取姿勢進行更好的計算。可以說，本文提出的擰緊系統(tǒng)中所涉及的方法對于類人機器人維護自身系統(tǒng)來說具有很大的作用，將幫助它們更好地幫助人類完成協(xié)助性工作。

　　編輯部編譯

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