机器人视觉伺服定位控制与目标抓取PPT课件
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机器人视觉伺服系统
三.为什么需要机器人视觉伺服
• 随着社会的发展，社会分工越来越细，尤其在现代 化的大生产中，有的人每天就只管拧同一个部位的 一个螺母，有的人整天就是接一个线头，人们感到 自己在不断异化，各种职业病开始产生。于是人们 强烈希望用某种机器代替自己工作。于是人们研制 出了机器人，代替人完成那些枯燥、单调、危险的 工作，让机器人为人类服务，即“伺服”。 • 而某些工作却不只是重复同一工作，它需要机器人 能够像人一样“看到”眼前的物体并对下一步行动 做出准确的判断，也就是需要机器人“视觉”。
CCD摄像机
数码摄像机的图像获取方法：在每一个像素点，电 荷量与光线成正比，将电荷量移动到移位寄存器并 以一定的速率读取它们来获得图像
（a）图像数据采集模型（b）VHS摄像机的CCD元件
图像处理
• 图像处理的目的：对图像增强、改善或修改，为 图像分析做准备， • 图像处理的过程包含许多子过程，如：
五.机器人视觉伺服系统的发展前景
• 针对任务有时可能需要从一套特征切换到 另一套，可以考虑把全局特征与局部特征 结合起来。 • 结合计算机视觉及图像处理的研究成果， 建立机器人视觉系统的专用软件库。 • 加强系统的动态性能研究。 • 利用主动视觉的成果。系统应具有主动感 知的能力，视觉系统应基于一定的任务或 目的。
• 图像雅可比矩阵（特征敏感度矩阵）不是 常数矩阵，而是随着机器人位姿改变而不 断变化的，具有非线性、时变等特点。
采用多输入、多输出bp神经网络，输入向量为特征 点在图像平面的坐标值变化量，输出向量为相应的 机器人关节运动量。学习算法采用bp算法。神经网 络学习输入、输出之间的关系，不断更新权值直至 误差减少到零。
CCD摄像机
• CCD摄像机的主要组成部分为一个由晶体管 硅晶片构成的取景区，其中包含了数千万 的极小的感光区（像素点），每一个像素 都会产生与投射到该点的光的强度相应的 电荷。 • 1英寸大小的晶片上大约有52万个像素； • 每一个像点旁边都有一个隔离光线的移位 寄存器，每一个像点处的电荷1秒钟向旁边 的移位寄存器移动30次。
机器人视觉伺服系统的控制结构
机器人视觉伺服系统的控制结构机器人视觉伺服系统的控制结构1 前言对机器人视觉伺服系统的研究是机器人领域中的重要内容之一，其研究成果可直接用于机器人手—眼系统、移动机器人的自动避障及对周围环境的自适应、轨线跟踪等问题中。
通常所说的机器视觉是指：自动获取并分析图像，以得到一组可对景物描述的数据或控制某种动作的数据。
而视觉伺服则不同于机器视觉，它利用机器视觉的原理对图像进行自动获取与分析，以实现对机器人的某项控制为目的。
正是由于系统以实现某种控制为目的，所以视觉伺服系统中的图像处理过程必须快速准确。
视觉伺服系统采用视觉反馈环形成闭环，在视觉反馈环中抽取某种图像特征。
图像特征可以是点、曲线、图像上的某一区域等，比如，它可以是点在图像平面的坐标位置，或投影面的形心及其惯量的高次幂。
2 视觉伺服系统的分类视觉伺服的控制策略主要基于以下两个问题：1）是否采用分层控制结构？即机器人是否需要闭环关节控制器？进一步说，就是系统的视觉反馈是为机器人的关节控制闭环提供输入量，还是由视觉控制器直接控制机器人各关节。
2）误差输入量是以机器人所在空间的三维坐标表示，还是以图像特征？按控制策略2）区分，视觉伺服系统分为两类：基于位置的控制系统（position－based control，又称3D视觉伺服，3Dvisualservoing），基于图像的控制系统（image－base control，或称2D视觉伺服，2Dvisualservoing）。
由于基于位置和基于图像的视觉伺服各有其优缺点，于是近年有学者综合上述两类视觉伺服系统的优点，设计出2-1/2D视觉伺服系统。
按控制策略1）区分，视觉伺服系统可分为动态观察—移动系统和直接视觉伺服。
前者采用机器人关节反馈内环稳定机械臂，由图像处理模块计算出摄像机应具有的速度或位置增量，反馈至机器人关节控制器；后者则由图像处理模块直接计算机械壁各关节运动的控制量。
3 视觉伺服系统的控制结构3.1 基于位置的视觉伺服控制结构在基于位置的控制系统中，输入量以三维笛卡尔坐标表示（又称3D伺服控制），多数基于位置的视觉伺服系统采用一具有5～6个自由度的机械臂作为摄像机的运动载体。
机器人视觉应用PPT课件
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3. 锐化 与平滑处理相反，为了突出图像中的高频成分，使轮廓增强可以采用锐
化处理
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二、图像的分离 1. 图像的边沿检测
边沿检测作为各种物体检测算法的最初预处理步骤，在机器人视觉中具有 重要的作用。
（1）基本公式 从原理上看，绝大多数边沿检测方法的主导思想是局部微分算子的计
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一、机器人视觉系统的硬件系统 机器人视觉系统的硬件组成： （1）景物和距离传感器：常用的有摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器 和结构光设备等。 （2）视频信号数字化设备。 （3）视频信号快速处理器：如DSP系统。 （4）计算机及其外设。 （5）机器人及其控制器。
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（3）阈值化 图像阈值是工业机器人视觉系统进行物体检测的主要技术之一，尤其
是对于高数据吞吐量的应用，阈值化更为有效。
可分割的强度直方图 (a)利用单一阈值分割；(b)多阈值分割
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2. 图像的边沿连接和边界检测 在理想情况下，检测强度不连续性的方法给出的应当只是那些位于物体
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另一种视觉导引的应用也是起始于汽车工业，即焊接机器人的视觉导 引——焊缝跟踪。汽车工业使用的机器人大约一半是用于焊接。
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另一典型的应用是荷兰Oldelft公司研制Seampilot视觉系统。该系统 已被许多机器人公司用于组成视觉导引焊接机器人。
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第节 视觉信息的处理
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视觉处理过程及方法
视觉信息的处理如图所示，包括预处理、分割、特征抽取和识别四个模块。
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3. 锐化 与平滑处理相反，为了突出图像中的高频成分，使轮廓增强可以采用锐
化处理
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二、图像的分离 1. 图像的边沿检测
边沿检测作为各种物体检测算法的最初预处理步骤，在机器人视觉中具有 重要的作用。
（1）基本公式 从原理上看，绝大多数边沿检测方法的主导思想是局部微分算子的计
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一、机器人视觉系统的硬件系统 机器人视觉系统的硬件组成： （1）景物和距离传感器：常用的有摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器 和结构光设备等。 （2）视频信号数字化设备。 （3）视频信号快速处理器：如DSP系统。 （4）计算机及其外设。 （5）机器人及其控制器。
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（3）阈值化 图像阈值是工业机器人视觉系统进行物体检测的主要技术之一，尤其
是对于高数据吞吐量的应用，阈值化更为有效。
可分割的强度直方图 (a)利用单一阈值分割；(b)多阈值分割
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2. 图像的边沿连接和边界检测 在理想情况下，检测强度不连续性的方法给出的应当只是那些位于物体
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另一种视觉导引的应用也是起始于汽车工业，即焊接机器人的视觉导 引——焊缝跟踪。汽车工业使用的机器人大约一半是用于焊接。
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另一典型的应用是荷兰Oldelft公司研制Seampilot视觉系统。该系统 已被许多机器人公司用于组成视觉导引焊接机器人。
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第节 视觉信息的处理
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视觉处理过程及方法
视觉信息的处理如图所示，包括预处理、分割、特征抽取和识别四个模块。
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【机器人识别抓取】基于视觉的机器人抓取——从物体定位、物体姿态估计到平行抓取器抓取估计
【机器人识别抓取】基于视觉的机器人抓取——从物体定位、物体姿态估计到平行抓取器抓取估计导读抓取综合方法是机器人抓取问题的核心，本文从抓取检测、视觉伺服和动态抓取等角度进行讨论，提出了多种抓取方法。
各位对机器人识别抓取感兴趣的小伙伴，一定要来看一看！千万别错过~ 目录/ contents1. 引言1.1 抓取综合方法1.2 基于视觉的机器人抓取系统2. 抓取检测、视觉伺服和动态抓取2.1 抓取检测2.2 视觉伺服控制2.3 动态抓取3. 本文实现的方法3.1 网络体系结构3.2 Cornell 抓取数据集3.3 结果评估3.4 视觉伺服网络体系结构3.5 VS数据集1引言找到理想抓取配置的抓取假设的子集包括：机器人将执行的任务类型、目标物体的特征、关于物体的先验知识类型、机械爪类型，以及最后的抓取合成。
注：从本文中可以学习到视觉伺服的相关内容，用于对动态目标的跟踪抓取或自动调整观察姿态。
因为观察的角度不同，预测的抓取框位置也不同：抓取物品离相机位置越近，抓取预测越准。
1.1抓取综合方法抓取综合方法是机器人抓取问题的核心，因为它涉及到在物体中寻找最佳抓取点的任务。
这些是夹持器必须与物体接触的点，以确保外力的作用不会导致物体不稳定，并满足一组抓取任务的相关标准。
抓取综合方法通常可分为分析法和基于数据的方法。
分析法是指使用具有特定动力学行为的灵巧且稳定的多指手构造力闭合基于数据的方法指建立在按某种标准的条件下，对抓取候选对象的搜索和对象分类的基础上。
（这一过程往往需要一些先验经验）1.2基于视觉的机器人抓取系统基于视觉的机器人抓取系统一般由四个主要步骤组成，即目标物体定位、物体姿态估计、抓取检测（合成）和抓取规划。
一个基于卷积神经网络的系统，一般可以同时执行前三个步骤，该系统接收对象的图像作为输入，并预测抓取矩形作为输出。
而抓取规划阶段，即机械手找到目标的最佳路径。
它应该能够适应工作空间的变化，并考虑动态对象，使用视觉反馈。
EPSON机器人视觉培训讲座教学PPT课件
EPSON机器人视觉应用领域
工业制造
在自动化生产线中，EPSON机器人视觉系统可用于零部 件的自动识别和定位、产品质量的自动检测等，提高生产 效率和产品质量。
物流仓储
在智能仓储系统中，EPSON机器人视觉技术可实现货物 的自动识别和分类、库位的自动规划和优化等，提高物流 效率和准确性。
医疗卫生
EPSON机器人视觉系统可用于医疗影像的自动分析和诊 断、手术机器人的自动导航和定位等，提高医疗水平和效 率。
运动控制。
视觉传感器
如相机、镜头、光源等 ，用于捕捉图像信息。
图像采集卡
将视觉传感器捕捉的图 像信息转换为数字信号
，供计算机处理。
计算机
用于运行图像处理软件 ，对图像进行分析和处
理。
软件组成
01
02
03
图像处理软件
对采集的图像进行预处理 、特征提取、目标识别等 操作。
机器人控制软件
根据图像处理结果，生成 机器人运动控制指令。
系统集成的原理
基于开放性和模块化设计思想，通过 统一的标准和规范，实现各子系统之 间的互联互通和协同工作，提高整体 系统的性能和效率。
常见系统集成方法及应用场景
硬件集成
将不同厂商的硬件设备通过接口转换、协议转换等方式进 行连接和通信，实现设备间的协同工作。应用场景如工业 自动化生产线、智能家居等。
定位。
常见识别与定位方法及应用场景
基于形状特征的识别与定位
基于颜色特征的识别与定位
通过提取目标物体的形状特征（如边缘、 角点等）进行识别和定位，适用于形状规 则且特征明显的物体。
利用目标物体的颜色信息进行识别和定位 ，适用于颜色鲜明且与背景颜色差异较大 的物体。
《机器人控制技术》课件
运动学与动力学在机器人控制中的应用
通过运动学和动力学模型，可以实现对机器人的精确控制，提高机器人的运动性能和稳定性。
机器人运动学的定义
机器人运动学是研究机器人在空间中的位置和姿态如何随时间变化的科学，主要关注速度和加速度等运动参数。
机器人自主控制技术
CATALOGUE
05
环境感知
机器人通过传感器获取周围环境的信息，包括障碍物、地形、光照等，并进行识别、分类和跟踪。
模块化
工业自动化
机器人控制技术在工业自动化领域有着广泛的应用前景，能够提高生产效率和降低成本。
家庭服务
随着人口老龄化的加剧，家庭服务机器人需求越来越大，机器人控制技术在家庭服务领域有着广阔的应用前景。
医疗护理
机器人控制技术在医疗护理领域的应用也越来越广泛，如康复机器人、护理机器人等。
农业
在农业领域，机器人控制技术可以用于自动化种植、施肥、采摘等方面，提高农业生产效率和质量。
执行器
机器人的末端执行器，负责与环境进行交互。
开环控制系统和闭环控制系统。
根据控制方式
根据任务类型
根据系统结构
位置控制系统、速度控制系统和力控制系统。
集中式控制系统和分布式控制系统。
03
02
01
研究机器人末端执行器与关节之间的几何关系，以及如何通过关节角度计算出末端执行器的位置和姿态。
运动学
研究机器人运动过程中力与运动之间的关系，用于精确控制机器人的动态行为。
《机器人控制技术》ppt课件
目录
contents
机器人控制技术概述机器人控制系统机器人感知与感知技术机器人运动控制技术机器人自主控制技术机器人控制技术的前沿研究与展望
机器人控制技术概述
通过运动学和动力学模型，可以实现对机器人的精确控制，提高机器人的运动性能和稳定性。
机器人运动学的定义
机器人运动学是研究机器人在空间中的位置和姿态如何随时间变化的科学，主要关注速度和加速度等运动参数。
机器人自主控制技术
CATALOGUE
05
环境感知
机器人通过传感器获取周围环境的信息，包括障碍物、地形、光照等，并进行识别、分类和跟踪。
模块化
工业自动化
机器人控制技术在工业自动化领域有着广泛的应用前景，能够提高生产效率和降低成本。
家庭服务
随着人口老龄化的加剧，家庭服务机器人需求越来越大，机器人控制技术在家庭服务领域有着广阔的应用前景。
医疗护理
机器人控制技术在医疗护理领域的应用也越来越广泛，如康复机器人、护理机器人等。
农业
在农业领域，机器人控制技术可以用于自动化种植、施肥、采摘等方面，提高农业生产效率和质量。
执行器
机器人的末端执行器，负责与环境进行交互。
开环控制系统和闭环控制系统。
根据控制方式
根据任务类型
根据系统结构
位置控制系统、速度控制系统和力控制系统。
集中式控制系统和分布式控制系统。
03
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01
研究机器人末端执行器与关节之间的几何关系，以及如何通过关节角度计算出末端执行器的位置和姿态。
运动学
研究机器人运动过程中力与运动之间的关系，用于精确控制机器人的动态行为。
《机器人控制技术》ppt课件
目录
contents
机器人控制技术概述机器人控制系统机器人感知与感知技术机器人运动控制技术机器人自主控制技术机器人控制技术的前沿研究与展望
机器人控制技术概述
机器人控制PPT课件
专家控制器的典型结构
▪ 模糊控制系统(Fuzzy Control System)
➢ A new mechanism of control law of knowledge-based (rule-based) and even language-description.
须在伺服电路内引入补偿网络。
1．机器人位置控制任务分类：点到点的控制(如搬运、 点焊机器人)或连续路径的控制（如弧焊、喷漆机器人）。
2. 位置控制方法：关节空间控制结构和直角坐标空间 控制结构，分别见图5.11（a）和（b）所示。
位置、速度反馈控制
▪ 速度环：使关节电机表现出期望的速度特 性，通常通过驱动器的电流环控制
分解控制
基于计算力矩前馈补偿的多关节分解 控制
▪ 专家控制系统(Expert Control System)
➢ 几乎所有的专家控制都包括：knowledge base(知识库), reasoning engineer (推理机), rule set (控制规则集) and/or control algorithm.
在建立模型时，提出下列两个假设： （1）机器人的各段是理想刚体，因而所有关节都是 理想的，不存在摩擦和间隙。 （2）相邻两连杆间只有一个自由度，要么为完全旋 转的．要么是完全平移的。
笛卡尔空间位置控制
▪ Xd为笛卡尔空间期望位置，Xe为实际位置
从稳定性和精度的观点看，要获得满意的伺服传动性能，必
et d (t) m(t)
d (t)——期望关节角度，通过轨迹规划得到 m (t)——实际关节角度，通过传感器测量得到
控制器公式
▪ 比例控制器（P） ▪ 比例+积分控制器（P+I） ▪ 比例+微分控制器（PD）
▪ 模糊控制系统(Fuzzy Control System)
➢ A new mechanism of control law of knowledge-based (rule-based) and even language-description.
须在伺服电路内引入补偿网络。
1．机器人位置控制任务分类：点到点的控制(如搬运、 点焊机器人)或连续路径的控制（如弧焊、喷漆机器人）。
2. 位置控制方法：关节空间控制结构和直角坐标空间 控制结构，分别见图5.11（a）和（b）所示。
位置、速度反馈控制
▪ 速度环：使关节电机表现出期望的速度特 性，通常通过驱动器的电流环控制
分解控制
基于计算力矩前馈补偿的多关节分解 控制
▪ 专家控制系统(Expert Control System)
➢ 几乎所有的专家控制都包括：knowledge base(知识库), reasoning engineer (推理机), rule set (控制规则集) and/or control algorithm.
在建立模型时，提出下列两个假设： （1）机器人的各段是理想刚体，因而所有关节都是 理想的，不存在摩擦和间隙。 （2）相邻两连杆间只有一个自由度，要么为完全旋 转的．要么是完全平移的。
笛卡尔空间位置控制
▪ Xd为笛卡尔空间期望位置，Xe为实际位置
从稳定性和精度的观点看，要获得满意的伺服传动性能，必
et d (t) m(t)
d (t)——期望关节角度，通过轨迹规划得到 m (t)——实际关节角度，通过传感器测量得到
控制器公式
▪ 比例控制器（P） ▪ 比例+积分控制器（P+I） ▪ 比例+微分控制器（PD）
伺服电机培训课件(PPT 39张)
Pr1.09第二转矩滤波 ↓
3.转矩控制的基本参数调节
参数号 Pr0.01 Pr3.18 Pr3.19 Pr3.20 Pr0.11 Pr3.21
参考值 2 用户指定 用户指定 用户指定 用户指定 用户设置
备注 控制方式选择，固定为“2” 转矩指令选择 转矩指令增益，单位 （×0.1V/100%） 电机旋转逻辑取反， 反馈脉冲数 转矩模式速度限制
速度前馈(speed feedforward)的效果：速度(speed)观测
【实时自动调整流程图】
实行实时自动调整的情况下， 右图表示调整流量。 是 运转是否 实时自动调整这一功能，可 结束 正常？ 以进行自动增益切换，自动 设定位置环路增益，速度环 路增益，速度环路积分时间 分析频率（FFT） 把握共振特性 常数、速度观测滤波器、转 矩滤波器、前馈速度，惯量 比等个调整参数，不能更改 ①把握速度环增益的范围 。 ②把握共振点,根据需要使用 按照操作手册进行调整时， 陷波滤波器 需要设定实时自动调整功能 为无效。 出现共振现象时 要求更短的整定时间时
举一个简单例子：有一台机械，是用伺服电机通过V形带传动一个恒定速 度、大惯性的负载。整个系统需要获得恒定的速度和较快的响应特性，分 析其动作过程： 当驱动器将电流送到电机时，电机立即产生扭矩；一开始，由于V形带 会有弹性，负载不会加速到象电机那样快；伺服电机会比负载提前到达设 定的速度，此时装在电机上的偏码器会削弱电流，继而削弱扭矩； 随着V 型带张力的不断增加会使电机速度变慢，此时驱动器又会去增加电流，周 而复始。 在此例中，系统是振荡的，电机扭矩是波动的，负载速度也随之波动。其 结果当然会是噪音、磨损、不稳定了。不过，这都不是由伺服电机引起的， 这种噪声和不稳定性，是来源于机械传动装置，是由于伺服系统反应速度 (高)与机械传递或者反应时间（较长）不相匹配而引起的，即伺服电机响 应快于系统调整新的扭矩所需的时间。 找到了问题根源所在，再来解决当然就容易多了，针对以上例子，您可以： （1）增加机械刚性和降低系统的惯性，减少机械传动部位的响应时间， 如把V形带更换成直接丝杆传动或用齿轮箱代替V型带。（2）降低伺服系 统的响应速度，减少伺服系统的控制带宽，如降低伺服系统的增益参数值。 （3）设置滤波器，陷波等。
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3
机器人抓取操作
一 机器人抓取 VS 人的抓取
人抓取的特性：灵活自主
对人而言，手不仅能够根据不同形状和不同尺寸的物体采取不同的抓 取姿态(如图所示)，而且人手抓取过程中，手的位置和方向能根据环境不 断地自主调整 。这反映出人抓取过程的自主性与协调性。
然而，对于机器人，则是不同，因为目前绝大多数机器人的操作行为 是在定式（标定）工作环境中进行的。改变传统定式的工作方式，攻克机 器人灵巧自主抓取问题是当今机器人研究领域的一个难点和热点。
手模型
动力学 接触点
目标模型
力闭合
抓取准则
抓取生成
预选抓
抓取
取点 最优抓取判定 矢量
执行
机器人系统 结果
评价系统
任务约束
该方法的前提要求：1）精确的机械手动力学模型、目标物理模型；
5
2）机械手相对与目标物的位势信息。
二 机器人抓取研究现状
经验学习抓取法
首先通过观察学习人的抓取，根据任务约束、然后学习系统产生一种 最佳的抓取模式，该方法的核心思想是基于模仿与学习理论 。
3) 基于解析法和经验法的机器人抓取过程中，手臂的协调与定位都是需要 预先标定，而后求取机器人的逆动力学进行控制的。标定除了带来复杂 的计算外，同时也限制了机器人应用的拓广。
10
三 基于多模特征深度学习的机器人抓取判别
深度学习
2006年多伦多大学Hinton等 人在Science杂志上提出，该 学习算法避免了特征抽取过程 中了人为的干预，同时深度学 习解决了传统多层神经网络学 习过程局部收敛和过适性习算法 的研究。
我们知道需要层次的特征构建，由浅入深，但每一层该有多少个特征呢？
缺点：依赖于物体的7 3D 信息，3D计算复杂。
二 机器人抓取ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ究现状
抓取类型二：2D位置学习抓取
直接从2D图像平面学习获取抓取位置，该方法首先采用人工标记抓取点 的合成图像，提取分类图像特征向量，应用机器学习方法来训练抓点。
机器人单抓取点学习
机器人多抓取点学习 该方法实施步骤：给定视觉场景 学习模型得出抓取点 计算抓取参数
8
机器人动力学运动规划。
二 机器人抓取研究现状
抓取类型三：高级人工智能学习抓取
模仿抓取：通过观察人抓取目标的姿态，识别出人的抓取方式， 进而映射到机器人抓取系统中。
机器人模仿抓取
交互抓取：把人的操作嵌入到
机器人的控制循环中，对机器
人进行交互训练，使得机器人
自动产生抓取动作，最终把人
的抓取技能传授给机器人 。
目前深度学习已经成功 用于图像检索，语音识别，自 然语言处理等领域，而该算法 在机器人视觉领域的应用还处 在刚刚起步阶段。
深度学习网络
11
深度学习简介（插入）
人脑视觉机理
神经-中枢-大脑的工作过程，或许是一个不断迭代、不断抽象的过程。 人的视觉系统的信息处理是分级的。从低级的V1区提取边缘特征，再到V2区的 形状或者目标的部分等，再到更高层，整个目标、目标的行为等。
实例2 3D位势估计抓取
1、一种基于局部随机采 样一致性鲁棒几何描述的 3D匹配与位势估计抓取 方法，该方法在噪声、遮 挡环境测试中取得良好抓 取效果。
2、综合双目和单目视觉 信息、以及物体表面与几 何模型实现深度提取、目 标区域分割，以及位势估 计，该抓取系统在遮挡、 光照变化的室内环境中实 现了机器人抓取操作
XIAMEN UNIVERSITY
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
2011 7.
内容
机器人抓取及其研究现状 机器人抓取位姿判别 基于视觉伺服的机器人定位控制 机器人视觉反馈控制在工业上的应用 总结
2
一 机器人抓取 VS 人的抓取
机器人抓取面临着挑战
随着机器人技术的发展，机器人越来越多的融入到人的生活和工作环境中， 代替人类完成各种作业，这必然要求机器人承担对比工业生产更加复杂的操 作务，比如机器人端茶倒水，递送物品，自动拣握工具等等。智机器人代表 了机器人发展的尖端技术，在日常生活、医疗、航天等领域具有广泛的用。 一方面，我们希望机器人具备一定自主性学习和自协调能力，且能够通过 学习掌握在新环境下操作的技能。 另一面，机器人对物体抓取操作是其自主作业当中经常面临的一个问题， 目前传统工业机器人定式的操作方式，限制了机器人抓取的自主性。
一般来说，抓取需要解决的两个基本问题：抓哪里，Where？4怎么 去抓，How？
二 机器人抓取研究现状
解析抓取法
解析法使用动力学评价准则(如: force-closure)来估算抓取的稳定性， 然后寻求合适抓取方案，使得这个评价准则达到最优。该方法属于传统的 抓取方法，在2000年前占主导地位。
抓取学习/ 人工示范
特征
抓取模式 数据库
目标分割 特征
抓取生成 与判定
抓取
执行
矢量 机器人系统 结果
评价系统
场景/ 约束条件
该方法的前提要求：1）完整的目标几何模型（2/3D）信息；
6
2）机器人视觉系统严格标定，已知机械臂动力学模型。
二 机器人抓取研究现状
抓取类型一：3D目标抓取
实例1 3D几何匹配抓取
像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？ 复杂图形，往往由一些基本结构组成，比如正交的edges。
15
深度学习简介（插入）
结构性特征表示
小块的图形可以由基本edge构成，更结构化，更复杂，具有概念性的图形如何表示呢？ 更高层次的特征表示
16
深度学习简介（插入）
需要有多少个特征
12
深度学习简介（插入）
关于特征
【通过传感器（例如CMOS）获得数据，然后经过预处理、特征提取、特征选择，再到推理、预测或者识别。】
13
深度学习简介（插入）
特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示，才有能发挥作用？ 素级特征 结构性
14
深度学习简介（插入）
初级（浅层）特征表示
9
人机交互抓取
二 机器人抓取研究现状
综上抓取方法可知：
1) 解析建模抓取法需要对目标进行2D/3D建模，在复杂环境下建模精度难 以保证。
2) 经验学习抓取法通过学习或模仿人的抓取，在一定程度上克服了解析抓 取法建模的固有缺陷。但是，现有学习算法在稀疏样本学习中，算法的 学习能力有限，机器人缺乏对新物体抓取的能力。
机器人抓取操作
一 机器人抓取 VS 人的抓取
人抓取的特性：灵活自主
对人而言，手不仅能够根据不同形状和不同尺寸的物体采取不同的抓 取姿态(如图所示)，而且人手抓取过程中，手的位置和方向能根据环境不 断地自主调整 。这反映出人抓取过程的自主性与协调性。
然而，对于机器人，则是不同，因为目前绝大多数机器人的操作行为 是在定式（标定）工作环境中进行的。改变传统定式的工作方式，攻克机 器人灵巧自主抓取问题是当今机器人研究领域的一个难点和热点。
手模型
动力学 接触点
目标模型
力闭合
抓取准则
抓取生成
预选抓
抓取
取点 最优抓取判定 矢量
执行
机器人系统 结果
评价系统
任务约束
该方法的前提要求：1）精确的机械手动力学模型、目标物理模型；
5
2）机械手相对与目标物的位势信息。
二 机器人抓取研究现状
经验学习抓取法
首先通过观察学习人的抓取，根据任务约束、然后学习系统产生一种 最佳的抓取模式，该方法的核心思想是基于模仿与学习理论 。
3) 基于解析法和经验法的机器人抓取过程中，手臂的协调与定位都是需要 预先标定，而后求取机器人的逆动力学进行控制的。标定除了带来复杂 的计算外，同时也限制了机器人应用的拓广。
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三 基于多模特征深度学习的机器人抓取判别
深度学习
2006年多伦多大学Hinton等 人在Science杂志上提出，该 学习算法避免了特征抽取过程 中了人为的干预，同时深度学 习解决了传统多层神经网络学 习过程局部收敛和过适性习算法 的研究。
我们知道需要层次的特征构建，由浅入深，但每一层该有多少个特征呢？
缺点：依赖于物体的7 3D 信息，3D计算复杂。
二 机器人抓取ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ究现状
抓取类型二：2D位置学习抓取
直接从2D图像平面学习获取抓取位置，该方法首先采用人工标记抓取点 的合成图像，提取分类图像特征向量，应用机器学习方法来训练抓点。
机器人单抓取点学习
机器人多抓取点学习 该方法实施步骤：给定视觉场景 学习模型得出抓取点 计算抓取参数
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机器人动力学运动规划。
二 机器人抓取研究现状
抓取类型三：高级人工智能学习抓取
模仿抓取：通过观察人抓取目标的姿态，识别出人的抓取方式， 进而映射到机器人抓取系统中。
机器人模仿抓取
交互抓取：把人的操作嵌入到
机器人的控制循环中，对机器
人进行交互训练，使得机器人
自动产生抓取动作，最终把人
的抓取技能传授给机器人 。
目前深度学习已经成功 用于图像检索，语音识别，自 然语言处理等领域，而该算法 在机器人视觉领域的应用还处 在刚刚起步阶段。
深度学习网络
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深度学习简介（插入）
人脑视觉机理
神经-中枢-大脑的工作过程，或许是一个不断迭代、不断抽象的过程。 人的视觉系统的信息处理是分级的。从低级的V1区提取边缘特征，再到V2区的 形状或者目标的部分等，再到更高层，整个目标、目标的行为等。
实例2 3D位势估计抓取
1、一种基于局部随机采 样一致性鲁棒几何描述的 3D匹配与位势估计抓取 方法，该方法在噪声、遮 挡环境测试中取得良好抓 取效果。
2、综合双目和单目视觉 信息、以及物体表面与几 何模型实现深度提取、目 标区域分割，以及位势估 计，该抓取系统在遮挡、 光照变化的室内环境中实 现了机器人抓取操作
XIAMEN UNIVERSITY
机器人视觉伺服定位控制与目标抓取
2011 7.
内容
机器人抓取及其研究现状 机器人抓取位姿判别 基于视觉伺服的机器人定位控制 机器人视觉反馈控制在工业上的应用 总结
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一 机器人抓取 VS 人的抓取
机器人抓取面临着挑战
随着机器人技术的发展，机器人越来越多的融入到人的生活和工作环境中， 代替人类完成各种作业，这必然要求机器人承担对比工业生产更加复杂的操 作务，比如机器人端茶倒水，递送物品，自动拣握工具等等。智机器人代表 了机器人发展的尖端技术，在日常生活、医疗、航天等领域具有广泛的用。 一方面，我们希望机器人具备一定自主性学习和自协调能力，且能够通过 学习掌握在新环境下操作的技能。 另一面，机器人对物体抓取操作是其自主作业当中经常面临的一个问题， 目前传统工业机器人定式的操作方式，限制了机器人抓取的自主性。
一般来说，抓取需要解决的两个基本问题：抓哪里，Where？4怎么 去抓，How？
二 机器人抓取研究现状
解析抓取法
解析法使用动力学评价准则(如: force-closure)来估算抓取的稳定性， 然后寻求合适抓取方案，使得这个评价准则达到最优。该方法属于传统的 抓取方法，在2000年前占主导地位。
抓取学习/ 人工示范
特征
抓取模式 数据库
目标分割 特征
抓取生成 与判定
抓取
执行
矢量 机器人系统 结果
评价系统
场景/ 约束条件
该方法的前提要求：1）完整的目标几何模型（2/3D）信息；
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2）机器人视觉系统严格标定，已知机械臂动力学模型。
二 机器人抓取研究现状
抓取类型一：3D目标抓取
实例1 3D几何匹配抓取
像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？ 复杂图形，往往由一些基本结构组成，比如正交的edges。
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深度学习简介（插入）
结构性特征表示
小块的图形可以由基本edge构成，更结构化，更复杂，具有概念性的图形如何表示呢？ 更高层次的特征表示
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深度学习简介（插入）
需要有多少个特征
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深度学习简介（插入）
关于特征
【通过传感器（例如CMOS）获得数据，然后经过预处理、特征提取、特征选择，再到推理、预测或者识别。】
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深度学习简介（插入）
特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示，才有能发挥作用？ 素级特征 结构性
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深度学习简介（插入）
初级（浅层）特征表示
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人机交互抓取
二 机器人抓取研究现状
综上抓取方法可知：
1) 解析建模抓取法需要对目标进行2D/3D建模，在复杂环境下建模精度难 以保证。
2) 经验学习抓取法通过学习或模仿人的抓取，在一定程度上克服了解析抓 取法建模的固有缺陷。但是，现有学习算法在稀疏样本学习中，算法的 学习能力有限，机器人缺乏对新物体抓取的能力。