机器人「视觉伺服」控制的新方法
- 来源：ABB中国
- 2019/7/18 8:50:50
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人工智能、深度学习、边缘计算、数字孪生、Factory 2.0……热词频现，数字化技术与各行业的交汇将产生什么化学反应？数据与算法将如何赋能新制造，重新定义未来工厂？近期，我们将集中介绍ABB新的科研成果和应用案例，跟我们一起来探寻这些热词背后的真相吧！
工业机器人新需求
「更高生产柔性」
机器人联合会的研究报告指出，自动化生产在范围内高速增长，且日益呈现出小批量、多批次、混合生产的特点。这就要求工业机器人的自动化解决方案具有更高的生产柔性，以适应更复杂的产品多样性，且能在更短的时间内完成生产调试，从而快速实现产品切换。
基于传感信息的机器人伺服控制技术，特别是视觉伺服技术，是提升生产柔性的重要手段。一般来说，视觉伺服技术分为两大类，即基于位置的视觉伺服(PBVS)和基于图像的视觉伺服(IPVS)。
近年来，很多研究将视觉伺服技术用于抓取快速移动的物体，系统的响应速度之快，甚至可以用于抓取飞行中的物体。一般整个控制系统包括一套多相机运动捕捉系统、一个即时运动观测器，以及一个即时运动重规划控制器。视觉伺服技术在诸多工业场景中都有广泛的应用前景。
技术挑战
「更高生产柔性」
随着工业中对于在动态或是未知环境下作业的需求增加，对工业机器人通过视觉系统高速伺服地对周围变化的状况做出相应提出了新的要求。但高速相机的较高成本也使得一般工业用户望而却步，在这种条件下，如何利用低成本相机实现快速地跟踪抓取移动中的物体，以便将视觉伺服技术用于一般工业场景，成为了需要解决的现实问题。
实现追踪
「ABB EGM模块」
ABB中国研究院的科学家们提出了一种新的视觉伺服控制方法，借助ABB EGM(External Guided Motion)模块，使得工业机器人只需搭配较低帧率相机，即能完成高速物体的跟踪。该方法的特点在于视觉伺服所需的反馈信号不仅仅来自相机采集的图像信息，而且还融合了机器人的实时运动信息。
这种方法将机器人的运动反馈与视觉传感信号相融合，用来产生机器人的运动控制信号。与传统的仅基于视觉反馈伺服的控制方法相比，新方法提高了视觉伺服的控制频率，降低了对于相机高帧率的依赖，从而提高了低帧率条件下伺服控制系统的精度和稳定性。
视觉伺服控制系统整体架构由相机、图像处理器、机器人控制器以及视觉伺服控制器构成
在随机运动物体跟踪实验中，新的伺服控制方法被应用于一台IRB1200工业机器人上，实现对高速且任意运动的小球的跟踪。实验表明，该视觉伺服控制方法能使工业机器人对目标物体进行有效跟踪。即使相机帧率低至16FPS(帧/秒)，工业机器人仍能对运动中的物体进行动态高精度跟踪，接近采用高速相机的所获得高速跟踪的精度。
*ABB IRB 1200 视觉伺服技术追踪演示站将在7月25日–27日亮相世界工业互联网大会。欢迎亲临现场，观看视觉伺服演示，感受人工智能的魅力！
传统视觉伺服控制方法所需的高帧率相机成本普遍较高，制约了视觉伺服在一般工业场景中的应用。这一新的视觉伺服控制方法只需使用一般低帧率相机，即可实现与传统高帧率相机相当的伺服性能，从而降低了视觉伺服的使用成本，为视觉伺服在更多工业场景中的应用铺平了道路。
什么是“视觉伺服”？
视觉伺服(visual servo)概念在1979年被提出，常见于机器人技术方面的研究。“伺服”一词源于希腊语“奴隶”的意思 ，人们想将相应设备可以服从控制信号的要求而动作。
视觉伺服，一般指的是，通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，通过图像反馈的信息，来让机器系统对机器做进一步控制或相应的自适应调整的行为。
机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强耦合的复杂系统，其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。目前，机器人视觉伺服控制系统的分类方式主要有以下几种：
按照摄像机的数目的不同，分为单目视觉伺服系统、双目视觉伺服系统以及多目视觉伺服系统
按照摄像机放置位置的不同，分为手眼系统(eye in hand)和固定摄像机系统(eye to hand或stand alone)
按照机器人的空间位置或图像特征，分为基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统
按照采用闭环关节控制器的机器人，分为动态观察-移动系统和直接视觉伺服
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