轮式移动操作机器人研究概览
发布日期：2020-07-07 浏览次数：1817
2020年初突如其来的新冠疫情给全世界人民带来了沉重的伤害，病毒强大的传染性，时刻威胁着人类生命的安全。具有操作功能的可移动平台可有效协助和替代医务人员在传染病房的部分工作，最大限度的降低病毒的传播和保护健康医务人员。根据当前移动操作机器人的研究，其主要由移动底盘和操作机械臂组成，其中移动底盘又分为轮式、腿式、履带式和轮腿复合式，而轮式移动底盘以其结构简单，容易控制，可扩展性强、移动灵活等特点，得到广泛应用。随着定位导航、深度学习的深入研究，使搭载机械臂的移动机器人完成类人的操作成为可能，全球的研究人员对此进行了广泛研究并在室内室外坏境中进行了大量实验验证，下面就近几年的基于轮式移动底盘的移动操作机器人研究概览如下。
Cosero[1]是德国波恩大学的Sven Behnke团队根据家庭环境中的日常操作任务而研制的一款仿人操作机器人(如图1(a)(b))。机器人底部配备了四轮独立转向行走机构，以便在灵活的通过狭窄通道，上部配备了两个7自由度机械臂已完成拟人的操作，并在夹持器末端装有红外测距传感器已达到对抓取目标的距离探测，在顶端安装有Kinect相机，以实现对目标环境的3D感知。Cosero通过底盘的激光雷达进行导航和定位，采用法线估计和场景分割相结合的方法对目标进行3D点云分割，采用无碰撞抓取方法[1]对目标物体进行抓取(如图1(c)(d))。在论文[2]中，作者运用Cosero进行零件分拣搬运实验，通过2D激光雷达导航到作业点，通过RGB-D相机对目标进行识别分割，规划抓取路径和抓取姿态估计(如图1(e))。在论文[3]中，作者采用深度学习方法对目标进行姿态估计，并完成了提壶灌溉，人机交互和使用工具等复杂任务(如图1(f))。Schwarz[4]介绍了Cosero基于深度学习方法的目标姿态估计和RGB-D SLAM等感知测量。
