運用 RGB-D 攝影機,機器手臂現在能更好拾取透明物體

作者 | 發布日期 2020 年 07 月 16 日 21:29 | 分類 尖端科技 , 機器人 Telegram share ! follow us in feedly


拾取透明、有光澤的物體對機器人來說一直是個難題,但卡內基美隆大學(CMU)研究人員開發出一種新解決方案,成功讓機器手臂在拾取這些麻煩物體的成功率上大幅提高。

機器手臂非常擅長拾取物體,但是當物體具有光澤表面或透明時,事情就不是這麼一回事。

這項困擾來自於機器人的視覺系統,其深度攝影機(depth cameras)主要是使用外線照射物體檢測形狀,因此當擺在機器人面前的是透明或光澤物體時,紅外線會穿過物體並從表面散射光線,導致機器人無法計算出準確的形狀。

但 CMU 研究人員現在開發出一種解決方案,能夠讓機器手臂更好看到這些麻煩物體。這個解決方案其實非常簡單,不需要複雜的感測器、繁複的訓練或人工指導,僅僅只需要加上一台設備:常見的彩色攝影機。

雖然彩色攝影機無法像深度攝影機那樣以紅外線測量形狀,但可以很好的看到透明、光滑的物體,透過使用兩者對相同物體的影像訓練系統,團隊成功讓新系統能更好的抓取透明物體。

CMU 系統使用商用 RGB-D 攝影機,能同時顯示彩色影像(RGB)和深度影像(D),在經過訓練之後,現在即使透明、光澤及一般物品混雜在一起,機器人也可以辨別出形狀並撿起單一物體。

CMU 機器人學院助教 David Held 承認,CMU 系統目前還不夠完善,拾取透明物體的成功率仍不及一般物體,但成效已比深度攝影機系統成功得多。不僅如此,新系統在拾取一般物體上已證明與深度攝影機系統幾乎一樣好。

「確實有時候會失敗,但在多數時候,它做得很好,比過去任何用於抓取透明或反射物體的系統都要更好。」

研究人員將在 2020 IEEE 機器人與自動化國際會議(ICRA)上介紹這種新系統。

(首圖來源:Carnegie Mellon University YouTube 影片截圖)