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又一例移动抓取机器人的杂碎体验

最近我们又做了一例移动抓取机器人,这次项目主要负责的工程师是闫磊,以下是一些碎碎念:

一、项目配置

移动抓取机器人的主要构成有以下:

这次我们移动机器人选择的是Mir100,机械臂选的是UR3,处理器选择的是索泰的带1060显卡的版本,激光雷达是sick、摄像头是realsense,末端夹持器是robotiq的二指。

二、项目开发周期

项目从今年7月中的时候正式启动,8月中执行完毕,开发时间如下:

机械部分:主要分为机械设计(支架图纸设计)、加工以及组装几个内容。这部分耗费的时间最长,花了3周的时间,其中设计1周,等加工件回来差不多2周,组装差不多就两天的时间。

电气部分: 由于客户不想将UR机械臂的控制柜改为直流,所以我们选择了使用逆变器,将Mir电池24V的电压逆变为220V交流,然后直接给机械臂去供电。PC方面使用了一个大功率的DC/DC将24V降压为19.5V去供电。末端夹持器的供电则直接使用了UR控制柜中的24V直流输出。由于整体的供电逻辑比较简单,所以这部分花了差不多2-3天就搞定了。

软件部分:为了方便用户开发,需要我们在ROS下将各个部分的组件攒在一起,有些部件没有ROS下的驱动,我们还得去开发一下,大概耗时1周。

下面说一下其中遇到的坑:

首先,图纸送去加工厂制作,来回一共出了3个意外。。。。

第一次,铝合金板件比事前约定的时间延迟了1个周。

第二次,型材孔位的位置打错了,返工。

第三次,板件的尺寸搞错了,返工。

三、项目经验

本项目采用的设备跟之前做过的一个抓螃蟹的项目很相似,之前是Mir100和Ur5,这次是Mir100和Ur3,除了电气部分之外,有些软件和硬件上的东西是通用的。所以本次项目更加注重细节部分,在原来的基础上改进了用户体验度。比如说:支架拆装更加方便了,重量也下降了,供电及走线更加安全合理了等

四、杂七杂八的Q&A

Q1: 最终用户是要用在什么的场景?

本次项目的最终用户是机器视觉领域实力很强的研究所。

他们想做的场景是动态物体捕捉后,移动抓取机器人根据视觉数据去执行相应反馈,比如识别这个物体的运动轨迹,然后机械臂和移动机器人做相应的反馈,去击打或者抓取物体。

Q2: 整个集成过程中一共分为几个部分?工作量主要集中在哪里?

一般机器人集成分为硬件、软件、电气三个部分。

硬件部分,我们要考虑移动机器人、机械臂、各种传感器和机器人的控制器整体的布置、机械臂是否会倾覆、如何配重等问题,最后就是加工结构件和连接件。

软件部分,我们整体是基于ROS做,有的传感器没有ROS驱动,我们会写相应的驱动,还有就是仿真部分的模型以及整体组包。

电气部分,要考虑到所有组件的供电以及机械臂的供电,机械臂一般是交流供电,底盘是直流输出,这里会有一个逆变的部分。另外就是整体电气安全设计也要考虑到。

Q3: 你觉得针对该集成还能够落地的场景有哪些?

其实移动抓取机器人现在落地的场景还不是很多。半导体行业会占主导,主要也是因为半导体行业能出的起这个钱。随着移动抓取机器人的价格慢慢的降低,我相信有更多的场景能够落地,现在我们也见到了国内的一些新的创业公司在一些细分领域场景有了新的案例,这是一个很好的现象。

我们觉得符合以下特性的场景都可以使用移动抓取机器人:

1.工作站形式

2.整体节拍要求不高

3.目标物体为单件的形式

4.整体成本降低

因为移动抓取既有移动机器人的转运能力,也有机械臂的操作能力,整体功能很靠近人类了,如果有一家企业可以把价格做到三十万以内,易操作部分再下一些功夫,一定能够大卖。

Q4: 作为一个机器人工程师,完成一个项目需要具备什么样的能力?

我觉得第一就是沟通能力,机器人工程本身有着多学科交叉的特性,所以工程上涉及到的人很多,很难说是成为一个独立开发者。良好的沟通能力是一个机器人工程师的必备素质。

另外技术这方面,机器人工程师掌握的技术点会很杂,软、硬、电都要涉及,机器人就是个集成性创新的产业。

当然,每一个工程师都会有一定的偏向,可能软件更强一点,可能硬件更强一点,但实际上大家都有全面的技术背景知识,所以一个好的机器人工程师需要很多年月去磨练,才能从实践中积累到相应的“技术体验”。也基本上很难通过培训机构,批量化产出这方面人才。


其实算是第二例双臂机器人的不少感触

严格来说这算是我们第二例的双臂机器人,第一例是它:

啊但是做这台双臂的老哥最近没空写文章,于是就让田野先来了

本场嘉宾:


双臂协同机器人(Dual-arm robot)这些年还算是很火,国外比较有代表性的有:

安川的CSDA10

ABB的YuMi

EPSON的Hupico

在工业上确实有土豪在用的Kawada的NEXTAGE

以及倒闭了的最近听说好像又活过来了的Rethink baxter

他们的共同点就是贵、特别贵…

要烹饪一台双臂机器人,主要佐料如下:

任意机械臂两台、末端工具两台、手眼系统两台、稳定可靠的双臂架子一台、机器人头部的云台及摄像头一台、里面跑ROS的电脑一台,可能有的还会加安全激光。

下面是我们的市场小姐姐对田工关于这个项目上的一些Q&A:

1.为什么要用双臂机器人而不是单臂机器人?

双臂机器人相对于单臂比较新颖,同时又能给教学或者研究带来一些新的发现。从控制上来讲,双臂协调是一个研究方向,双臂涉及很多算法,诸如同步、轨迹预判、防止互碰等,这些算法的考察都比较复杂,对于集成商而言考验非常大。

另外双臂机器人可以完成例如装配、拆解、喷涂等这些需要协作的任务,而这一点靠单独的机械臂无法实现的。

目前市场对于双臂协作机器人的需求一方面是看技术的发展,一方面还是出于对成本的考量,当两者达到平衡点之后,双臂应该会有起色。

2. 客户是用来做哪些方面的研究?

研究内容就是强化学习,强化学习是一个序列决策问题,通过不停的尝试来学会某些技能。

以机械臂抓取物体举例:传统的做法可能是先去判断这个物体的位置,然后通过程序告诉机械臂目标点的位置,机械臂直接运动到目标点。而强化学习则是需要通过算法计算每一个关节的角度,然后逐步逼近那个位置,就说比如说我的肘关节要转多少度?我的腕关节要转多少度?通过不断的调节,一步步逼近,这个重复次数有可能会高达107,一般是在仿真软件中完成的,达到一定状态后,才会通过实物进行实验。

3. 项目设备包括哪些?

  设备名称 用途
机械臂 UR3 ×2 6自由度机械臂,在平面或三度空间进行运动或使用线性位移移动
末端 Robotiq 2指夹爪 ×2 安装在机械臂末端,提供抓取能力
相机 Kinect相机 ×1 Realsense相机 ×2 Kinect相机通过红外原理,用于获取整体环境信息 Realsense相机用于获取抓取状态下的环境信息
云台 ELF-云台 ×1 用于扩大kinect相机视野

4. 项目周期

周期为期2个月: 2019年7月初-2019年9月6日

一共分为软件、硬件、外壳三部分。

软件:可以分为两个内容,一是ROS的模型构建;二是软件工程调试。

ROS模型构建:也就是说两个机械臂在运动过程中,需要多大的范围才能避免与本体发生碰撞,以及机械臂、相机等所处的位置,这个需要提前进行考察的,考察结束后我们会将本体标记出来,告诉机械臂这里是不能被移动的点。另外一方面就是kinect相机以及 Realsense相机需要多大的视野,才能支持机械臂的运动。这部分大概花了3-4周的时间。

软件工程调试:这么多的设备集成一套,各个设备之间的ROS会存在冲突问题,它可能是用了同样的接口,导致无法在软件中调用,所以需要不停的摸索各个设备间兼容性的问题。大概花费有3-4周时间。

另外我们花时间做了一个小demo,请欣赏:移动抓取 功能展示


硬件:

其实硬件部分,主要工作是校核整体双臂机器人在运动过程中不发生晃动,然后架子要做得便于安装和移动,这部分我们花了不少精力。

另外,用户对美观性有要求,所以我们花了大价钱打印了一套外壳,设计这个外壳还要考虑便于拆装,对本体不会干涉,着实费了一番功夫。

5. 项目的难点在哪里?

因为我们之前没有做过类似这样的项目,最大的难点在于集成设备数量比较多,一共有8个,需要考虑各个设备之间的兼容性,比如相同的两个机械臂之间接口相同,在程序里不好调用,需要想办法把两个接口分开。而且USB接口就已经有10个左右

我们的优势是:积极相应客户需求,提供现场维修支持或在线维修支持,提供售后服务和软件二次开发。

附几张培训现场(交货现场)图片:

这次为其两天的培训内容包括:

  • ROS操作
  • 使用安全规范
  • 机器人结构
  • 3D仿真模型
  • Kinect云台操作
  • 互动:学生上手操作机械臂用法

图为司草田工

闲谈Mobile Robots(一)

该篇文章我们写写Mobile Robots公司的发展史,MobileRobots于2018年1月31号正式停产,这篇文章是纪念这家公司以及近20多年来他提供的优质产品。

国内移动机器人这两年蓬勃发展,而很多机器人的爱好者和研究者以及从业者,最早接触的机器人实体都是美国Mobile Robots公司的Pioneer系列机器人。

1995年Bill Kennedy 和Jeanne Dietsch在车库创立了ActivMedia Robotics,后来改名为MobileRobots。2010年的时候 MobileRobots被Adept Technology以450万美元收购(09年MobileRobots的收入约为400万美元),改名为Adept Mobilerobots,被收购之后推出了Adept Lynx工业机器人。而Adept在2015年又被Omron收购,名字变得更长了,叫Omron Adept MobileRobots,但是在2017年底的时候,宣布关停教育部门,自此,Mobile Robots以及他有代表性的红色先锋系列机器人,划上了句号。

关停的原因各种说法都有,有说是公司内部协调的问题,有说是本身科研领域机器人的市场并不大,但是总归这是一件非常遗憾的事情,而且我们也看到,Adept Lynx这款机器人在产生之后,就没有新的产品线了,Adept被收购之后,这款产品也只是做了一些小修小补,并没有革命性的变化。

从2003年开始,MobileRobots就开始由国内的公司代理开展在中国的业务,现在基本上每个高校的机器人实验室都会有先锋机器人的身影。 时间回到15年前,当时还没有ROS这类的标准研究型机器人软件框架,机器人的研究团队想要进行研究,都是从头搭机器人,把大量的时间花在软硬件修修补补上。MobileRobots的先锋系列机器人的出现可以说是填补了这一空白,标准化的软件,稳定的硬件以及完善的手册文档,大大减少了机器人研究者的难度,可以让大家专注于自己关心的领域。直到现在,国内外能做到这一点的科研教育类机器人公司都还很少。

关于产品线

1995年出了pioneer一代,1998年pioneer2-DX(两轮差动室内版),1999年P2-AT(四轮差动室外版)。在2001年~2002年之后,因为另一家做重载机器人的供应商公司关停了业务,MobileRobots因此研发了负载100kg的Powerbot,最初的时候是为了在这款机器人上搭载三菱的机械臂研发的,可以看到,上世纪初移动抓取机器人已经开始有尝试应用。

配图用的是barrettWAM,上世纪初的研究

然后为了人机交互,在此基础上研发了PeopleBot,并在展馆上应用广泛。

值得一提的是,再这之后的一两年,为了支持多机协同研究,研发了AmigoBot这款产品,并在DARPA挑战赛上进行了100台机器人24小时连续不断运行的记录。

对于工业产品,在被Adept收购后,开始进行研发,下图为第一代和第二代机器,在油管上有视频详细讲这款lynx的研发过程和研发思路 。

可以说MobileRobots这家公司撑起了一代机器人研究人员的回忆,而及时关停了这项业务,当时他们的设计思路以及软件算法和架构,仍值得我们继续挖掘与学习。后续我们会单独把软件部分拿出来和大家分析分享。

电流环力控与力矩传感器的比较

一、电流环(Current loop)力控

通过电机的电流闭环做力闭环反馈控制,仅适用于直驱电机(Direct Drive Motor)或者带小减速比(Reduction Ratio<10)的应用场景。
优点:几乎没有成本,不需要额外的设备
缺点:精度低,响应慢,适用场合有限,控制难度大

二、力/力矩传感器(Force Torque Sensor)

直接使用商用的六维力/力矩传感器,如ATI或者Robotiq,几乎适用于所有场合,一般安装在机械手与腕关节之间(当然也有各个关节均带力/力矩传感器的机械臂)。
优点:精度高、可靠,响应快
缺点:价格昂贵

三、对比测试(数据来源于知乎)

电机三环(位置,速度,电流环)全开,并上伺服,此时电机会被控制器强制静止。这个时候,我们在机器人末端慢慢增加推力,来看力矩传感器和电流环信号的变化,如下图:

电流环力控与力矩传感器的比较

外力在t=25s左右开始施加,并慢慢增大,此时力矩传感器信号立即发生变化(蓝线);但电流环(红线)并没有变化,如上面分析,这个时候外力太小,运动没有传递到电机转子,电机没感知到外力;随着外力逐渐增大,t=27s左右,运动传递到电机转子,电机感受到外力,电机转子试图运动,控制器为了抑制转子运动,开始调整电流(即输出力矩),我们可以看到,电流环发生了变化。

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本次ORBSLAM技术交流会于2017年在北京智科特机器人科技有限公司举办,以下是本次交流会的分享资料。

 

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