《中国人工智能学会通讯》——5.15 案例速览

5.15 案例速览

如前文所述，自 2014 年，笔者带领 IIT 移动操作机器人组，协同 DLR 和 CERN，针对 KUKA 工业移动操作机器人（KUKA KMR IIWA）进行了一系列改造和升级工作，命名为 IIT-AutoMAP 工业移动操作机器人。图 7 展示了 KUKA KMR IIWA 工业移动操作机器人的原型—— 一个 KUKA IIWA 机械臂安装在KUKA KMR 移动平台上。
如图 9 所示，通过在 KUKA原型机的机械臂和平台上分别架设了两组立体视觉系统，分别命名为机械臂 TCP 立体视觉和平台 Pan-Tilt立体视觉，赋予了传统的工业机器人以感知能力。我们目标是围绕感知，针对工业环境下的任务特点，构筑一系列顶层智能算法和应用。在立体视觉选择上，我们没有采用商业的解决方案，而是通过传统技术，开发适合工业生产环境的立体视觉系统，既可以实现微小物体位姿检测，又可以实现在非结构化环境中的必要的导航和定位，并辅助物体识别。同时，我们还针对这个移动操作系统开发了专用的仿真程序（见图 10）。
在这个基于 ROS 的仿真环境内，我们可以模拟真实机器人导航和识别所必要的数据，甚至可以模拟装配过程中的动力学特征。通过仿真程序和适合的 GUI，操作人员可以很方便地开发和测试代码，避免了将未充分测试的程序直接实际应用到机器人上带来的潜在风险。最终，机器人可以在通过仿真环境的充分测试之后，应用到实际的生产环境中（见图 11）。
IIT-AutoMAP还具有远程操控，人机协作，自学习，云共享技能等智能功能，受篇幅所限，感兴趣的读者可以参考文献 [42]。