Сделать это с неточными камерами и шатающимися руками в реальном времени сложно, но команда CMU обнаружила, что они могут повысить точность карты, включив саму руку в качестве датчика, используя угол ее суставов для лучшего определения позы человека. камера. «Это будет важно для ряда приложений, включая задачи проверки», — сказал Мэтью Клингенсмит, доктор философии. студент по робототехнике.Исследователи представят свои выводы 17 мая на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации в Стокгольме, Швеция.
Сиддхартха Шриниваса, доцент кафедры робототехники, и Майкл Кесс, доцент-исследователь робототехники, присоединились к Клингенсмиту в исследовании.По словам Шринивасы, размещение камеры или другого датчика в руке робота стало возможным, поскольку датчики стали меньше и более энергоэффективными. Это важно, объяснил он, потому что у роботов «обычно есть головы, которые состоят из палки с камерой на ней». Они не могут наклоняться, как человек, чтобы лучше видеть рабочее место.
Но глаз в руке не очень хорош, если робот не видит свою руку и не знает, где его рука относительно объектов в окружающей среде. Это проблема мобильных роботов, которые должны работать в неизвестной среде.
Популярное решение для мобильных роботов называется одновременной локализацией и картированием, или SLAM, в котором робот собирает вместе данные с датчиков, таких как камеры, лазерные радары и одометрия колес, чтобы создать трехмерную карту новой среды и выяснить, где робот находится в этом трехмерном мире.«Есть несколько доступных алгоритмов для построения этих подробных миров, но они требуют точных датчиков и невероятного количества вычислений», — сказал Сриниваса.
Эти алгоритмы часто предполагают, что мало что известно о положении датчиков, как это могло бы быть, если бы камера была портативной, сказал Клингенсмит. Но если камера установлена ??на руке робота, добавил он, геометрия руки будет ограничивать ее перемещение.
«Автоматическое отслеживание углов сочленения позволяет системе создавать карту высокого качества, даже если камера движется очень быстро или если некоторые данные датчика отсутствуют или вводят в заблуждение», — сказал Клингенсмит.Исследователи продемонстрировали свое шарнирное движение робота для SLAM (ARM-SLAM), используя камеру небольшой глубины, прикрепленную к легкому манипулятору Kinova Mico. Используя его для построения трехмерной модели книжной полки, они обнаружили, что с его помощью получаются реконструкции, эквивалентные другим методам картирования или даже лучше.
«Нам еще многое предстоит сделать, чтобы улучшить этот подход, но мы считаем, что он имеет огромный потенциал для манипуляций с роботами», — сказал Шриниваса. Toyota, Управление военно-морских исследований США и Национальный научный фонд поддержали это исследование.