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如何去搭建一種基于ROS的移動抓取機器人？

移動抓取機器人是移動底盤、機械手臂與多傳感器融合而成的復雜的機器人系統。既然是復雜的系統，我們不妨先將其分解成多個系統，然后再逐個聊聊。根據上圖可以知道，移動底盤就是移動抓取機器人系統的【腿腳】，負責“行走”；機械手臂則是機器人系統的【手】，而這個【手】是一個子系統，集成了手臂、執行末端（一般為電動夾爪）、視覺相機。整個機器人系統“相互來電”，共融協作，最終實現移動抓取。在移動抓取機器人整個大系統中，移動底盤歸屬于驅動層，底盤本身有獨立的運動控制系統，可以控制底盤的前后運動、轉向。除基本的前后運動、轉向功能外，在接入上位機以及相關傳感器后可實現2D-SLAM、3D-SLAM以及視覺SLAM導航規劃功能。下面以3D-SLAM為例，簡要介紹下移動底盤如何實現路徑規劃、智能避障等功能的。硬件搭建主要組件清單如下圖（示意）：硬件安裝效果參考下圖。（PS:后期需要加裝機械臂，實際安裝需要合理布局工控機、及RTK天線）導航過程導航過程首先需要進行環境建模生成環境地圖，然后利用該環境地圖進行定位，及路徑規劃。建模過程使用點云ICP 匹配算法，融合 3D Lidar、IMU、GPS 數據，實時構建環境 3D 點云地圖。完成建模后，根據建好的地圖，指定目標點，移動底盤就可以進行智能路徑規劃了！機器人的手臂“系統” 如前文所述，實現抓取的手臂是移動抓取機器人的一個小系統，下面就介紹下該子系統是如何實現從目標識別到實現抓取的。視覺識別可通過深度學習的方法來實現。即在可能的場景下預先對大量包含識別目標的數據集進行標注，并加入干擾項得到完整的訓練集。對訓練集的樣本實例按照一定策略進行縮放與分割后利用卷積神經網絡迭代訓練生獲得特征圖。后續利用這些特征圖在實際畫面中進行特征錨的匹配，最后用邊框回歸算法修正特征邊緣以得到特征候選區域。相機識別到目標物體后將其坐標點發給機械臂控制器，最終實現對目標物體的精準抓取。經過以上對移動抓取機器人系統詳細的剖析，我們可以知道移動抓取機器人系統并不是簡單的“堆料”，而是以移動底盤的智能路徑規劃、視覺識別、移動底盤與抓取系統、多傳感器融合為核心的高度復雜的機器人系統。在移動抓取機器人系統中，移動底盤賦予了傳統只能在固定點位工作的機械臂無限的應用可能。因此，無論是在傳統的工業領域還是在科教市場，都不乏專業的廠家在朝這個方向努力。在工業領域，移動抓取機器人可以讓機械臂的應用場景更多元，可以說是讓它從固定點位解放出來，而不止局限于碼垛、上下料等傳統應用。在科教領域更是如此，移動抓取作為復雜的機器人系統，其涵蓋了機器人的運動控制、環境感知、導航規劃、ROS學習、機械臂運動規劃、計算機視覺等機器人相關領域的多個方面，一套機器人系統可以供研究人員研究不同的方面，真正實現一機多用。但是一套移動抓取機器人，從硬件選型，到集成安裝，再到 SLAM算法優化，最后真正實現移動抓取，需要付出高昂的成本。 “從零開發一套完整的移動抓取機器人成本還是很高的，而且也偏離了很多科研團隊、學生團隊研究、學習的目的。基于我司自主研發的ROS機器人平臺，我們開發了多套移動抓取機器人，涵蓋了國內外多種主流的機械臂、激光雷達、深度相機等。用戶可以按需選配，從事ROS研究、運動控制研究、農業采摘研究、巡檢研究、視覺研究的個人、研究院所、高校團隊都可以采用我們的產品，這樣可以節省大量的時間和成本，從而可以更便捷、更高效、更專注的投入研究和開發工作。”Robot++深圳團隊總經理宋章軍博士說道。責任編輯：lq6

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