美國卡內基梅隆大學機器人學院的研究人員表示，在機器人的機械臂上安裝攝像頭可以幫助它快速創建環境的3D模型，并使機器人感知其手臂的位置。
在機器人執行其任務之前，例如將手臂放入狹窄的空間或撿起易碎的物體，它必須知道它的機械臂的確切位置。美國卡耐基梅隆大學(CMU)機器人研究所的研究人員表示，在機器人手臂上安裝攝像頭可以快速創建周圍環境的3D模型，并讓機器人知道其手臂當前的位置。
如果攝像頭不夠精確，機械臂沒有波動，就很難完成實時同步。然而，CMU團隊發現，相機和機器人手臂可以合并，相機的形狀可以通過關節的角度來確定，從而提高繪圖精度。機器人學博士馬修·克林根史密斯(Matthew Klingensmith)表示，這對包括探索在內的任務至關重要。
研究人員在IEEE機器人和自動化國際會議上介紹了他們的研究成果。機器人學副教授Siddhartha Srinivasa和助理研究教授Michael Kaess參加了研討會。
Srinivasa表示，目前在機器人手臂上放置攝像頭或其他傳感器是可行的，因為今天的傳感器變得更小，效率更高。他解釋說，這一點非常重要，因為機器人“通常頭上有一根裝有攝像頭的桿子”，所以它們無法像人一樣對任務環境有很好的感知。
但如果機器人看不到自己的手，在機械臂上安裝一只“眼睛”是不夠的，因為它無法感知自己的手和物體在環境中的絕對位置。對于一個在未知環境中履行義務的移動機器人來說，這是一個罕見的問題。常見的處理方法是同步定位繪圖，英文縮寫為SLAM。這種方法是讓機器人的不同部分協同工作，通過攝像頭、激光雷達和車輪測距繪制出新環境的3D地圖，并計算出機器人在3D世界中的位置。
“目前有幾種算法可以集合這些資源，構建3D空間，但它們對傳感器的精度和計算有非常嚴格的要求，”Srinivasa說。
Klingensmith說，如果傳感器的姿態未知，例如相機是手持的，通常會使用這些算法。但如果攝像頭安裝在機械臂上，就會限制它的行為。
克林根史密斯(Klingensmith)介紹:“自動跟蹤關節角度的變化，使得繪制高質量的循環圖成為可能，即使相機移動速度非常快，傳感器數據缺失或精度不好。”
研究人員向我們展示了多關節機器人，它可以通過安裝在輕型機械臂上的深度攝像頭完成實時地圖定位功能。在創建書架的三維模型時，其重建義務的完成程度相當于或優于其他測繪技術。
“要改進這種方法還有許多任務要做，但我們確信它在改善機器人操作方面有很大的潛力，”Srinivasa說。豐田汽車公司美國海軍研究辦公室和國家迷信基金會也表示支持這項研究。