一种基于视觉的球形软体机械臂感知方法

感知反馈对于软体机器人系统的控制以及使其能部署于多种不同任务至关重要。本体感知指感知机器人自身状态，对于在实验室环境之外（即无运动捕捉系统等外部感知可用之处）部署软体机器人系统具有关键意义。本文提出了一种用于织物制软体机械臂的基于视觉的感知方法，利用相机提供的高分辨率感知反馈。传感器与软体结构之间无需机械接触，因此软体系统的柔顺性得以保持。文中讨论了将相机集成到充气式基于织物的波纹管执行器中。三个各含集成相机的执行器用于控制该球形机械臂，并同时提供两个旋转自由度的感知反馈。一种卷积神经网络架构根据相机图像预测描述机器人朝向的两个角度。在监督学习方法的训练阶段及后续评估中，由运动捕捉系统提供真值数据。该基于相机的感知方法能够实时提供朝向估计，精度约为一度。通过使用该感知反馈以闭环控制机械臂朝向，证明了此感知方法的可靠性。