面向示教学习和任务复现的视觉引导多机器人协作框架

本文提出了一种基于视觉的示教学习方法，使机器人能够协作学习并完成操作任务。该方法在任务示教和复现阶段均引入了视觉系统。首先由专家演示如何使用工具执行任务，同时利用视觉系统观察工具运动。随后使用统计模型对演示进行编码，生成参考运动轨迹。机器人配备相同工具和所学模型后，在视觉引导下复现任务。任务性能从精度和速度两方面进行评估。然而，单纯提高机器人速度可能会降低复现精度。为此，我们采用双速率卡尔曼滤波器来补偿机器人与视觉系统之间的延迟。更重要的是，参考轨迹的采样率和机器人速度会根据所学运动模型进行自适应优化。我们通过执行两个任务——轨迹复现任务和双手缝纫任务——来展示方法的有效性。结果表明，利用我们基于视觉的方法，机器人能够通过演示进行有效学习，并执行精确快速的任务复现。所提出的方法可推广至其他需要双手或多机器人协作的操作任务。