大幅提升物体抓取与放置精度！新型视觉系统赋能工业机器人

近日，一项发表于IEEE的研究成果引发机器人领域广泛关注。来自越南河内工业大学、中国台湾科技大学、日本芝浦工业大学等机构的科研团队，成功研发出一种基于手眼相机的工业机器人视觉抓取与放置控制系统，为工业机器人智能化升级提供了关键技术支撑。

在工业生产中，机器人与视觉系统的融合至关重要，但现有方案存在诸多难题。此前不少研究局限于模拟环境，在实际应用时，机器人与相机坐标系对齐困难，数据准确性也难以保证。并且，使用工业相机成本高昂，基于2D相机的研究又常面临实时坐标系同步等挑战。针对这些问题，该研究提出创新解决方案。

研究团队采用低成本2D相机，将其安装在机器人手臂末端，并结合深度学习算法。系统核心是融合YOLOv7深度学习网络与GAN（生成对抗网络）。YOLOv7以其快速推理和高准确率优势，成为物体检测的基础框架，能够快速识别出机器人工作空间内的物体。GAN则用于生成更逼真、多样的数据，辅助训练图像分类算法，即便在真实数据有限的情况下，也能有效提升物体检测精度。

为实现相机与机器人坐标系的精准同步，研究人员利用方格棋盘图案进行校准。通过特定算法计算，得出相机的内参和外参，将相机获取的物体坐标准确转换为机器人坐标系下的坐标，保障机器人精确抓取和放置物体。

 

在机器人运动控制方面，研究针对6自由度协作机器人的复杂运动学问题，运用矩阵变换法计算机器人的正向和逆向运动学参数。通过数值逆运动学求解器和雅可比线性化方法，实现机器人在笛卡尔空间的平滑运动控制，确保机器人准确到达目标位置，稳定抓取和放置物体。

求解逆运动学过程的数值方法

科研团队对该系统进行了全面测试。在仿真实验中，利用RoboDK软件模拟机器人工作场景，结果显示其在不同姿态下均能精准定位目标，且正向和逆向运动学计算精度与以往研究相近，但仿真过程更简便高效。

RoboDK在仿真中的应用

在实际实验里，使用3种不同物体进行测试，经200轮训练，系统物体检测精度超94%。机器人可按预设流程，准确抓取和放置物体，每小时能处理220 - 250个产品，展现出强大的实用价值。

机械臂拾取和放置物体

该研究成果意义重大，为工业机器人发展开辟新方向。低成本2D相机的使用，大幅降低系统成本，同时保证高精度操作；YOLOv7与GAN的融合，提高物体识别的准确性和适应性；棋盘格校准方法实现相机与机器人坐标系的实时同步；系统在仿真和实际环境中的良好表现，验证了其可行性和有效性。未来，研究团队计划探索YOLOv8、YOLOv10等算法在系统中的应用，并尝试在更先进的3D设备上进行测试，致力于打造更灵活、高效的机器人控制系统，推动工业自动化发展。