触觉与视觉

机器人触觉与视觉

大连华锐重工集团股份有限公司刘晓飞

摘要：机器人触觉传感技术是实现智能机器人的关键技术之一，触觉传感器是机器人与环境直接作用的必要媒介，是模仿人手使之具有接触觉、滑动觉、热觉等感知功能。首先，在深入了解各种触觉传感器设计原理和方法的基础上，利用压电原理和光电原理可以设计一种体积小、结构简单、工作可靠、柔韧性好，并可同时检测触觉和滑动信号的三维力机器人触滑觉传感器。其次，对触觉传感头的压电层和结构进行有限元建模分析。最后，引入自适应模糊控制方法，通过对滑动信号的模糊控制器设计，控制机械手与接触界面的夹持力。机器人视觉是指使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。

关键词：机器人触觉、触觉传感器、压电原理，机器人视觉

1. 机器人触觉概述

触觉是一种复合传感，通过人体表面的温度觉、力觉传感器等提供的复合信息可以识别物体的冷热、尺寸、柔软度、表面形状、表面纹理等特征，为人类感知世界提供了大量有用的信息。在机器人领域使用触觉传感器的目的在于获取机械手与工作空间中物体接触的有关信息。例如，触觉信息可以用于物体的定位和识别以及控制机械手加在物体上的力。

2. 触觉传感器的种类

触觉信息是通过传感器与目标物体的实际接触而得到的，因此，触觉传感器的输出信号基本上是由两者接触而产生的力以及位置偏移的函数。一般来说，触觉传感器可以分为简单的接触传感器和复杂的触觉传感器。前者只能探测和周围物体的接触与否，只传递一种信息，如限位开关、接触开关等；后者不仅能够探测是否和周围物体接触，而且能够感知被探测物体的外轮廓。

1) 压电式触觉传感器

压电式触觉传感器是利用晶体的压电效应进行触觉测量的触觉传感器。通常，这种传感器可以采用多个压电晶体来检测物体的表面轮廓。其工作原理是把多个压电晶体压在被测物体上，如果物体表面的高度不同，各个压电晶体的变形也不同，因此，压电晶体产生的电量和输出电压也不同，检测各压电晶体的输出电压就可以检测物体的表面轮廓。

2) 压阻式阵列触觉传感器

对于开关式触觉传感器，阵列密度难以提高，阵列数增加时外接引线也是一个很大的问题。利用敏感材料和硅工艺制作的阵列触觉传感器可使阵列数及阵列密度得到很大的提高，并且减少外界引线，但这种传感器往往缺少应有的柔性，很难较通用地安装到不同形状的应用载体上。

3) 成像型触觉传感器

成像型触觉传感器由若干个感知单元组成阵列结构，主要用于感知目标物体的形状。

4) 超大规模集成计算传感器阵列

在这种触觉传感器的同一个基体上集成若干个传感器及其计算逻辑控制单元。

3. 触觉的立体信息识别

智能机器人要求感知外界环境的物理特性。因此需要触觉感知能力，同时也要求手爪和被抓取物。这种具有类似人类皮肤触觉功能和柔顺特性的机器人触觉传感器，为类皮肤型传感器。

类皮肤型触觉传感器具有以下几项功能和特性

1) 触觉敏感能力，包括接触觉、分布压觉、接触力觉和滑觉；

2) 柔性接触表面，以避免硬性碰撞和适应不同形状的表面；

3) 小巧的片状外形，以利于安装在机器人手爪上。

4. 机器人视觉

机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。根据功能不同，机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种，广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门和医学、军事领域。

5. 机器人触觉和视觉的协作

通过对机器人触觉传感器的研究，发现视觉借助光的作用完成，当光照受限制时，仅靠触觉也能完成一些简单的识别功能。更为重要的是，触觉还能感知物体的表面特征和物理性能，如柔软性、硬度、弹性、粗糙度、材质等。因此触觉传感器是机器人感知系统中最重要的研究课题之一。而通过对机器人视觉的研究，可以通过收集的多摄像系统数据进行处理，从而得出自身及周围设备的现状，实时传输给中央控制系统，从而做出快速有效的应对措施。而机器人视觉得到的信息也可以被用作机器人触觉，机器人想要触摸某物而得到某些信息，就需要知晓物体现在的状况，而这些触觉到的信息又与视觉信息相柔和，从而得到物件准确的属性信息。

从执行角度讲，想要将这个物件改变为另外的状态，从它的属性以及实时反馈的应力分析，通过中央控制系统存储信息中找到适合的工具，从而达到快速改变状态的目标。从根本上，大大提高了生产线或研究院生产研究的效率，在需要人亲自获取信息的高危环境，机器人快速准确的替代人工解决了工业上的疑难杂症。

综上所述，机器人触觉和视觉在当今时代环境下，将会高速发展，并快速用于工业生活实际，而机械公敌当中的经验积累机器人甚至自学习机器人也会在触觉和视觉系统的发展中，窥探到新的发展之道。

附件1 机器人触觉

在工厂和仓库，机器人在力量和精度上通常都胜过人类。人工智能软件可以驾驶汽车，可以战胜国际象棋大师，还能在《危险边缘》智力问答节目中完胜人类选手。

但机器仍然缺乏一些至关重要的能力，因此短期内依旧难以在很多功能上赶超人类——精密而完善的触觉便是其中之一。

例如，斯坦福医院头颈外科医生尼古拉斯·布雷文思(Nikolas Blevins)经常进行耳部手术，在手术过程中，他必须掌握熟练的技巧，才能将耳骨与薄如蝉翼的内表面剥离开来。

布雷文思正在与机器人学家肯尼斯·萨利博瑞(J. Kenneth Salibury)和萨尼·陈(Sonny Chan)合作设计一款软件，使之可以在正式手术前进行“排练”。这款程序能将X射线与磁共振成像数据进行融合，从而创造出栩栩如生的3D内耳模型，供外科医生练习之用。还可以借此对病人的头盖骨进行一场“虚拟旅行”，通过虚拟方式“感受”软骨、骨骼和软组织之间的细微差别。

然而，无论多么细致入微，这款软件也只能在大致程度上为布雷文思提供粗糙的触觉感受。“要做虚拟手术，就必须有触觉。”他指的是可以通过计算机模拟技术模仿人类触觉的技术。

这款软件所面临的局限在机器人行业十分典型，也正因如此，对人类而言十分本能的任务，在机器身上却很难实现。自从斯坦福人工智能实验室在上世纪六十年代设计出首款机器手臂以来，机器人已经学会了在工厂里进行重复性的劳动。但在很多基本功能上却始终面临困难，例如打开处于关闭状态的门，跌倒后自己爬起来，从口袋里拿出硬币，以及在手指上转动铅笔。

在学术界，这种高级的人工智能技术与拙劣的实际行动能力之间的相关性，甚至有一个专门的名称：莫拉维克悖论。这是以机器人先驱汉斯·莫拉维克(Hans Moravec)的名字命名的一种理论，他在1988年的写下了这样一段话：“要让计算机在智力测验或象棋比赛中，实现像成人一样的表现，是相对比较容易的；但是要让电脑具备如一岁小孩般的感知和行动能力，却是相当困难的，甚至完全不可能实现。”