Teaching robots to do object assembly using multi-modal 3D vision
Teaching robots to do object assembly using multi-modal 3D vision
复制标题
教机器人使用多模态 3D 视觉进行物体组装
DOI：
10.1016/j.neucom.2017.01.077
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发表时间：
2016-01
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Harada Kensuke
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wan Weiwei;Lu Feng;Wu Zepei;Harada Kensuke
本文的研究目的是开发一种面向下一代工业装配的基于多模式视觉的智能机器人装配系统。该系统包括两个阶段，在第一阶段，人类向机器人演示装配；在第二阶段，机器人使用人工智能搜索，根据人类演示来检测对象、规划抓取和组装对象。实现这种系统的一个臭名昭著的困难是3D视觉检测的精度不高。为了克服这一困难，本文提出了多模式方法：在示教阶段使用AR标记检测人类操作，在机器人执行阶段使用点云和几何约束来避免意外的遮挡和噪声。文中给出了几个实验来检验这些方法的精度和正确性。通过将这些方法与基于图形模型的运动规划相结合，并通过在真实场景中的工业机器人上执行结果，验证了该方法的适用性。
The motivation of this paper is to develop an intelligent robot assembly system using multi-modal vision for next-generation industrial assembly. The system includes two phases where in the first phase human beings demonstrate assembly to robots and in the second phase robots detect objects, plan grasps, and assemble objects following human demonstration using AI searching. A notorious difficulty to implement such a system is the bad precision of 3D visual detection. This paper presents multi-modal approaches to overcome the difficulty: It uses AR markers in the teaching phase to detect human operation, and uses point clouds and geometric constraints in the robot execution phase to avoid unexpected occlusion and noises. The paper presents several experiments to examine the precision and correctness of the approaches. It demonstrates the applicability of the approaches by integrating them with graph model-based motion planning, and by executing the results on industrial robots in real-world scenarios.
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DOI：
10.1109/34.862199
发表时间：
2000-06-01
影响因子：
23.6
作者：
Lu, CP;Hager, GD;Mjolsness, E
通讯作者：
Mjolsness, E
影响因子：
3.8
作者：
M. C. Seiler;F. A. Seiler
通讯作者：
M. C. Seiler;F. A. Seiler
影响因子：
5.7
作者：
Aldoma, Aitor;Marton, Zoltan-Csaba;Vincze, Markus
通讯作者：
Vincze, Markus
DOI：
10.1023/b:visi.0000029664.99615.94
发表时间：
2004-11-01
影响因子：
19.5
作者：
Lowe, DG
通讯作者：
Lowe, DG
DOI：
--
发表时间：
2012
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
L. C. Goron;Zoltán-Csaba Márton;G. Lazea;M. Beetz
通讯作者：
L. C. Goron;Zoltán-Csaba Márton;G. Lazea;M. Beetz