爱吧机器人网 » 技术 > 机器人学 > 正文

机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型

雷锋网按:本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 Touch & Melt: Tactile Abstraction and Robotic Heat-Forming,作者为 Varun Gadh 。

翻译 | 赵朋飞 校对 | 余杭 整理 | MY

这篇文章最初发表于2018年5月13日,是在卡内基梅隆大学教授的课程的一部分。 是关于的 Varun Gadh 和 Hang Wang 的项目。


摘要

触摸和熔化探索了人机协同生产的过程,这一过程中使用了人类固有的技能和功能机器人的技能找到并专注于对象物理表面和物体表面独特纹理及其他相关特征的能力,能够很容易地生成一个复杂的伪任意的移动路径和一个对象——明显是人的能力。在许多形式的制造中,以精确和一致的方式移动的能力是一种绝对属于机器的能力。

使用 MoCap(动作捕捉)技术来收集触觉扫描数据(跟随人类末端执行器的路径), 这种制造方法产生了被扫描物体的形式的抽象版本。这个抽象通过寻找花费时间最多的区域来寻找特定的触觉重要性特征。

接下来,这个过程使用一个触摸密度的直方图来生成一个机械手臂需要执行的轮廓。最后,机器人手臂在一个空气加热回流工站操纵一块苯乙烯塑料;它的运动遵循生成的轮廓。由此产生的熔融塑料是对目标物体人类解释的一种抽象表示。

「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型目的

本项目目的如下:

  • 观察人类触觉扫描的形式; 什么样的边缘、形式、纹理和触觉其他的重要方面;

  • 测试这个假设: 使用这个系统扫描同一个物体时,不同的用户会产生不同的输出;

  • 寻找合适的材料,材料厚度,机器人加热工具,轮廓顺序,温度,气压。

过程

为方便解释,将采用两个用户扫描单个物体的方式(图片如下)。

「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型用户扫描对象物体时(本例中是一个项目创建者的脸),将一个或多个标记传感器安装在手套或手指上(依赖于软件和物理限制)。

「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型MoCap 系统记录扫描并收集3个坐标位置数据。

然后,将位置数据导出并通过 Python 脚本解析成 3D 空间中的一组点,以便在 Rhino 中由 Grasshopper 来表示。

「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型3D 点集被压平在一个平面上并覆上网格,每个区域的点密度被映射到相应的方块,并生成一个表示触摸密度的热图:

「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型在这份热图中,绿色-黄色-红色依次表示增加的触摸密度。一旦触摸密度值被映射到点阵中,每个点阵方框被提升到与它所代表的触摸密度值相关的高度,并对凸起部分的表面进行修补。
「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型从这个新的平滑表面,通过在用户设置的时间间隔内对其进行切片来提取一组轮廓(下图)。为了更深入地了解等值线的工作原理,请阅读 Rhino 中的轮廓功能,这两种行为都基于相同的原理)。

「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型这些轮廓线被分解为路径集工机械臂参照:

「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型从收集到的数据到机器人路径,这个过程保留了相当多的易辨识性。

「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型机械臂引导加热枪下的聚乙烯材料沿着轮廓路径移动。

「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型一块苯乙烯的原料被安装在机器人的夹子上,机械臂引导加热枪下的聚乙烯材料沿着轮廓路径移动。

「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型经过多次测试(塑料有一点烧焦),我们能够找到表达能力和信息保留有效平衡的制造过程!

然而,达到这一有效的制造过程并非易事。制造过程中需要测试和探索的一个因素是按顺序排列的轮廓。

为了加热,我们想要使材料的 z 轴偏转最大化(为了得到最具生动性和表现力的输出),我们最初认为,我们应该以一种由内到外的顺序来处理同心轮廓。这将使加热枪和随后的轮廓之间的距离最小化。然而,我们了解到,当轮廓相对较近时,内环会受到过多加热,并在材料上形成孔洞,以一种我们认为不太理想的方式来扭曲剩余材料,以保持轮廓信息。因此,我们认为最好的方法是,从外到内移动,减少内部轮廓的受热。

「已完成」机械臂还能这样玩?Touch & Melt:抽象触觉和机器人热成型然而,当我们测试从外到内的顺序时,在材料中,内部轮廓线的位置离加热枪的距离太远,材料无法有效地融化。最后,我们决定按切片的顺序来处理每一层的轮廓。例如,下面的图(1)中的最外层的轮廓将首先被处理。接下来,第二个更小的同心轮廓,即等值的同心度(2)的小轮廓线。随后的圆形轮廓将包括那些标记为(3)的轮廓。依次类推,一直持续到最后一层。这种加热顺序被证明是最有效的,因为它是对那些本应变形的区域的一种有效的平衡,但在一个小地方却没有足够的集中热量导致出现大洞。

输出

当不同的用户扫描相同的对象时,结果在路径和触摸密度上都有很大的变化。例如,两名相对不熟悉系统相关技术的志愿者扫描了同一个对象(一个项目成员的脸),并以完全不同的方式进行扫描;速度、主要焦点的特征和扫描目标的变化非常大。如下所示,这些路径在结构上是不同的并且以他们自己的模式重复。

在调查哪些物理特征最吸引人时,我们能够收集主要关于人脸的信息,因为这是我们所选择的对象集合。一般来说,鼻尖、鼻边、下巴和较低的前额似乎是最主要的兴趣所在。这似乎是由于这些特征有清晰的轮廓定义。相对不稳定或平坦的地形(如飞机或锯齿状的表面)似乎并没有特别的触觉兴趣,而边缘和相对较长的曲线似乎更容易引起人们的注意。

经过各种测试,我们发现最优输出参数如下:

  • 加热回流工站,温度为 430 摄氏度,90% 的空气压力

  • 1/16″ 苯乙烯塑料

  • 热喷枪(热空气重做站的末端)距离苯乙烯塑料表面 1.25″

  • 5mm/s 移动速度

  • 一种同心的等高线排序模式(更多信息请参阅过程部分的最后一段)

致谢

感谢 Garth Zeglin 和 Joshua BardWe 教授在整个项目过程中的指导和帮助。同样感谢 Jett Vaultz, Ana Cedillo, Amy Coronado, Felipe Oropeza, Kelly Underwood, Jade Crockem, 以及 Victor Acevedo 贡献了他们宝贵的时间。

原文链接:https://medium.com/@vgadh/touchmelt-94510253522d


上一篇:工业中的DCS和PLC控制系统到底有什么区别?
下一篇:OpenAI利用人工智能教机器人操纵物体 为灵活性设定新基准
精选推荐
人工智能民主化能否实现取决于科技巨头
人工智能民主化能否实现取决于科技巨头

[2017-12-29]  我们经常听到像谷歌和微软这样的公司说他们希望人工智能民主化。这是一个很好的词,民主化。 但这些公司如何界定“民主化”还不清楚,像AI本身一样,它似乎有点炒作的味道...

什么是机器人学?机器人学简介
什么是机器人学?机器人学简介

[2017-12-14]  机器人学是工程学与科学的交叉学科,包括机械工程,电气工程,计算机科学等。机器人技术涉及机器人的设计、制造、操作和应用,以及用于控制、感官反馈和信息处理的计算机系统。...

集群机器人领域最新研究:一种用于探测未知环境的微型无人机群
集群机器人领域最新研究:一种用于探测未知环境的微型无人机群

[2019-10-26]  (图:无人机扩散至不同方向来探索环境。当一个无人机注意到另一个无人机在它的首选方向,它将试图飞到另一个方向。若首选方向冲突,低优先 ...

基于生物启发的机器人很容易适应丢失附属器官
基于生物启发的机器人很容易适应丢失附属器官

[2017-12-17]  很多机器人被设计应用在危险环境,如灾难现场。在这些地方,他们的运动系统完全有可能被损坏。那这样会吓跑这些机器人吗?也许不是,如果它们像日本的东北和北海道大学创造的......

改变保险市场的格局:无人机如何通过更快的估算、响应时间和利益交付来使消费者受益
改变保险市场的格局:无人机如何通过更快的估算、响应时间和利益交付来

[2018-12-08]  市场研究公司IHS Markit预测,到2020年,专业无人机市场将通过农业,能源和建筑等行业利用测量,制图,规划等技术实现77 1%的复合年增长率(CAGR)。与此同时,消费者无人......

搭载人工智能的太空机器人CIMON 2乘SpaceX抵达国际空间站
搭载人工智能的太空机器人CIMON 2乘SpaceX抵达国际空间站

[2019-12-09]  12月5日,搭载人工智能的太空机器人西蒙2号(CIMON 2)乘坐SpaceX火箭Dragon货运舱,从佛罗里达州卡纳维拉尔角空军基地升空,前往国际空间 ...

MIT用深度学习处理3D点云数据 应用于无人汽车等领域
MIT用深度学习处理3D点云数据 应用于无人汽车等领域

[2019-10-23]  如果你见过自动驾驶汽车,也许会对车顶上那个一直在旋转的圆柱体感到好奇。这是一个雷达传感器,无人驾驶汽车依靠它在现实世界中进行导航。 ...

一个让深度学习惨败的通用人工智能领域——语境处理
一个让深度学习惨败的通用人工智能领域——语境处理

[2019-11-04]  Context是指用来解释一段给定文本或语句的来源框架,我们可以翻译为上下文或语境。维基百科将context定义为:*在符号学、语言学、社会学和 ...

本周栏目热点

全面了解机器人的精度

[2018-05-07]  1 绝对精度是啥玩意? 这个软件能否后刷进机器人系统?关于第二个问题,近期有不少客户询问本助手,这个软件可以后刷到系统里卖面吗?可以 ...

机器人离线编程误差来源分析及消除办法

[2018-01-02]  随着机器人应用领域越来越广,传统的示教编程这种编程手段有些场合变得效率非常低下,于是离线编程应运而生,并且应用越来越普及。初用离线编程的朋友,总会被最后生...

工业机器人之三大零组件:电机、控制器与减速器分析

[2018-03-20]  若以机械结构来看,工业机器人可区分为单轴机器人、座标机器人、水平多关节机器人(SCARA)、垂直多关节机器人以及并联式机器人(DELTA)等,以下依序就这五种类型来说明。...

工业机器人常用气缸的内部结构和工作原理

[2017-12-21]  气缸的组成 : 缸体,活塞,密封圈,磁环(有传感器的气缸)。原理 : 压力空气使活塞移动,通过改变进气方向,改变活塞杆的移动方向。失效形式 : 活塞卡死,不动作;气缸......

一文读懂机器人传感器的秘密

[2017-12-20]  机器人也是通过感知系统来感知世界,这个感知系统是通过各种各样的传感器组成的。传感器可以感受外界的信号,如光、热、烟雾、压力和湿度等等,并将信息传递给下一级装置,机......