开放环境中的自主搬运系统

摘要：室外开放世界环境中的任务现在已经成熟，可以通过移动机械臂实现自动化。与此类任务相关的动态，非结构化和未知的环境-一个典型的例子就是收集路边的垃圾-使它们特别具有挑战性。在本文中，我们提出了一种解决在室外拾取，运输和下放新物体的方法。我们的解决方案集成了导航系统，抓地力检测和计划系统以及自定义任务计划器。我们进行的实验表明，该系统可用于在非结构化环境中以相对较高的85％端到端成功率在户外运输各种各样的新颖物品（垃圾袋，普通垃圾，园艺工具和水果）。

介绍

在许多城市，垃圾袋通常会在一周内堆积起来，等待捡起来。农场工人必须经常每天捡起并搬运沉重的工具。建筑工人花费大量时间通过建筑工地运输材料。这些都是劳动密集型任务，可以从移动机器人操纵中受益。对这些机器人的研究一直在增长，但是在处理许多户外操作环境的不确定特性方面仍然存在重大挑战。最近的一些工作确实在室外场景中使用了移动机械臂：使用人行横道和交通信号灯，在校园中四处走动以喝咖啡[3]或在整个太阳能发电厂工作[4]。但是，这些系统都无法处理涉及新颖物体的户外取放任务。本文探讨了通过集成最新的掌握和导航方法以及软件可以在这方面完成的工作。

我们专注于在开放世界环境中拾取和放置新颖对象的问题。我们系统的唯一输入是操作员使用先前探索区域的地图选择的取放点。一旦识别出这些点，机器人便会导航到拾取位置，拾取在此找到的所有东西，然后将其运输并将其放置到放置位置的垃圾箱中。我们的主要贡献如下。首先，我们描述了一种自动导航到这些点的方法。我们提出了两种运输策略来解决此任务：收集所有货物，并一个一个地收集货物。其次，描述了一种选择抓地力的方法，以便进行不对对象进行任何假设的挑选。最后，详细描述了室外移动机械手（图1）。我们描述了导航和抓取系统的特性，并报告了在不同对象（垃圾袋，普通垃圾，园艺工具和水果）上完成的四个运输任务的成功率和时间。

图1.用于开放环境运输的移动机械臂。它包括一个移动无人车（Warthog），一个带有机械爪的机械臂（UR10）（Robotiq 85），一组摄像机（Intel RealSense D415）和一个激光传感器（SICK LMS511）

机器人硬件

移动底盘是Clearpath Warthog，其有效载荷为276kg，尺寸为1.52 x 1.38 x 0.83（m）。由于默认设置给我们带来了转向问题，因此我们松开了后轮并将其放在脚轮上，将转换为差速驱动系统。尽管这使我们的转弯半径增加了0.43m，并为转向动力学增加了一些非线性，但它使我们能够自主操作系统。

机械臂是Universal Robots UR10，它具有6个自由度（DoF）和10kg的有效载荷。末端执行器是Robotiq 2-Finger 85抓爪，有效载荷为5kg，最大孔径为85mm。手臂安装在疣猪的前部，周围有足够的空间可以旋转而不会发生碰撞，因此它可以从地板和疣猪顶部的篮子中捡起物体。该篮子（51.0 x 60.5 x 19.5（cm））用于盛放已抓握的物体，以便将其运输到放置位置。我们还将UR10控制箱和一台PC安装在顶部，该PC运行系统的更高级别的处理。

为了感知，我们使用了三个英特尔实感D415深度相机。其中两个固定在机器人前方的两侧，指向下方，以覆盖目标拾取区域（参见图1）。第三个安装在配置为手眼摄像机的抓具上。这些摄像机通过将结构化的光传感器与立体视觉相结合，从深处生成点云，即使在中等亮度的阳光下也可以在室外工作。用于车辆定位的主要传感器是前端安装的单线SICK LMS511激光雷达，其视野为190°。

系统架构

我们的系统是使用机器人操作系统（ROS）开发的。三个主要部分是：导航模块，抓取模块和任务计划程序（图2）。考虑到他们的计算要求，我们将系统分为两台计算机：1）Warthog中的板载PC，该PC运行所有导航堆栈，以及2）安装在顶部的PC，该PC运行抓取节点和任务计划器。

图2.所实现架构的主要交互和组件。虚线是在roscore之间共享的ROS消息

图3.配置ROS导航包后，在生成的地图的一部分上机器人自动定位的RViz可视化

图4.调整Warthog最终姿势的过程

图5.（左）UR10和从篮中捡起物体时在RViz中看到的抓握力，（右）手腕姿势用于检查手眼摄像机

图10.机器人在试验期间采取的动作顺序：移向拾取点，从地板上抓起物体，将其放到篮子中，移动到下降点，从篮子中记录三个视图，从篮子抓取物体 最后将其放入收集箱中

结论与展望

本文介绍了一种系统，该系统解决了涉及新颖物体的开放世界运输任务。在为用户提供拾取和放置点后，我们的系统自动导航到拾取点，掌握那里的所有内容，导航到该放置点，然后将所有内容放入垃圾箱。我们在涉及以下不同对象的四个实验场景中评估了该系统：垃圾袋，垃圾，工具和水果。实验表明，我们的系统运行相对良好，抓取成功率达到80.8％，在没有问题的情况下导航成功率为96.1％，总体任务成功率为85.7％。

作为未来的工作，我们希望减少从计算到实际执行掌握的时间间隔。由于机器人在开放的环境中工作，因此有些因素会影响对象的位置，就像他们可能会随风移动=。此外，最好包括3D传感器以改善自定位。最后，我们想在一个物体检测和跟踪系统上工作，以便机器人可以自动找到目标物体。

论文原文：

Zapata-Impata B S, Shah V, Singh H, et al. AutOTranS: an Autonomous Open World Transportation System[J]. arXiv preprint arXiv:1810.03400, 2018.

视屏成果展示

文字还是无法感受到清洁工机器人的实际魅力，下面通过实际视屏来切身感受一下移动抓取的应用：

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上面介绍的应用可以帮助我们将垃圾收集到垃圾桶内，那么如何将垃圾桶的搬运到垃圾转运车中呢？来自查尔姆斯理工大学、梅拉达伦大学和宾夕法尼亚州立大学的35位同学共同完成的通过Clearapth移动机器人Husky将垃圾桶精准的运送到垃圾转运车的项目。我们通过下面项目介绍视频来了解他们是如何脑洞大开通过机器人来完成这样一项艰巨的任务。

垃圾转运

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当前国内疫情持续向好，武汉城区也由高风险地区转为中风险地区，在疫情中心的我们也可以走出小区呼吸新鲜空气。但是中国以外的国家疫情正在快速蔓延今天分享的移动抓取应用或许可以帮助那些正在与新冠肺炎对抗的国家更好的清理生活垃圾和医疗废物，减少人员的感染风险。祝愿全球能够共同努力早日战胜新冠肺炎疫情。