摘要

送餐机器人的出现可以为同属服务行业的餐饮业减轻大量用人成本，推动传统餐厅向智慧餐厅的转变升级。

ROS平台作为媒介
利用摄像头和六自由度机械臂
对食物的自主抓取

关键词

ROS；
六自由度机械臂；
深度学习摄像头；
手眼标定

1 主要任务

本文主要研究如何利用搭载于送餐机器人上的六自由度机械臂与摄像头，实现机器人自主抓取的功能，从而实现机器人的高度自动化与智能化。

利用 ORB_SLAM 算法可以高效地建立三维空间模型，并且可以依据建模
结果获得某点的空间坐标值，传达至机器人主机进行后续处理。

完成抓取动作过程如下。

使用 usb 与机械臂 lsc 主控板进行连接；
摄像头建模后将采集空间坐标参数发送到机器人主机；
主机转换为 robot_arm/cmdstring 格式的 topic；
由 robot_arm 节点负责将这个 topic 内容经由 usb hid 协议发送给机械臂主控板，完成抓取的操作。

2 六自由度机械臂的二次开发

2.1 用户向控制板发送数据

CMD_SERVO_MOVE参数指令

参数	意义
1	要转动舵机的数量
2	舵机转动时间的十六进制下的低两位
3	舵机转动时间的十六进制下的高两位
4	转动舵机的 ID 号
5	舵机转动角度位置的十六进制下的低两位
6	舵机转动角度位置的十六进制下的高两位

2.2 控制板向用户返回数据

参数	意义
1	运行动作组的编号
2	动作组准备执行次数的十六进制下的低两位
3	动作组准备执行次数的十六进制下的高两位

3 基于 Tsai-Lenz 算法的自主抓取设计

手眼标定法根据摄像头固定的位置可分为两种类型。

摄像头固定在机械臂之上，称为眼在手上（eye-in-hand）；
摄像头固定在机械臂之外，称为眼在手外（eye-to-hand）；
本文采用了 eye-to-hand 方式。

过程如下。
（1）物体识别：在图像中检测到物体。
（2）位姿估计：得到物体在相机坐标系下的位置和姿态。
（3）相机拟定：对物体在相机坐标系下的坐标进行转换，得到其在机器人坐标系的坐标。

用 H\mathbf{H}H 表示坐标变换（H\mathbf{H}H 指 homogeneous matrices
齐次变换矩阵）。
已知多组机械臂在机器人坐标系中的坐标 Hg\mathbf{H}_{g}Hg 、标定板在相机坐标系中的坐标 Hc\mathbf{H}_{c}Hc 。求解机械臂和相机之间的位姿关系 Hgc\mathbf{H}_{gc}Hgc 。
A=Hgij,B=Hcij,X=HgcA=\mathbf{H}_{gij}, B=\mathbf{H}_{cij}, X=\mathbf{H}_{gc} A=Hgij,B=Hcij,X=Hgc
AX=XBAX=XBAX=XB
根据 Tsai-Lenz 算法即可求解 XXX，其核心等式如下。
Skew（Pgij+Pcij）P′Skew（P_{gij}+P_{cij}）P^{\prime} Skew（Pgij+Pcij）P′
cg=Pcij−Pgijc_{g} = P_{cij}-P_{gij} cg=Pcij−Pgij

4 结束语

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