以ARM为传感器 自动跟踪机器人手臂相机位置

在机器人手臂能够到达一个狭小的空间或拾取一个精致的物体之前，机器人需要精确地知道它的手在哪里。卡内基梅隆大学机器人研究所的研究人员已经证明，连接到机器人手上的相机可以快速创建一个三维环境模型，并在3D世界中找到手。

这样做精确的摄像机和实时的手臂是艰难的，但CMU团队发现他们可以通过将本身作为提高了地图的准确性，利用其关节角度来确定相机的姿势，这对于许多应用是非常重要的，包括任务。放置一个摄像头或其他传感器在机器人的手作为传感器变得更小和更节能成为可能。这很重要，因为机器人通常都有一个有摄像头结构组成的头，他们不能像一个人那样弯腰看一个工作空间。

但是如果机器人看不见它的手，不知道它的手相对于环境中的物体在哪里，那么手上的眼睛就不太好了。这是一个必须在未知环境中操作的移动机器人共同的问题。一个流行的解决方案是移动机器人同时定位与地图创建，其中机器人的部件一起从传感器如摄像机输入、和轮测距来创建一个新的环境的三维地图，找出机器人在三维世界。这些算法通常假设很少是关于传感器的位置，可能如果手持相机是如此。但是，如果相机安装在机器人手臂上，手臂的几何形状将限制它如何移动。

自动跟踪的关节角度，使系统即使摄像机移动得很快，或者一些传感器的数据丢失或误导，生产出高质量的地图。研究人员展示了他们的关节机器人SLAM(arm-slam)使用一个小的深度相机连接到轻型机械臂。在使用它建立一个书架的三维模型时，他们发现它对其他制图技术产生了相当或更好的重建效果。