宋云峰博士在本文分享了LDV激光測振及3D視覺傳感技術(shù)在智能機器人中的應用，主要介紹了智能機器人光學感知技術(shù)、LDV激光測振及3D視覺傳感技術(shù)原理及產(chǎn)品介紹、應用案例分享等內(nèi)容。
在目前，3D視覺技術(shù)一度被公認為是具備提升機器人能力、擴充應用場景的關(guān)鍵，其原理主要利用光學成像，結(jié)構(gòu)光、ToF三種原理，使得機器人能夠以一種三維的形態(tài)“看見”和理解事物，從而讓機器人具備更高的能動性，集成商讓機器人看見物體的同時與力傳感器等進行結(jié)合，以此讓機器人能夠完成較為基礎的柔性化生產(chǎn)和更多應用。
要點如下：
智能機器人光學感知技術(shù)
LDV激光測振及3D視覺傳感技術(shù)原理
LDV激光測振及3D視覺傳感產(chǎn)品介紹
應用領(lǐng)域及需求分析
應用案例分享
5G智能機器人感知及健康診斷
環(huán)境感知技術(shù)：機器人感知環(huán)境及自身狀態(tài)的窗口、運動控制技術(shù)：定位導航與運動協(xié)調(diào)控制、人機交互技術(shù)：人機有效溝通的橋梁
由于軟體材料的發(fā)展，靈巧手也開始柔軟起來，如柏林工業(yè)大學研制的軟體、欠驅(qū)動、柔性多指靈巧手、康奈爾大學研制的軟體多指靈巧手、北京航空航天大學研制的軟體多指靈巧手
假肢需要直接的人類互動來發(fā)揮功能，而機器人手腕則完全是主動的,假腕還包括外部可調(diào)節(jié)功能，如可調(diào)節(jié)摩擦或鎖定；機器人手腕的任何調(diào)整通常都是在控制系統(tǒng)內(nèi)完成的
具有相同數(shù)量自由度的設備之間進行比較時，串行機構(gòu)往往比并行機構(gòu)更長，對于串行機構(gòu)，運動范圍和扭矩規(guī)格通常簡單地由執(zhí)行機構(gòu)的選擇和基本形狀幾何決定
3自由度人工手腕在某些方面優(yōu)于人類的手腕，如運動范圍或扭矩輸出。盡管一些假肢在設計中加入了3自由度手腕，但串行3自由度手腕設備在機器人應用中更普遍
2自由度腕部由一個與旋轉(zhuǎn)器串聯(lián)的屈肌單元組成，形成一個U型關(guān)節(jié)。其中一種設備是OBRoboWrist ，它可以同時鎖住前旋和屈曲，當解鎖時，還可以通過轉(zhuǎn)動手腕上的項圈來調(diào)節(jié)運動產(chǎn)生摩擦阻力
旋轉(zhuǎn)器用于使終端設備沿前臂的縱向放出或滾動，而屈肌使終端設備彎曲或俯仰, OB棘輪式旋轉(zhuǎn)手腕，被動腕部裝置的鎖定也可以通過使用不可反向驅(qū)動的機構(gòu)來實現(xiàn)
假肢腕設計的有效基準能夠做3自由度運動，即旋前/旋后、屈伸和橈側(cè)/尺側(cè)偏移,未受影響的腕關(guān)節(jié)，其最大活動范圍通常在76度/85度
德國伯恩大學計算機學院研制的遙操作輪腿復合的移動操作機器人可通過遠程操作平臺完成各種復雜操作任務
中科院沈陽自動化所的Wang利用深度強化學習算法和視覺感知相結(jié)合的方法來完成移動機器人在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的移動操作
在底層通過使用基于模型的操作單元，保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓取；在中層使用強化學習進行規(guī)劃，從而實現(xiàn)較長和復雜的手內(nèi)操作流程
人類可以通過視覺和觸覺融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小，以防止其發(fā)生滑動或過度形變，但這對于機器人來說仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題
