美國卡內基梅隆大學機器人學院的研究人員表示，在機器人的機械手臂安裝攝影機，可以協助其快速地創建環境3D模型，並使機器人感知其手臂所在位置。圖片來源： Personal Robotics Lab。
在機器人執行任務的時候，比如將手臂伸入狹小空間、或者撿起易碎的物體之前，它必須要精確地知道它的機器手臂處於什麼位置。美國卡內基梅隆大學（CMU）機器人學院的研究員表示，將攝影機裝在機器人手臂上，可以快速創建周圍環境的3D模型，並讓機器人清楚它手臂目前身在何處。
如果攝影機不夠精確、機械手臂不穩定，就很難實現實時同步。但是CMU團隊發現，可以將攝影機和機械手臂合併起來，利用關節的角度確定攝影機的形態，從而提高繪製的準確度。機器人學博士Matthew Klingensmith說，這對於包括探查等工作都至關重要。
研究人員將在IEEE機器人與自動化國際會議上介紹其研究結果，大會將於5月17日在瑞典斯德哥爾摩舉行。機器人學副教授Siddhartha Srinivasa與助理研究教授Michael Kaess都參加了此次研究。
Srinivasa說，將攝影機或者其他傳感器，放置在機器人手臂上目前是行得通的，因為現在的傳感器變得更小更高效。他解釋說，這點非常重要，因為機器人「腦袋里通常有一根安裝了攝影機的桿子」，所以它們不能像人一樣對工作環境有較好的感知。
但是如果機器人不能看到它自己的手，單單在機械手臂上安裝一個「眼睛」還遠遠不夠，因為它無法感知自己的手與環境中物體的相對位置。這對於在未知環境中，執行任務的可移動機器人來說，是一個常見難題。常用的解決方法是同步定位繪圖，英文簡稱為SLAM。這種方法是讓機器人的不同部件通過攝影機、雷射雷達和輪測程法，合力繪制新環境的3D地圖，計算出機器人在3D世界中所處的位置。
「目前有幾個算法可以集合這些資源、構建3D空間，但是它們對傳感器的精確度和計算量均有十分苛刻的要求，」Srinivasa說。
這些算法通常假定傳感器的姿勢是未知的，比如攝影機是手持的，Klingensmith說。但是假如攝影機安裝在機器人手臂上的話，就會對它的行動造成限制。
Klingensmith介紹說：「自動跟蹤關節角度的變化使得系統，可以繪製高品質的環境地圖，即使在攝影機運動非常快、傳感器數據缺失或者是準確度欠佳的情況下。」
研究人員向我們展示了多關節型機器人，他們能夠通過安裝在輕型機械手臂上的深度攝影機，實現即時圖定位功能。而在創建書架的3D模型時，其重建任務完成度與其他測繪技術相當或更好。
「要完善這項方法還有很多工作要做，但是我們堅信，它在提高機器人操作方面擁有巨大潛力，」Srinivasa說道。豐田公司、美國海軍研究辦公室和美國國家科學基金會亦對這一研究表示支持。
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