如何設(shè)計一個面向物流分揀的多立體攝像頭物體操作系統(tǒng)

　　為滿足物流分揀的低成本和實時性要求，提出了基于多個立體攝像頭的系統(tǒng)獲取典型物體的完整立體信息的方法，并結(jié)合機械臂搭建了實驗硬件平臺。實驗采用了2個微軟Kinect攝像頭在水平面上實現(xiàn)了約3 mm精度的物體定位，根據(jù)物體的立體信息建立立體模型，并計算了物體的取向、尺寸、含有的平面等多個可用于物體操作的立體特征，計算速率約為1 s／幀。根據(jù)這些信息，使用了機械臂成功進行了連續(xù)100次抓取。實驗結(jié)果表明，這套方法和平臺無需離線學(xué)習(xí)即可以實時提取多種尺寸和形狀的物體的立體特征，機械臂可以基于此進行精度較高的物體操作。

　　飛速發(fā)展的電子商務(wù)對物流行業(yè)提出了越來越高的要求，傳統(tǒng)的人工分揀方式已經(jīng)逐漸無法滿足需求。為了節(jié)省時間和空間，每個物流節(jié)點需要快速將物件按照大小、形狀、目的地進行分揀和裝載。機械臂技術(shù)的不斷發(fā)展使得機器人可以以相當(dāng)高的精度和智能度進行物體操縱，可以幫助人類分揀物件。典型的機器人參與的物流分揀場景類似于工廠裝配流水線。機械臂和傳感器安裝在平臺上，位置相對固定；待分揀的物體用傳送裝置運輸?shù)狡脚_當(dāng)中，系統(tǒng)對它們進行識別和定位，然后由機械臂將其分揀到不同的運輸設(shè)備上。這種場景下，需要能夠?qū)崟r對平面上所有物體的尺寸、形狀、表面特征、適合抓取的位置等進行識別，使得機械臂能夠選取合理的模式進行操作。因為待分揀物件的種類無法預(yù)先確定，識別系統(tǒng)需要較強的泛化性能。同時，分揀系統(tǒng)的成本需要控制在合理范圍內(nèi)，而識別與定位精度只需要滿足操作要求即可。對于典型大小的物件，定位精度約為5 mm以下就可以保證操作成功。