技术猿 | 浅谈机器人传感器及其应用

机器人传感器技术。机器人技术是融合了机械、电子、传感器、计算机、人工智能等许多学科的知识，涉及到当今许多前沿领域的技术。机器人技术应用范围遍及工业、科技和国防的各个领域。近20年来，机器人技术有了很大的发展，特别是工业机器人已经达到产业化水平，智能机器人技术也有了相当的发展。机器人技术及相关自动化装备的发展水平和拥有量已成为衡量一个国家工业水平的重要指标。 机器人传感器分类。机器人传感器主要包括机器人视觉、力觉、触觉、接近觉、距离觉、姿态觉、位置觉等传感器。机器人传感器可分为内部传感器和外部传感器两大类。 内部传感器是以机器人本身的坐标轴来确定其位置，安装在机器人自身中，用来感知机器人自己的状态，以调整和控制机器人的行动。内部传感器通常由位置、加速度、速度及压力传感器等组成。 外部传感器用于机器人对周围环境、目标物的状态特征获取信息，使机器人和环境发生交互作用，从而使机器人对环境有自校正和自适应能力。外部传感器通常包括触觉、接近觉、视觉、听觉、嗅觉和味觉等传感器。 触觉是机器人获取环境信息的一种仅次于视觉的重要的知觉形式，是机器人实现与环境直接作用的必需的媒介。与视觉不同，触觉本身有着很强的敏感能力，可直接测量对象和环境的多种性质特征，因此触觉不仅仅只是视觉的一种补充，触觉的主要任务是为了获取对象与环境信息和为完成某种作业任务而对机器人与对象，环境相互作用时的一系列物理特征量进行检测或感知。 视觉传感器的基本原理是将光通过光电元件转换成电信号，通过各种成像技术对看到的作业对象进行分析处理，抽取有用的信息将其输出。其结果可供技术人员观察，更多的是直接输入给机器人的控制系统，起到反馈外界环境信息的目的。常用的视觉传感器有摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器等。视觉传感器的典型应用领域为自主式智能导航系统。 接近觉传感器介于触觉传感器与视觉传感器之间，不仅可以测量距离和方位，而且可以融合视觉和触觉传感器的信息。接触觉传感器可以辅助视觉系统的功能，来判断对象物体的方位、外形，同时识别其表面形状。因此，为了准确定位抓紧部件，对机器人接近觉传感器的精度要求比较高。 听觉传感器是将声源通过空气振动产生的声波转换成电信号的换能设备，机器人的听觉传感器的功能相当于机器人的“耳朵”，要具有接收声音信号的功能，然后是语音识别系统，随着IBMViavoice研制成功，基于该技术的语音识别系统相继问世。 嗅觉传感器是由气敏元件将感测的气味转换为电信号的换能设备。常见的人工系统一般由气敏传感器阵列和分析处理器构成。 味觉是指酸、咸、甜、苦、辣等人类味觉器官的感觉。在人类味觉系统中，舌头表面味蕾上的味觉细胞的生物膜可以感受味觉。 味觉物质被转化为电信号，经神经纤维传至大脑，这样人就感受到味觉 国内外机器人传感器技术的发展现状 日本、美国和欧洲机器人研究较早，机器人技术比较先进.2005年，美国宇航局戈达德太空飞行中心技术专家弗拉迪米尔，鲁梅尔斯基将传感器植入机器人的皮肤覆盖层中，这种高科技机器人皮肤可使机器人更出色地完成太空探索任务。 我国机器人传感器技术研究现状 我国机器人研究起步较晚，但是经过多年的努力，我国机器人传感器技术在原有的相关研究基础几乎空白的情况下，有了长足的进步。我国机器人智能传感器的主要成就如下： （1）6维力/力矩传感器系列。6维力/力矩传感器是机器人最重要的外部传感器之一，它能同时获取3维空间的3维力和力矩信息，广泛应用于力/位置控制、轴孔配合、轮廓跟踪及双机器人协调等机器人控制。中科院、国家基金委、国家“863”计划等先后多次资助这类项目的研究，取得的研究成果包括:6维腕力传感器、6维/多维指力传感器、6维/多维脚力传感器等； （2）触觉传感器系列。触觉传感器通过接触方式去感知目标物的表面形貌特征、接触力信息，进而实现目标识别、判别接触位置以及有无滑动的趋势等，是一种与视觉功能互补的感觉功能； （3）位置/姿态传感器系列。位置/姿态传感器系列用于对机器人末端执行器的位置和姿态的判断。我国已成功研制出气流式倾角传感器、液体倾角传感器、激光轴角编码器、超声波、激光、红外测距传感器等； （4）带有力/触觉临场感的机器人装配作业平台。装配作业平台操纵机器人主手，通过远距离的从手完成目标搜索、抓取操作时，有力/触觉临场感；实现了6维腕力传感器的动态补偿，使其动态响应小于5ms；将运动视觉与超声测距相结合于机器人作业中的工件识别、定位与抓取，使机器人作业能适应非结构化环境和复杂的工艺过程。 机器人传感器技术的发展趋势 未来机器人传感器技术的研究，除了不断改善传感器的精度、可靠性和降低成本等外，随着机器人技术转向微型化、智能化，以及应用领域从工业结构环境拓展至深海、空间和其他人类难以进入的非结构环境，使机器人传感器技术的研究与微电子机械系统、虚拟现实技术有更密切的联系。同时，对传感信息的高速处理、多传感器融合和完善的静、动态标定测试技术也将会成为机器人传感器研究及相关研究和发展的关键技术。尤其是对多传感器融合信息技术及其算法的改进将是机器人传感器研究的重中之重。在同一环境下，多个传感器感知的有关信息之间存在着内在的联系。如果对不同传感器采用单独孤立的应用方式，就会割断了信息之间的内在联系，丢失了信息有机组合可能蕴含的有关信息。因此，采用多传感器集成与信息融合的方法，合理选择、组织、分配和协调系统中的多传感器资源，并且对它们输出的信息进行融合处理，以便得到关于环境和目标对象的完整的和可靠的信息。