九游会

　　在双臂机器人抓取任务中，被抓物体的姿态不确定性是制约精确操作的重要因素。日本大阪大学万伟伟老师团队在IEEE Robotics and Automation Letters发表研究，提出一种双臂重复抓取规划与控制方法，通过连续三次正交抓取主动降低物体姿态不确定性。在实验验证阶段，研究团队引入NOKOV度量动作捕捉系统，获取被抓取物体的高精度位姿真值数据，用于验证该方法在物体姿态估计与收敛方面的有效性。

　　在机器人操作领域，精确抓取物体面临诸多挑战，其中最关键的问题来源于物体姿态的不确定性。传统方法主要包括：

　　首先利用抗对称抓取(antipodal grasp planning)生成候选抓取姿态，并根据夹爪开合方向将其分组，确保三次抓取动作在空间上相互正交。通过这种方式，三次抓取共同约束物体的自由度，使物体姿态逐步收敛到唯一状态。

　　在该过程中，NOKOV度量动作捕捉系统用于记录每次抓取后物体的线.阻抗控制应对物体姿态不确定性

　　针对物体初始姿态未知的问题，研究团队设计了阻抗控制方法(Admittance Control)，利用机器人手腕的力/力矩传感器动态调整抓取姿态。该方法能够在抓取过程中平衡接触反作用力，避免对物体施加过大载荷，同时适应姿态误差。

　　实验对象为两种L形物体(方形与菱形截面)，在随机初始姿态下完成三次连续抓取。

　　实验中，随机放置两种L形物体，双臂机器人第一次抓取时，确定物体的初始位置和姿态，为后续的抓取动作提供基础；第二次抓取，通过调整物体的一个自由度，逐步减少物体姿态的不确定性，并通过阻抗控制，动态调整抓取姿态，确保物体在新的姿态下被稳定抓取；第三次抓取，通过调整物体的剩余自由度，最终将物体精确地移动到目标位置，期间同样使用阻抗控制确保稳定抓取。

　　实验结果显示，尽管绝对位置和旋转误差存在，但误差水平与NOKOV度量动作捕捉系统测得的真值数据处于同一数量级。

　　该研究表明，双臂重复抓取规划结合阻抗控制能够在无需外部相机或夹具的情况下，有效降低物体姿态不确定性。同时，NOKOV度量动作捕捉系统为双臂机器人抓取与物体姿态估计研究提供了可靠的位姿真值验证手段，是机器人操作算法实验验证中的关键工具。

　　万伟伟，日本大阪大学基础工学院长聘副教授，大阪大学共生智能系统研究中心研究员，日本理化研究所(BIKEN)外来研究员。主持开发WRS开源机器人规划控制系统，发表论文200余篇，拥有日本发明专利6项，担任智能机器人领域国际顶级期刊TRO、IJRR、RAL等的副主编以及数个国际期刊杂志的编委，参与主办或协办IEEE ICRA、IROS、ROBIO、ARM、ICCRE等机器人领域国际会议。