触觉感知机器人实现精准抓取与存储操作
某中心近期在德国多特蒙德举办的"未来交付"研讨会上宣布，其Vulcan机器人已完成试点试验，即将进入测试阶段。这些机器人专门用于在某中心履约中心的织物存储仓中存放和抓取物品。
技术突破：触觉感知与接触式操作
与传统工业机器人避免接触的操作模式不同，Vulcan机器人专门设计用于在工作环境中与随机物体进行接触。其末端执行器配备六维力扭矩传感器，可实时监测施加在物体上的力度，并在力度过大前自动调整。
“传统工业自动化基于防止接触的原则，而我们的创新之处在于将触觉感知与视觉系统结合，“项目负责人表示，“就像人类从桌上捡起硬币时，会先接触桌面再滑动手指寻找硬币，我们的机器人也采用类似的接触式运动规划和控制策略。”
系统架构与核心组件
末端执行器设计
- 抓取机器人：采用吸盘装置，内置深度相机提供实时反馈
- 存放机器人：配备平行板夹爪，内置传送带系统，附带可伸缩铝制刮板
- 辅助机械臂：使用钩状工具操作存储仓的弹性束带
三维感知系统
系统通过三对立体相机构建精确的三维环境模型。针对弹性束带造成的成像困难，研发团队使用生成式AI模型创建合成图像训练视觉算法。算法采用三个深度学习模型分别进行束带分割、仓位分割和物体分割，最终投影到三维点云生成复合分割结果。
核心算法实现
存放算法
- 通过卷积运算识别二维图像中的可存放空间
- 将二维结果投影到三维模型，生成操作可行性分析
- 组合基本控制指令（接近、扩展刮板、清扫、投放物品）完成存放操作
- 实时预测物体移动的物理特性，调整操作策略
抓取算法
- 基于MaskDINO神经网络进行图像分割和物体分类
- 使用符号距离函数表征三维场景空间关系
- 通过对比学习实现产品图像快速匹配
- 根据表面平坦度和碰撞风险对吸附点进行排序
实际应用效果
在试点测试中，6台Vulcan存放机器人在某中心履约中心成功运行。下一步将在同一设施部署30台机器人，并在德国设施进行更大规模部署。该系统特别适用于处理最高和最低货架的操作，而人类员工可专注于中间货架和更具挑战性的任务。
这种"力反馈闭环、高接触式"操作模式代表了机器人操纵的新范式，为未来20年的应用发展奠定了技术基础。