一种基于触觉感知的吸盘抓取装置及控制方法与流程

1.本发明涉及机器人控制技术领域，具体涉及一种基于触觉感知的吸盘抓取装置及控制方法。


背景技术：

2.在目前的生产流程中，小型光滑物料的搬运安装是常见的情况，如塑料、玻璃和陶瓷制品等等，通常采用吸盘系统进行搬运安装，而现有的吸盘抓取系统通常直接利用吸附机构将材料吸住，进而进行物料的搬运及安装，但无法自动检测与评估抓取状态，当吸盘未抓牢而直接提起物体，容易导致物料的掉落，造成物料的损坏，甚至威胁人类操作员的人身安全，不利于搬运安装。
3.例如，专利公开号为cn209160915u的一种角度可调且能锁定的吸盘抓取系统，通过采用球窝关节来调整吸盘抓取系统抓取的方向，使其可以适用与抓取各种形状的物料，并设置锁定装置，锁定装置的两端分别于吸盘锁定杯和连接杆连接，可以实现在抓取好物料后，整个吸盘抓取系统在锁定装置固定下成为一个刚性整体，然而并没有使用适当的方法来自动检测与评估抓取状态，即使能够调整抓取的方向，但是该方向并不一定是最佳抓取方向。
4.专利公开号为cn114012711a的基于触觉抓取松紧度设计的户外设施安装机械臂，使得机械臂具有调节抓取距离的功能，还设置有保持设备稳定的结构，使得装置在进行抓取工作时不会移动，保证货物抓取的精准度，并过触感式自动机械抓的设置，能够实现智能自动抓取货物。然而只是利用触觉传感器来检测是否抓到物体，无法主动感知抓取稳定性以及调整抓取方向。
5.因此，如何自动评估抓取能否成功，并自动进行调整，提高机器人抓取的稳定性和安全性是亟需解决的技术难题。


技术实现要素：

6.为了克服现有技术存在的缺陷与不足，本发明提供一种基于触觉感知的吸盘抓取装置及控制方法，本发明根据触觉传感器的反馈来自动检测吸盘与物料的接触状态，而不需要人工将吸盘吸附于物料表面，实现高度自动化的抓取；并能自动评估抓取能否成功，提高机器人抓取的稳定性和安全性；且引入基于触觉感知的调整机制，能够根据触觉反馈主动调整抓取方向，快速且自动地产生稳定的抓取配置，提高了机器人抓取的成功率和效率。
7.为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
8.本发明提供一种基于触觉感知的吸盘抓取装置，包括：连接气管、多层真空吸盘和触觉传感器，所述连接气管与多层真空吸盘连接；
9.所述连接气管设有进气孔和多个通气孔，通气孔与多层真空吸盘连接，所述进气孔用于通过外部真空泵的多条连接软管，连接软管连接对应的通气孔；
10.所述多层真空吸盘设有吸盘基座，所述吸盘基座与连接气管连接，所述吸盘基座
内设有气体通道，所述气体通道与通气孔连接，所述通气孔通过气体通道连通多层真空吸盘的内腔；
11.所述触觉传感器设于连接气管和多层真空吸盘的内部，所述触觉传感器包括相机连接管、连接管、led连接管和软体接触头，所述连接气管与相机连接管同轴连接，所述相机连接管贯穿吸盘基座，相机连接管内部设有相机系统，所述相机系统用于获取软体接触头与物体接触后发生形变的触觉图像，所述相机连接管与连接管连接，所述连接管与led连接管连接，所述led连接管内部边缘设有环形均匀分布的led，用于为相机系统进行补光，所述led连接管与软体接触头连接，所述软体接触头内部设有多个阵列排布的标记突触。
12.作为优选的技术方案，所述软体接触头还设有安装卡扣，所述软体接触头通过安装卡扣与led连接管连接。
13.作为优选的技术方案，所述相机连接管设有外螺纹，所述连接气管设有内螺纹，所述相机连接管和连接气管通过螺纹连接。
14.作为优选的技术方案，所述软体接触头内部填充有透明凝胶。
15.作为优选的技术方案，所述软体接触头的顶部采用透明亚克力板密封。
16.本发明还提供基于触觉感知的吸盘抓取装置的控制方法，包括下述步骤：
17.控制多层真空吸盘中的触觉传感器与待抓取物料表面垂直接触，设定倾斜角度的变化间隔和范围，设定接触深度的变化间隔和范围，控制触觉传感器在物体表面接触和转动，改变触觉传感器与物料表面的接触位置，获取触觉图像和对应的倾斜角度、接触深度，划分为训练数据集和测试数据集，并进行触觉图像预处理；
18.以预处理后触觉图像为输入数据，对应的倾斜角度和接触深度为输出的数据标签，对卷积神经网络进行训练，通过最小化预测输出和数据标签之间的均方误差，使用卷积神经网络学习输入与输出之间的非线性映射，得到训练后的卷积神经网络；
19.输入测试数据集，基于训练后的卷积神经网络估计不同触觉图像所对应触觉传感器与物体表面的倾斜角度和接触深度，设定倾斜角度阈值和接触深度阈值，以倾斜角度不大于设定的倾斜角度阈值、接触深度不小于设定的接触深度阈值作为抓取稳定性评估标准；
20.基于视觉定位技术估计待抓取物料的位置后，控制多层真空吸盘垂直向下接触物料表面，相机连接管内的相机不断拍摄触觉图像，当触觉图像发生变化，即此时的触觉图像与未接触物料时的初始触觉图像之间的差值不为0，表明已经发生接触，则控制多层真空吸盘垂直向下加大接触深度到第一深度值d1；
21.基于抓取稳定性评估标准评估在当前触觉传感器与物料表面的相对位姿下抓取能否稳定，若能，多层真空吸盘内的空气经过通气孔被抽出，多层真空吸盘内部形成负压，产生吸附力开始执行抓取，若不能，则控制多层真空吸盘垂直向上先减小接触深度到第二深度值d2，保持触觉传感器与待抓取物料表面的接触位置不变，朝着使倾斜角度减小的方向旋转，使多层真空吸盘的中轴线趋于与物料表面法线平行，控制多层真空吸盘垂直向下加大接触深度到第一深度值d1，重复调整触觉传感器与物料表面的相对位姿，直至满足抓取稳定性评估标准后执行抓取。
22.作为优选的技术方案，控制多层真空吸盘中的触觉传感器与待抓取物料表面垂直接触，此时的倾斜角度和接触深度都为0，以5
°
、-60
°
到60
°
分别为倾斜角度的变化间隔和范
围，以1mm、0到15mm分别为接触深度的变化间隔和范围。
23.作为优选的技术方案，倾斜角度是指触觉传感器中轴线与物料表面法线的夹角，倾斜角度是一个矢量，包括俯仰角和滚转角，俯仰角是指触觉传感器左右旋转的角度，滚转角是指触觉传感器前后旋转的角度，接触深度是指软体接触头在接触物体后沿触觉传感器中轴线的形变距离，利用多层真空吸盘的尺寸和机械臂的正向运动学，计算机械臂末端和触觉传感器在机械臂本体坐标系下的位姿变化得到。
24.作为优选的技术方案，所述神经网络结构采用posenet cnn网络。
25.本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
26.(1)本发明根据触觉传感器的反馈来自动检测吸盘与物料的接触状态，解决了传统吸盘装置无法自动判断与物料是否发生接触的问题，实现高度自动化的抓取，能够自动评估吸盘抓取的稳定性，提高了机器人抓取的稳定性和安全性。
27.(2)本发明采用触觉感知的吸盘抓取方向调整方法，能够快速优化接触和受力，达到柔和抓取物料的目的，提高了机器人抓取的成功率和效率。
附图说明
28.图1为本发明基于触觉感知的吸盘抓取装置的整体结构示意图；
29.图2为本发明基于触觉感知的吸盘抓取装置的侧面剖视图；
30.图3为本发明软体接触头的结构示意图；
31.图4为本发明基于触觉感知的吸盘抓取装置的控制方法流程示意图；
32.图5为本发明基于触觉感知的抓取方向调整示意图。
具体实施方式
33.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
34.实施例
35.如图1、图2所示，本实施例提供一种基于触觉感知的吸盘抓取装置，包括：连接气管100、多层真空吸盘200和触觉传感器300，连接气管100与多层真空吸盘200连接；
36.在本实施例中，连接气管100设有进气孔110和多个通气孔120，通气孔120优选为8个，外部真空泵的多条连接软管贯穿进气孔110，连接软管分支与均匀分布的多个通气孔120连接，通气孔120与多层真空吸盘的内腔200连接，通气孔120用于气体的流通，便于外部真空泵均匀抽取多层真空吸盘内部的空气；
37.在本实施例中，外部真空泵的连接软管的连接处都采用橡胶密封套进行密封，防止漏气，提高吸附稳定性。
38.在本实施例中，多层真空吸盘200设有吸盘基座210，吸盘基座210与连接气管100连接，吸盘基座210内设有气体通道，气体通道与通气孔120连接，通气孔通过气体通道连通多层真空吸盘的内腔；
39.在本实施例中，触觉传感器可采用基于bristol机器人实验室开源tactip触觉传感器的结构，根据连接气管100和多层真空吸盘200的尺寸和结构修改相机连接管310的结
构，比如在相机连接管310外部增加和连接气管100进行连接的螺纹。
40.在本实施例中，触觉传感器300设于连接气管100和多层真空吸盘200的内部，触觉传感器300包括相机连接管310、连接管320、led连接管330和软体接触头340；
41.连接气管100与相机连接管310同轴连接，相机连接管310贯穿吸盘基座210，相机连接管310内部设有小型的相机系统，用于获取触觉图像，相机连接管310与连接管320连接，连接管320与led连接管330连接，led连接管330内部边缘设有环形均匀分布的小型led，为小型的相机系统进行补光，以获得高质量的触觉图像，led连接管330与软体接触头340连接；
42.如图3所示，led连接管330的底部和软体接触头340的顶部具有互相错位的安装卡扣341结构，软体接触头340通过安装卡扣341与led连接管330连接；
43.如图3所示，软体接触头340内部分布着127个阵列排布的标记突触342以及软体接触头内部填充了透明凝胶，软体接触头340顶部采用透明亚克力板密封，软体接触头340优选为3d打印的软胶体；
44.在本实施例中，相机连接管内部的小型的相机系统获取触觉图像，即拍摄软体接触头内部的形变图像，当软体接触头与物体发生接触后会发生形变，软体接触头形变体现在其内部的标记突触的位移变化上(标记突触的位移变化可以放大软体接触头的形变)，与物体的接触深度和接触方向不同，软体接触头的形变也会不同，小型的相机系统拍摄的触觉图像就会不同，通过分析标记突触的位移变化获得触觉信息，基于标记突触的形变图像估计触觉传感器与物料表面的相对位姿，以此评估多层真空吸盘对物体的抓取稳定性。
45.如图4所示，本实施例还提供一种基于触觉感知的吸盘抓取装置的控制方法，包括下述步骤：
46.s1：获取训练数据集和测试数据集，基于训练数据集对卷积神经网络进行训练，估计触觉传感器与物料表面的相对位姿；
47.在本实施例中，将多层真空吸盘通过法兰安装在机械臂末端，机械臂首先在人工辅助下控制多层真空吸盘中的触觉传感器与物料表面垂直接触，此时的倾斜角度θ和接触深度d都为0，然后以5
°
、-60
°
到60
°
分别为倾斜角度θ的变化间隔和范围，以1mm、0到15mm分别为接触深度d的变化间隔和范围，机械臂自动控制触觉传感器在物体表面接触和转动，同时记录触觉图像、倾斜角度θ和接触深度d作为训练和测试数据，并且为了获得足够的数据，可以改变触觉传感器与物料表面的接触位置，并重复上述步骤。
48.在本实施例中，还包括图像预处理步骤，对触觉图像进行缩放、高斯滤波和二值化处理。
49.基于训练数据集对卷积神经网络进行训练，具体包括：以预处理后触觉图像为输入数据，对应的倾斜角度θ和接触深度d为数据标签(输出)，进而通过最小化预测输出和数据标签之间的均方误差，使用卷积神经网络学习输入与输出之间的非线性映射，根据训练好的卷积神经网络识别触觉图像，以此估计不同触觉图像所对应触觉传感器与物体表面的倾斜角度θ和接触深度d，设定倾斜角度阈值和接触深度阈值，以倾斜角度θ不大于设定的倾斜角度阈值、接触深度d不小于设定的接触深度阈值作为抓取稳定性评估标准，进而基于抓取稳定性评估标准评估在当前触觉传感器与物料表面的相对位姿下抓取能否稳定(即当多层真空吸盘与物料表面垂直接触，并且向下压了一段距离，然后抽气，这样吸附物体会最稳
定)，当倾斜角度大于设定的倾斜角度阈值后，接触深度均设置为0，表示此配置下的抓取非常不稳定。
50.在本实施例中，倾斜角度θ是指触觉传感器中轴线与物料表面法线的夹角，θ是一个矢量，包括俯仰角和滚转角(不包括绕触觉传感器中轴线旋转的偏航角)，俯仰角是指触觉传感器左右旋转的角度，滚转角是指触觉传感器前后旋转的角度，接触深度d是指软体接触头在接触物体后沿触觉传感器中轴线的形变距离，可以通过利用多层真空吸盘的尺寸和机械臂的正向运动学，计算机械臂末端和触觉传感器在机械臂本体坐标系下的位姿变化得到。
51.在本实施例中，神经网络结构优选posenet cnn网络；
52.s2：机器人控制多层真空吸盘接触物料，判断触觉传感器是否接触到物料表面，若判定为触觉传感器未接触到物料表面则机器人继续执行控制多层真空吸盘接触物料，如图5所示，若判定为触觉传感器接触到物料表面，则加大接触深度到第一深度值d1，并进一步获取触觉图像；
53.在本实施例中，基于视觉定位技术(如yolo)估计物料的大概位置后，机械臂首先控制多层真空吸盘垂直向下接触物料表面，相机连接管内的相机不断拍摄触觉图像，当触觉图像发生变化，即此时的触觉图像与未接触物料时的初始触觉图像之间的差值不为0，表明已经发生接触，机械臂则进一步加大接触深度到第一深度值d1，多层真空吸盘整体下移，软体接触头的形变加大，多层真空吸盘与物料形成的密闭空间压缩变小；
54.s3：基于触觉图像判断是否抓稳，若判定为未抓稳则减小接触深度到第二深度值d2，根据触觉感知调整多层真空吸盘抓取方向；若判定为抓稳则外部真空泵工作，多层真空吸盘产生负压，机器人执行抓取动作；
55.在本实施例中，通过上述卷积神经网络从获取的触觉图像估计上述倾斜角度θ和接触深度d，从而根据上述倾斜角度θ不大于设定的倾斜角度阈值、上述接触深度d不小于设定的接触深度阈值的抓取稳定性评估标准，判断多层真空吸盘能否抓稳物料，若能，则外部真空泵开始工作，多层真空吸盘内的空气经过通气孔被抽出，多层真空吸盘内部形成负压，从而产生吸附力，然后机器人开始执行抓取；若不能，本实施例引入基于触觉感知的调整机制，当物料具有弧度时，没有触觉感知功能的吸盘难以抓取成功。如玻璃杯，若吸盘以竖直方向吸附物料，则进一步加大吸附力(压力)可能也无法产生稳定的抓取配置，因此，在使外部真空泵停止工作后，如图5所示，为了避免损坏触觉传感器，机械臂先减小接触深度到第二深度值d2(d2小于d1)，多层真空吸盘整体上移，软体接触头的形变减小，然后保持触觉传感器与物料表面的接触位置不变，朝着使上述倾斜角度θ减小的方向旋转，使多层真空吸盘的中轴线趋于与物料表面法线平行，进而进一步加大接触深度到第一深度值d1，并重复之后的步骤，直至判定多层真空吸盘能抓稳物料，进而外部真空泵重新开始工作，自动且快速地产生了稳定的抓取配置。
56.综上，通过引入触觉感知信息来自动检测与评估多层真空吸盘的吸附状态，并能主动改变多层真空吸盘的吸附方向，可以自动且快速地产生稳定的抓取配置，优化接触和受力，达到柔和抓取物料的目的，提高了机器人抓取的成功率和效率。
57.上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，
均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于触觉感知的吸盘抓取装置，其特征在于，包括：连接气管、多层真空吸盘和触觉传感器，所述连接气管与多层真空吸盘连接；所述连接气管设有进气孔和多个通气孔，通气孔与多层真空吸盘连接，所述进气孔用于通过外部真空泵的多条连接软管，连接软管连接对应的通气孔；所述多层真空吸盘设有吸盘基座，所述吸盘基座与连接气管连接，所述吸盘基座内设有气体通道，所述气体通道与通气孔连接，所述通气孔通过气体通道连通多层真空吸盘的内腔；所述触觉传感器设于连接气管和多层真空吸盘的内部，所述触觉传感器包括相机连接管、连接管、led连接管和软体接触头，所述连接气管与相机连接管同轴连接，所述相机连接管贯穿吸盘基座，相机连接管内部设有相机系统，所述相机系统用于获取软体接触头与物体接触后发生形变的触觉图像，所述相机连接管与连接管连接，所述连接管与led连接管连接，所述led连接管内部边缘设有环形均匀分布的led，用于为相机系统进行补光，所述led连接管与软体接触头连接，所述软体接触头内部设有多个阵列排布的标记突触。2.根据权利要求1所述的基于触觉感知的吸盘抓取装置，其特征在于，所述软体接触头还设有安装卡扣，所述软体接触头通过安装卡扣与led连接管连接。3.根据权利要求1所述的基于触觉感知的吸盘抓取装置，其特征在于，所述相机连接管设有外螺纹，所述连接气管设有内螺纹，所述相机连接管和连接气管通过螺纹连接。4.根据权利要求1所述的基于触觉感知的吸盘抓取装置，其特征在于，所述软体接触头内部填充有透明凝胶。5.根据权利要求1所述的基于触觉感知的吸盘抓取装置，其特征在于，所述软体接触头的顶部采用透明亚克力板密封。6.根据权利要求1-5任一项所述基于触觉感知的吸盘抓取装置的控制方法，其特征在于，包括下述步骤：控制多层真空吸盘中的触觉传感器与待抓取物料表面垂直接触，设定倾斜角度的变化间隔和范围，设定接触深度的变化间隔和范围，控制触觉传感器在物体表面接触和转动，改变触觉传感器与物料表面的接触位置，获取触觉图像和对应的倾斜角度、接触深度，划分为训练数据集和测试数据集，并进行触觉图像预处理；以预处理后触觉图像为输入数据，对应的倾斜角度和接触深度为输出的数据标签，对卷积神经网络进行训练，通过最小化预测输出和数据标签之间的均方误差，使用卷积神经网络学习输入与输出之间的非线性映射，得到训练后的卷积神经网络；输入测试数据集，基于训练后的卷积神经网络估计不同触觉图像所对应触觉传感器与物体表面的倾斜角度和接触深度，设定倾斜角度阈值和接触深度阈值，以倾斜角度不大于设定的倾斜角度阈值、接触深度不小于设定的接触深度阈值作为抓取稳定性评估标准；基于视觉定位技术估计待抓取物料的位置后，控制多层真空吸盘垂直向下接触物料表面，相机连接管内的相机不断拍摄触觉图像，当触觉图像发生变化，即此时的触觉图像与未接触物料时的初始触觉图像之间的差值不为0，表明已经发生接触，则控制多层真空吸盘垂直向下加大接触深度到第一深度值d1；基于抓取稳定性评估标准评估在当前触觉传感器与物料表面的相对位姿下抓取能否稳定，若能，多层真空吸盘内的空气经过通气孔被抽出，多层真空吸盘内部形成负压，产生
吸附力开始执行抓取，若不能，则控制多层真空吸盘垂直向上先减小接触深度到第二深度值d2，保持触觉传感器与待抓取物料表面的接触位置不变，朝着使倾斜角度减小的方向旋转，使多层真空吸盘的中轴线趋于与物料表面法线平行，控制多层真空吸盘垂直向下加大接触深度到第一深度值d1，重复调整触觉传感器与物料表面的相对位姿，直至满足抓取稳定性评估标准后执行抓取。7.根据权利要求6所述基于触觉感知的吸盘抓取装置的控制方法，其特征在于，控制多层真空吸盘中的触觉传感器与待抓取物料表面垂直接触，此时的倾斜角度和接触深度都为0，以5
°
、-60
°
到60
°
分别为倾斜角度的变化间隔和范围，以1mm、0到15mm分别为接触深度的变化间隔和范围。8.根据权利要求6所述基于触觉感知的吸盘抓取装置的控制方法，其特征在于，倾斜角度是指触觉传感器中轴线与物料表面法线的夹角，倾斜角度是一个矢量，包括俯仰角和滚转角，俯仰角是指触觉传感器左右旋转的角度，滚转角是指触觉传感器前后旋转的角度，接触深度是指软体接触头在接触物体后沿触觉传感器中轴线的形变距离，利用多层真空吸盘的尺寸和机械臂的正向运动学，计算机械臂末端和触觉传感器在机械臂本体坐标系下的位姿变化得到。9.根据权利要求6所述基于触觉感知的吸盘抓取装置的控制方法，其特征在于，所述神经网络结构采用posenet cnn网络。

技术总结
本发明公开一种基于触觉感知的吸盘抓取装置及控制方法，该装置包括连接气管、多层真空吸盘和触觉传感器；连接气管设有进气孔和多个通气孔，通气孔连接多层真空吸盘；多层真空吸盘设有吸盘基座，吸盘基座与连接气管连接，吸盘基座内设有气体通道，通气孔通过气体通道连通多层真空吸盘的内腔；触觉传感器包括相机连接管、连接管、LED连接管和软体接触头，连接气管与相机连接管同轴连接，相机连接管贯穿吸盘基座，相机连接管内部设有相机系统，相机连接管、连接管与LED连接管依次连接，LED连接管内部设有LED，LED连接管连接软体接触头。本发明能根据触觉感知自动评估抓取能否成功并主动调整抓取方向，提高机器人抓取的稳定性和效率。率。率。


技术研发人员：杨佳龙 鹿振宇 杨辰光
受保护的技术使用者：佛山纽欣肯智能科技有限公司
技术研发日：2023.06.29
技术公布日：2023/9/9