一种机器人灵巧手手指控制方法及系统

技术领域

本发明涉及机器人手指控制领域，具体涉及一种机器人灵巧手手指控制方法及系统。

背景技术

人形机器人灵巧手能抓取不同物品是机器人产品开发的重要内容，因为物品重量和表面硬度的不同，对手指压力反馈控制方案的适应性和准确性提出巨大的挑战。当前灵巧手手指压力反馈大多基于应变片式压力传感器，一般在手指末端粘贴应变片，通过应变片检测机器人手指给物品表面施加的压力，来控制手指的运动。应变片检测压力属于直接检测，对于手指抓取这种复杂情况的下压力检测并不是理想的方案，因为应变片对压力的检测值取决于与物品接触角度和接触面积等多种因素，这种方案难以做到精确的压力反馈控制，存在较大的误差。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种机器人灵巧手手指控制方法及系统，该方法通过把手指压力检测转化为驱动手指运动的电机电流检测，解决了通过应变片检测手指压力不准确的问题，且提升了压力测量的精度和便捷性，大幅度提升手指反馈控制的精度；该控制系统结构简单，易操作实施。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现。

(一)一种机器人灵巧手手指控制方法，包括以下步骤：

获取待抓取物品的类别信息；根据所述待抓取物品的类别信息在预先建立的灵巧手每个手指抓取每类物品的驱动电机行程与电流的控制模型中确定所述灵巧手的每个手指抓取所述待抓取物品的理论电机驱动电流；

采用所述理论电机驱动电流驱动所述灵巧手的每个手指进行待抓取物品的抓取动作，并实时采集所述灵巧手的每个手指抓取所述待抓取物品的实际电机驱动电流；

对所述灵巧手的每个手指抓取所述待抓取物品的理论电机驱动电流与对应的所述灵巧手的每个手指抓取所述待抓取物品的实际电机驱动电流进行比较；

当任意一个手指抓取所述待抓取物品的实际电机驱动电流超过对应手指抓取所述待抓取物品的理论电机驱动电流，则驱动电机停止工作，并完成所述待抓取物品的抓取动作。

本发明技术方案一的特点和进一步的改进为：

(1)所述预先建立的灵巧手每个手指抓取每类物品的驱动电机行程与电流的控制模型的步骤包括：

根据物品的重量和硬度，将物品划分为不同类物品；

对每类物品，分别建立所述灵巧手的每个手指在对应物品的重量和硬度下的驱动电机行程与电流的关系曲线。

(2)所述根据物品的重量和硬度，将物品划分为不同类物品的步骤包括：

根据物品的重量将物品划分为G个挡位，则每个挡位的重量范围为：

其中，G为重量挡位总数，M

根据物品的硬度将物品划分为N个挡位，则每个挡位的硬度范围为：

其中，N为硬度挡位总数，P

则物品被划分为K类物品；其中，K＝G×N。

(3)所述对每类物品，分别建立所述灵巧手的每个手指在对应物品的重量和硬度下的驱动电机行程与电流的关系曲线的步骤包括：

所述灵巧手的单个手指末端悬挂负载时，测试出所述单个手指在第1个重量范围、第1个硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线；

根据所述单个手指在第1个重量范围、第1个硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线分别得到所述单个手指在第1个重量范围、N个不同硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线；

重复获取所述单个手指在第1个重量范围、N个不同硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线的操作，得到所述单个手指在1个重量范围、N个不同硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线；

重复获取所述单个手指在G个重量范围、N个不同硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线的操作，获取所述灵巧手的剩余的每个手指在G个重量范围、N个不同硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线。

(4)所述灵巧手的单个手指末端悬挂负载时，测试出所述单个手指在第1个重量范围、第1个硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线的步骤包括：对于第1个重量范围、第1个硬度范围的物品，按照第1个重量范围的重量中位数

(5)所述根据所述单个手指在第1个重量范围、第1个硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线分别得到所述单个手指在第1个重量范围、N个不同硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线的步骤包括：将单个手指在第1个重量中位数、第1个硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线向右依次平移

(6)所述获取待抓取物品的类别信息的步骤包括：

通过双目立体视觉装置获取所述待抓取物品的类别特征信息；其中，所述类别特征信息包含物品的形状、尺寸、颜色以及材质信息；

根据所述待抓取物品的类别特征信息估算所述待抓取物品的重量和硬度；

根据估算的所述待抓取物品的重量和硬度确定所述待抓取物品的类别信息。

(7)所述根据所述待抓取物品的类别特征信息估算所述待抓取物品的重量和硬度的步骤包括：

根据所述物品的颜色和材质信息确定所述待抓取物品的密度；

根据所述物品的形状和尺寸计算所述待抓取物品的体积；

根据所述待抓取物品的密度和所述待抓取物品的体积估算所述待抓取物品的重量和硬度。

(8)所述通过双目立体视觉装置获取所述待抓取物品的类别特征信息的步骤包括：

获取所述待抓取物品的第一平面图像和第二平面图像；

对所述第一平面图像和所述第二平面图像进行智能认知得到所述待抓取物品的特定认知特征，所述特定认知特征包括纹理、轮廓和颜色；

利用双目视觉处理算法处理所述第一平面图像和所述第二平面图像得到点云图；

根据所述特定认知特征和所述点云图得到所述待抓取物品的类别特征信息。

(二)一种机器人灵巧手手指控制系统，其特征在于，包括：

双目立体视觉装置，用于获取所述待抓取物品的类别信息，并将获取的所述待抓取物品的类别信息传递给处理器；

ADC采样电路，设置于所述灵巧手的每个手指上，用于实时采集所述灵巧手的每个手指抓取所述待抓取物品的实际电机驱动电流；

处理器，包括存储模块，用于存储所述灵巧手每个手指抓取每类物品的驱动电机行程与电流的控制模型，电机电流确定模块，用于根据所述待抓取物品的类别信息在所述灵巧手每个手指抓取每类物品的驱动电机行程与电流的控制模型中确定所述灵巧手的每个手指抓取物品的理论电机驱动电流；比较模块，用于比较所述理论电机驱动电流和实际电机驱动电流，当任意一个手指抓取所述待抓取物品的实际电机驱动电流超过对应手指抓取所述待抓取物品的理论电机驱动电流时发送电机停止信号到手指驱动电机；

手指驱动电机，设置于所述灵巧手的每个手指上，所述手指驱动电机用于根据所述理论电机驱动电流驱动所述灵巧手的每个手指进行物品的抓取动作。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

1)本发明的机器人灵巧手手指控制方法中，灵巧手手指压力的准确测量是实现物品灵活抓取的关键，本发明通过把手指压力检测转化为驱动手指运动的电机电流检测，解决了通过应变片检测手指压力不准确的问题；控制系统结构简单，易操作实施。

2)本发明的机器人灵巧手手指控制方法不受物品与手指末端接触角度和接触面积的影响，可大幅度提升手指压力检测的精度和便捷性，从而大幅度提升灵巧手手指压力反馈控制的灵敏度。

3)本发明的机器人灵巧手手指控制方法对软硬物品都适用，抓取成功率达93％以上，其中，硬的物品只要手指能接触上就能抓起来，对软的物品的抓取成功率明显高于现有的通过应变片的方式。

附图说明

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。

图1为本发明实施例的机器人灵巧手手指控制方法的流程图；

图2为本发明实施例的机器人灵巧手手指控制系统图；

图3为本发明实施例中根据物品的重量和硬度将物品划分为四类物品图；

图4为图3中四类物品具体的实施例图；

图5为本发明的实施例中拇指抓取轻且硬物品对应的驱动电机行程和电流对应关系图；

图6为本发明的实施例中拇指抓取重且硬物品对应的驱动电机行程和电流对应关系图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的实施方案进行详细描述，但是本领域的技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限制本发明的范围。

(一)参考图1的本发明实施例的机器人灵巧手手指控制方法的流程图，本发明实施例的机器人灵巧手手指控制方法，包括以下步骤：

步骤1，获取待抓取物品的类别信息；具体步骤包括：

通过双目立体视觉装置获取待抓取物品的类别特征信息。具体为获取待抓取物品的第一平面图像和第二平面图像；对第一平面图像和第二平面图像进行智能认知得到待抓取物品的特定认知特征，特定认知特征包括纹理、轮廓和颜色；利用双目视觉处理算法处理第一平面图像和第二平面图像得到点云图；根据特定认知特征和点云图得到待抓取物品的类别特征信息；其中，类别特征信息包含物品的形状、尺寸、颜色以及材质信息。

根据待抓取物品的类别特征信息估算待抓取物品的重量和硬度。具体为：根据物品的颜色和材质信息确定待抓取物品的密度；根据物品的形状和尺寸计算待抓取物品的体积；根据待抓取物品的密度和待抓取物品的体积估算待抓取物品的重量和硬度。

根据估算的待抓取物品的重量和硬度确定物品的类别信息。具体的，将估算的待抓物品的重量、硬度和预先建立物品的重量、硬度与物品的种类的对应关系进行对比，确定待抓取物品的类别信息。

步骤2，根据待抓取物品的类别信息在预先建立的灵巧手每个手指抓取每类物品的驱动电机行程与电流的控制模型中确定灵巧手的每个手指抓取待抓取物品的理论电机驱动电流。

其中，预先建立的灵巧手每个手指抓取每类物品的驱动电机行程与电流的控制模型的步骤包括：

根据物品的重量和硬度，将物品划分为不同类物品。灵巧手手指抓取物品需要同时考虑物品的重量和硬度，保证物品可以被抓取又不能被损坏。根据物品的重量和硬度，设置一定的区间，可以定义不同的抓取类型。根据物品本身的特性，给每类物品定义唯一的抓取类型，具体如下：根据物品的重量将物品划分为G个挡位，则每个挡位的重量范围为：

其中，G为重量挡位总数，M

根据物品的硬度将物品划分为N个挡位，则每个挡位的硬度范围为：

其中，N为硬度挡位总数，P

则物品被划分为K类物品；其中，K＝G×N。

参考图3，根据物品的重量将物品划分为G(G取2)个挡位，即物品被分为轻、重两类物品。根据物品的硬度将物品划分为N(N取2)个挡位，即物品被分为软、硬两类物品。则物品被划分为K类物品，K＝G×N＝4，即物品被分为轻且硬、轻且软、重且硬、重且软四类物品。实际应用中，重量和硬度可根据使用要求划分为更多的区间，以达到更灵活的抓取要求。

对每类物品，分别建立灵巧手的每个手指在对应物品的重量和硬度下的驱动电机行程与电流的关系曲线。机器人灵巧手手指一般采用直线推杆电机驱动，手指触碰到物品表面后，直线推杆电机继续运行时会发生堵转，在该行程下，电流越大则手指末端产生的压力越大；基于此原理，可以把手指末端的压力检测转化为手指驱动电机的电流检测。手指末端的压力大小与手指驱动电机的行程(驱动电机的行程对应手指弯曲程度)以及电机电流相关，在确定的行程下，手指压力和电机电流正相关，即可以通过控制电机的电流的大小来控制手指抓取物品的力度。将手指末端压力的测量转化为驱动手指电机的电流测量，可以大幅度提升压力测量的精度，从而提高手指压力反馈控制的精度和灵活性。灵巧手单个手指末端悬挂负载，可以模拟手指末端接触物品表面时产生的压力，具体如下：

灵巧手的单个手指末端悬挂负载时，测试出单个手指在第1个重量范围、第1个硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线。具体为：对于第1个重量范围、第1个硬度范围的物品，按照第1个重量范围的重量中位数

根据单个手指在第1个重量范围、第1个硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线分别得到单个手指在第1个重量范围、N个不同硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线。具体为：将单个手指在第1个重量中位数、第1个硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线向右依次平移

重复获取单个手指在第1个重量范围、N个不同硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线的操作，得到单个手指在1个重量范围、N个不同硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线。

重复获取单个手指在G个重量范围、N个不同硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线的操作，获取灵巧手的剩余的每个手指在G个重量范围、N个不同硬度范围下驱动电机行程与电流的关系曲线。如图3所示，先测试单个手指在重且硬下的驱动电机行程与电流的关系曲线；然后再将该单个手指在重且硬下的驱动电机行程与电流的关系曲线向右平移硬度为大对应的尺寸(即向右平移

步骤3，采用理论电机驱动电流驱动灵巧手的每个手指进行待抓取物品的抓取动作，并采用模数转换器(ADC)采样电路实时采集灵巧手的每个手指抓取待抓取物品的实际电机驱动电流。

步骤4，对灵巧手的每个手指抓取待抓取物品的理论电机驱动电流与对应的灵巧手的每个手指抓取待抓取物品的实际电机驱动电流进行比较；当任意一个手指抓取待抓取物品的实际电机驱动电流超过对应手指抓取待抓取物品的理论电机驱动电流，则驱动电机停止工作，并完成待抓取物品的抓取动作。

具体的，灵巧手抓取物品时，根据物品特征先确定抓取类型，根据抓取类型获取每个手指驱动电机行程和电流的关系。当电机驱动手指运动碰到物品表面时，随着行程增加电机电流会增加，通过硬件采样电路(如ADC采样电路)连续采集各手指的实际电机驱动电流，当实际电机驱动电流超过该手指抓取该类物品的理论电机驱动电流，则表明该手指末端产生的压力足以抓取物品，此时电机停止运动。灵巧手5个手指抓取物品时，5个手指同时运动，实时检测的5个手指的实际电机驱动电流，当第一次出现手指抓取物品的实际电机驱动电流超过对应手指抓取物品的理论电机驱动电流，不管是哪个手指，即表明该手指的压力足以抓取物品，则电机停止，完成抓取动作。

(二)参考图2的本发明实施例的机器人灵巧手手指控制系统图，本发明的机器人灵巧手手指控制系统，包括：

双目立体视觉装置，用于获取待抓取物品的类别信息，并将获取的待抓取物品的类别信息传递给处理器；

ADC采样电路，设置于灵巧手的每个手指上，用于实时采集灵巧手的每个手指抓取待抓取物品的实际电机驱动电流；

处理器，包括存储模块，用于存储灵巧手每个手指抓取每类物品的驱动电机行程与电流的控制模型，电机电流确定模块，用于根据待抓取物品的类别信息在灵巧手每个手指抓取每类物品的驱动电机行程与电流的控制模型中确定灵巧手的每个手指抓取物品的理论电机驱动电流；比较模块，用于比较理论电机驱动电流和实际电机驱动电流，当任意一个手指抓取待抓取物品的实际电机驱动电流超过对应手指抓取待抓取物品的理论电机驱动电流时发送电机停止信号到手指驱动电机；

手指驱动电机，设置于灵巧手的每个手指上，手指驱动电机用于根据理论电机驱动电流驱动灵巧手的每个手指进行物品的抓取动作。

下面以5指灵巧手手指抓取苹果、茶杯、瓶装水、手机4种物品为例给出本申请的机器人灵巧手手指具体控制方法。

1)如图4所示，以重量200g、硬度1mm为分界线，把物品划分为4类：轻且软、重且软、硬且轻、硬且重，分别对应苹果、瓶装水、手机、茶杯。

2)通过实验测试拇指加载100g重量时，驱动电机在不同行程所对应的电流值，定义该驱动电机行程和电流对应关系对应轻且硬抓取类型。拇指轻且硬抓取类型对应的行程和电流对应关系图如图5所示；其中，横坐标行程对应的是手指的弯曲程度。

3)基于拇指轻且硬抓取类型对应的行程和电流对应关系图，把曲线向右平移1mm，生成拇指轻且软抓取类型对应的行程和电流对应关系图。

4)通过实验测试拇指加载350g重量时，电机在不同行程所对应的电流值，定义该行程和电流对应关系对应重且硬抓取类型。拇指重且硬抓取类型对应的行程和电流对应关系图如图6所示。

5)基于拇指重且硬抓取类型对应的行程和电流对应关系图，把曲线向右平移1mm，生成拇指重且软抓取类型对应的行程和电流对应关系图。

6)重复步骤2～5，依次生成剩余四个手指各抓取类型下行程和电流对应关系图。

7)设定要抓取物品为苹果，确定抓取类型为轻且软，根据步骤2-6获取的5个手指在各抓取类型下行程和电流对应关系图，得到5个手指分别抓取苹果的理论电机驱动电流。根据理论电机驱动电流控制电机带动5个手指运行，通过ADC采样实时获取机器人灵巧手每个手指取抓取苹果的实际电机驱动电流。

8)当任意一个手指抓取苹果的实际电机驱动电流超过对应手指抓取苹果的理论电机驱动电流，证明手指压力满足抓取条件，则驱动电机停止工作，即所有手指停止运动，并完成苹果的抓取操作。

9)重复步骤7～8，依次完成茶杯、瓶装水、手机的抓取。

试验

对本发明实施例的基于电流检测的机器人灵巧手手指控制方法与现有的通过应变片式压力传感器检测手指压力的方法的控制灵敏度进行测试，在同等测试条件下，连续抓取苹果、茶杯、瓶装水、手机4种物品各100次，抓取成功次数计如表1所示。

表1

由表1可知，相比现有的通过应变片式压力传感器检测手指压力的方法，本发明实施例的机器人灵巧手手指控制方法对苹果、茶杯、瓶装水、手机等各类物品的抓取精成功率均较高，抓取成功率达93％以上，尤其是对苹果、瓶装水这类硬度较软的物品的抓取成功率明显高于现有的通过应变片的方式。

虽然，本说明书中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。