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云南工商學(xué)院智能科學(xué)與工程學(xué)院蘇為斌

1　引言

工業(yè)六軸機(jī)械臂在生產(chǎn)環(huán)境中偶發(fā)碰撞事故，可能對(duì)機(jī)器人本體、周邊設(shè)備和人員造成損害。隨著智能制造產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)外有關(guān)機(jī)器人誤傷人類(lèi)的報(bào)道屢見(jiàn)不鮮。為減少這類(lèi)事故，通常采用柵欄將人員分隔開(kāi)來(lái)。然而傳統(tǒng)的安全措施不足以應(yīng)對(duì)所有場(chǎng)景，尤其是在人機(jī)協(xié)作環(huán)境中，人類(lèi)需要在沒(méi)有完全隔離的情況下與機(jī)器人共同工作，故需要采取更加先進(jìn)的技術(shù)來(lái)確保安全性。

智能技術(shù)的引入是一種有效的方法。該方法通過(guò)提高機(jī)器人空間運(yùn)動(dòng)的智能化水平，識(shí)別和繞開(kāi)障礙物，有效提高了安全性。然而，長(zhǎng)期以來(lái)學(xué)術(shù)界在研究人工智能（artificial Intelligence，AI）時(shí)，通常將智能與大腦的思考能力緊密聯(lián)系在一起，過(guò)多強(qiáng)調(diào)算法和算力，常常忽視了具身場(chǎng)景對(duì)智能的影響。在實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境中，智能不僅僅是邏輯推理、數(shù)據(jù)處理和算法計(jì)算的結(jié)果，它還涉及到機(jī)器人本體在環(huán)境中的互動(dòng)以及由此產(chǎn)生的感知和行為?！熬呱碇悄堋保╡mbodied Intelligence，EI）要求機(jī)器人本體對(duì)外界的感知更加類(lèi)似于人類(lèi)，而非毫無(wú)知覺(jué)的鋼鐵。事實(shí)上，人類(lèi)的思維過(guò)程和認(rèn)知功能是根植于身體結(jié)構(gòu)及其與外界交互的動(dòng)態(tài)調(diào)整方式之中的。人類(lèi)的身體，包括感官、運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)等，在促進(jìn)人類(lèi)理解世界、展現(xiàn)人類(lèi)技能以及解決問(wèn)題方面起著至關(guān)重要的作用。若把這種先進(jìn)的技術(shù)應(yīng)用到工業(yè)機(jī)器人中，將極大地提高其智能化和安全化水平。

本文基于邊緣計(jì)算，以工業(yè)六軸機(jī)械臂為對(duì)象，擬在肘、腕、軸等位置安裝多個(gè)先進(jìn)傳感器，融合多傳感信息，動(dòng)態(tài)捕捉機(jī)械臂及末端執(zhí)行器的三維可達(dá)空間（reachable space）、靈巧工作空間（dexterouswork space）和奇異位形（singular configurations）等位置信息，構(gòu)建齊次空間變換坐標(biāo)矩陣，動(dòng)態(tài)感知障礙物和人所處的空間位置信息，并基于這些信息，以邊緣計(jì)算為基礎(chǔ)平臺(tái)，研究和開(kāi)發(fā)能夠靈活避障的具身智算工具，以期促進(jìn)機(jī)械臂智能化和安全化水平的提升。

2　相關(guān)研究

EI的概念最早可追溯到1950年，艾倫·圖靈^[1]探討了AI發(fā)展的兩條路徑：一條是聚焦于抽象計(jì)算所需的智能，另一條則是為機(jī)器配備傳感器和執(zhí)行器，使其能夠與環(huán)境互動(dòng)并進(jìn)行學(xué)習(xí)。1986年，布魯克斯^[2]提出了行為式機(jī)器人概念，強(qiáng)調(diào)智能是具身化和情境化的體現(xiàn)。2000年左右，羅爾夫·普費(fèi)弗和克里斯蒂安·謝爾^[3]提出智能是行為主體基于整個(gè)身體結(jié)構(gòu)和功能的綜合體現(xiàn)。近年來(lái)，隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，EI在機(jī)器人控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。申鎧瑤、聶一鳴等^[4]對(duì)比了傳統(tǒng)比例積分微分、滑動(dòng)模態(tài)控制等方法，綜述了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer的EI形態(tài)控制方法。陳鉑壘、鐘萍等^[5]從計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別出發(fā)綜述了以物體目標(biāo)導(dǎo)航為導(dǎo)向的EI架構(gòu)。北航任磊團(tuán)隊(duì)^[6]則把EI提升到了推動(dòng)智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并把EI認(rèn)為是AI的終極表現(xiàn)形式。

可見(jiàn)，EI已再度成為當(dāng)前AI領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。由于EI強(qiáng)調(diào)智能體通過(guò)身體與環(huán)境的互動(dòng)產(chǎn)生智能行為，因此需要強(qiáng)大的計(jì)算資源來(lái)實(shí)時(shí)處理感知數(shù)據(jù)、生成交互指令以及執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，邊緣計(jì)算顯然是EI的最佳支持平臺(tái)。然而當(dāng)筆者以“邊緣計(jì)算、具身智能”作為關(guān)鍵詞檢索國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)關(guān)研究太少，且這些僅有的文獻(xiàn)大多集中發(fā)表于2024年。比如基于云計(jì)算與霧計(jì)算相互融合的EI框架^[7]，以及基于斯坦福大學(xué)開(kāi)源機(jī)器人ROS框架融合YoloV5的EI控制方法^[8]。在國(guó)內(nèi)，鄧三鵬等^[9]提出了EI機(jī)器人研究存在的問(wèn)題，并給出了相關(guān)建議，然而其文章更加傾向于應(yīng)用AI大模型及深度學(xué)習(xí)加強(qiáng)EI研究，對(duì)于計(jì)算平臺(tái)則沒(méi)有更多闡述。

盡管EI與邊緣計(jì)算結(jié)合具有重要的實(shí)踐意義，但目前相關(guān)研究和應(yīng)用相對(duì)較少，且尚處于起步階段，缺乏系統(tǒng)深入的開(kāi)發(fā)。因此本文以六軸機(jī)械臂為實(shí)踐對(duì)象，以邊緣計(jì)算為平臺(tái)，提出了一種新型的具身智算平臺(tái)。

3　理論分析

六軸機(jī)械臂的各個(gè)關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)決定了末端執(zhí)行器在三維空間中的位置和姿態(tài)變化。為了將這些關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo)系中的位置和姿態(tài)，通常使用正向運(yùn)動(dòng)學(xué)和逆向運(yùn)動(dòng)學(xué)來(lái)進(jìn)行計(jì)算。

3.1　軸關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)關(guān)系

六軸旋轉(zhuǎn)關(guān)系如表1所示。

表1 六軸機(jī)械臂軸關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)方向

3.2　正向運(yùn)動(dòng)學(xué)與解逆

正向運(yùn)動(dòng)學(xué)是從給定的關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算末端執(zhí)行器在笛卡爾坐標(biāo)系中的位置和姿態(tài)。其具體步驟如下：

（1）齊次變換矩陣：每個(gè)關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)可以表示為一個(gè)齊次變換矩陣，該矩陣描述了從一個(gè)坐標(biāo)系到另一個(gè)坐標(biāo)系的變換。假設(shè)每個(gè)關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)相應(yīng)角度，則每個(gè)關(guān)節(jié)的變換矩陣Ti可以簡(jiǎn)寫(xiě)表示為式（1）：

其中：

R_i是3×3旋轉(zhuǎn)矩陣，描述了坐標(biāo)系之間的旋轉(zhuǎn)關(guān)系。

p_i是1×3平移位置矩陣，描述了坐標(biāo)系之間的位移關(guān)系。

0是1×3全零矩陣，1是比例變換標(biāo)量，兩者用于保持齊次坐標(biāo)的形式。

圖1 機(jī)械臂的四個(gè)D-H參數(shù)

這種參數(shù)化的方法是由法國(guó)工程師雅克·丹納維特（Jacques Denavit）和理查德·哈滕貝格（Richard S.Hartenberg）于1955年提出，簡(jiǎn)稱D-H參數(shù)^[10]。R_i旋轉(zhuǎn)矩陣和p_i位置矩陣由機(jī)械臂X軸向連桿長(zhǎng)度a_i、關(guān)節(jié)軸線扭角α_i、Z軸向偏距d_i和沿Z軸旋轉(zhuǎn)偏離X軸的連桿夾角θ_i構(gòu)成，其幾何關(guān)系如圖1所示。由于六軸機(jī)械臂各連桿與軸都呈現(xiàn)為垂直關(guān)系，則相對(duì)坐標(biāo)系與參考坐標(biāo)系在遞推構(gòu)造T_i時(shí)可寫(xiě)成式（2）：

若從機(jī)械臂基座開(kāi)始推導(dǎo)，其變換矩陣T₁是相對(duì)于J₁到J₂計(jì)算而得，X軸和Z軸平移了一個(gè)固定數(shù)量，所以a₁、d₁是一個(gè)常數(shù)，J₂關(guān)節(jié)與J₁關(guān)節(jié)扭轉(zhuǎn)了π/2，J₂旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生在局部坐標(biāo)相對(duì)于X軸的連桿夾角θ₁是一個(gè)變量，如表2所示。

接著，從J₂到末端執(zhí)行器可以依次推導(dǎo)出變換矩陣T₂～T₆所對(duì)應(yīng)的D-H參數(shù)，需要注意的是T₆是末端執(zhí)行器的連接法蘭，其每個(gè)關(guān)節(jié)定義的相對(duì)座標(biāo)如圖2所示。

表2 六軸機(jī)械臂變換矩陣D-H參數(shù)

圖2 六機(jī)械臂關(guān)節(jié)坐標(biāo)定義

（2）串聯(lián)變換矩陣：為了得到末端執(zhí)行器相對(duì)于基座的總變換矩陣T_end，需要將所有關(guān)節(jié)的變換矩陣依次相乘，如式（3）：

最終的變換矩陣T_end包含了末端執(zhí)行器在笛卡爾坐標(biāo)系中的位置p_end和姿態(tài)R_end信息，可提取出歐拉角（euler angles）、四元數(shù)（quaternion）或旋轉(zhuǎn)矩陣等形式，用于描述末端執(zhí)行器的姿態(tài)。其運(yùn)算后的矩陣形式表示如式（4）：

（3）解逆的增強(qiáng)方法：逆向運(yùn)動(dòng)學(xué)是從已知末端執(zhí)行器在笛卡爾坐標(biāo)系中的位置和姿態(tài)，計(jì)算出各個(gè)關(guān)節(jié)的角度，計(jì)算復(fù)雜，且存在多個(gè)解或無(wú)解的情況。在EI與邊緣計(jì)算賦能的架構(gòu)下，可以通過(guò)傳感器感知機(jī)械臂各個(gè)關(guān)節(jié)和障礙物所處空間位置。如圖2所示，在機(jī)械臂肘部安裝3個(gè)小型固態(tài)激光雷達(dá)，通過(guò)邊緣算力解析點(diǎn)云數(shù)據(jù)便能實(shí)現(xiàn)。當(dāng)然構(gòu)建EI賦能的傳感器并不限于激光雷達(dá)，也可以使用其它觸覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)、紅外等高級(jí)傳感器。

3.3　空間矩陣融合算法

將激光雷達(dá)（LiDAR）的空間矩陣進(jìn)行融合，可以顯著提高環(huán)境感知的精度和可靠性，但通常需要解決以下幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：坐標(biāo)系對(duì)齊、數(shù)據(jù)同步、點(diǎn)云配準(zhǔn)和融合算法。

（1）坐標(biāo)系對(duì)齊：3個(gè)激光雷達(dá)的空間位置不同，因此首先需要進(jìn)行外參標(biāo)定，以確定它們之間的相對(duì)位置。由于3個(gè)雷達(dá)均安裝于機(jī)械臂肘上，具有已知幾何形狀，故可采用靜態(tài)標(biāo)定板法如棋盤(pán)格或平面板^[11]，其優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，對(duì)邊緣算力的要求不高。

（2）坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換：當(dāng)激光雷達(dá)的相對(duì)位姿確定后，就可以使用齊次變換矩陣將每個(gè)激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到一個(gè)統(tǒng)一的坐標(biāo)系中。令激光雷達(dá)B為參考坐標(biāo)系，則肘部?jī)蓚?cè)的A和C相對(duì)于B的變換矩陣分別為T(mén)BA和TBC，對(duì)于點(diǎn)云矩陣，應(yīng)考慮A、C雷達(dá)鏡像安裝關(guān)系及與B的垂直關(guān)系。假設(shè)變換后，激光雷達(dá)A和C的點(diǎn)云數(shù)據(jù)為PA和PC，則可以通過(guò)式（5）轉(zhuǎn)換到激光雷達(dá)B的坐標(biāo)系中：

經(jīng)過(guò)齊次變換后，PA(’)、PC(’)和P_B三個(gè)坐標(biāo)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)便可處于共同的三維空間。但此時(shí)三個(gè)雷達(dá)數(shù)據(jù)的視場(chǎng)角會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)重疊以及因比例和位置失調(diào)造成的偏差，可在機(jī)械臂上定義三個(gè)絕對(duì)物理參考點(diǎn)，且讓三個(gè)雷達(dá)均掃描到這些點(diǎn)。最后通過(guò)絕對(duì)角度和距離作為系數(shù)進(jìn)行配準(zhǔn)，便可修正三個(gè)雷達(dá)的比例和位置失調(diào)。

（3）加權(quán)融合：對(duì)于三個(gè)雷達(dá)的視場(chǎng)角有重疊的情況，根據(jù)每個(gè)雷達(dá)的測(cè)量精度和置信度，對(duì)重疊區(qū)域的點(diǎn)云進(jìn)行加權(quán)平均。通常，距離越近、反射率越高、測(cè)量誤差越小的點(diǎn)權(quán)重越大。因三個(gè)雷達(dá)的累加權(quán)重未必為1，故加權(quán)平均公式為式（6）：

4　系統(tǒng)框架

在完成理論分析后，便可在該理論基礎(chǔ)上搭建系統(tǒng)框架。眾所周知，邊緣計(jì)算將業(yè)務(wù)下沉到靠近控制對(duì)象一側(cè)，降低了網(wǎng)絡(luò)延遲，提高了實(shí)時(shí)性，故可不用過(guò)度依賴遙遠(yuǎn)的云計(jì)算資源，提高了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。這種方式不但為EI提供了及時(shí)、高效的算力，而且還為接入各類(lèi)傳感器提供了泛在的接口。因此邊緣計(jì)算是六軸機(jī)械臂實(shí)現(xiàn)智能化突破的最佳平臺(tái)。本文提出的系統(tǒng)框架如圖3所示。

圖3 六軸機(jī)械臂具身智算平臺(tái)系統(tǒng)框架

該六軸機(jī)械臂的EI控制平臺(tái)采用ROS2開(kāi)源操作系統(tǒng)為核心，是一種構(gòu)建于多臺(tái)計(jì)算機(jī)之上的元操作系統(tǒng)^[12]。本框架給出了六種計(jì)算機(jī)，分別是算網(wǎng)融合主機(jī)、GPU算力主機(jī)、數(shù)據(jù)可視化主機(jī)、機(jī)器人示教器編程主機(jī)、WEB服務(wù)器和高級(jí)傳感器采集計(jì)算機(jī)。其中，算網(wǎng)融合主機(jī)既是路由器，用于負(fù)責(zé)連接各臺(tái)主機(jī)、保障網(wǎng)絡(luò)安全和管理網(wǎng)絡(luò)地址，又是虛擬網(wǎng)絡(luò)VPN/SDN和時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)TSN的管控中心，還是嵌入式采集器的代理容器，是上下層系統(tǒng)無(wú)縫連接的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

由ESP32或STM32開(kāi)發(fā)的嵌入式控制器，在Arduino框架之上通過(guò)集成MicroROS，負(fù)責(zé)模擬量和開(kāi)關(guān)量的數(shù)據(jù)采集與輸出控制。IEC61499實(shí)現(xiàn)了嵌入式端與ROS2內(nèi)核的映射，并開(kāi)發(fā)了常用工業(yè)通信協(xié)議如Modbus、Profibus和物聯(lián)網(wǎng)MQTT通信等。

ROS2把所有涉及六軸機(jī)械臂的計(jì)算單元無(wú)縫關(guān)聯(lián)到了一起，使原本分離的計(jì)算機(jī)變成了一個(gè)整體。在ROS2之上開(kāi)發(fā)的機(jī)器人節(jié)點(diǎn)分布在最合適的計(jì)算機(jī)上各司其職，針對(duì)機(jī)械臂開(kāi)發(fā)IEC61499控制器、機(jī)械臂控制器、傳感器的觀測(cè)引擎和機(jī)械臂的仿真器等。

5　總結(jié)和展望

本文針對(duì)工業(yè)六軸機(jī)械臂，分析了坐標(biāo)變換和坐標(biāo)融合的理論方法，給出了一種針對(duì)機(jī)械臂具身智算平臺(tái)的邊緣計(jì)算系統(tǒng)框架方案。未來(lái)，將通過(guò)搭建該具身智算平臺(tái)，代替六軸機(jī)械臂的傳統(tǒng)模式，提升人機(jī)協(xié)作水平。計(jì)劃在2026年完成平臺(tái)建設(shè)，成功開(kāi)發(fā)EI賦能的新型機(jī)械臂，顯著提高智能化水平。

未來(lái)，延續(xù)本文思路，將實(shí)現(xiàn)一項(xiàng)應(yīng)用場(chǎng)景試點(diǎn)。比如在搬運(yùn)碼垛場(chǎng)景，工程師只需向機(jī)器人指定任務(wù)的源頭和搬運(yùn)目標(biāo)，接著通過(guò)口頭語(yǔ)音、手勢(shì)、圖片等對(duì)工作任務(wù)進(jìn)行描述，機(jī)械臂在認(rèn)清所需搬運(yùn)物資的形狀、顏色、數(shù)量和大概尺寸信息后，便能自動(dòng)選用夾具、生成導(dǎo)航路徑和自動(dòng)完成搬運(yùn)、堆垛、碼放等。此外，在機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)軌跡上將實(shí)時(shí)生成避障策略，防止碰撞事故發(fā)生。

作者簡(jiǎn)介：

蘇為斌（1983-），男，云南通海人，副教授，博士，現(xiàn)任教于云南工商學(xué)院智能科學(xué)與工程學(xué)院，主要研究方向?yàn)檫吘売?jì)算、工業(yè)自動(dòng)化、人工智能等。

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摘自《自動(dòng)化博覽》2025年2月刊