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近日，一項發表于IEEE的研究成果引發機器人領域廣泛關注。來自越南河內工業大學、中國臺灣科技大學、日本芝浦工業大學等機構的科研團隊，成功研發出一種基于手眼相機的工業機器人視覺抓取與放置控制系統，為工業機器人智能化升級提供了關鍵技術支撐。

在工業生產中，機器人與視覺系統的融合至關重要，但現有方案存在諸多難題。此前不少研究局限于模擬環境，在實際應用時，機器人與相機坐標系對齊困難，數據準確性也難以保證。并且，使用工業相機成本高昂，基于2D相機的研究又常面臨實時坐標系同步等挑戰。針對這些問題，該研究提出創新解決方案。

研究團隊采用低成本2D相機，將其安裝在機器人手臂末端，并結合深度學習算法。系統核心是融合YOLOv7深度學習網絡與GAN（生成對抗網絡）。YOLOv7以其快速推理和高準確率優勢，成為物體檢測的基礎框架，能夠快速識別出機器人工作空間內的物體。GAN則用于生成更逼真、多樣的數據，輔助訓練圖像分類算法，即便在真實數據有限的情況下，也能有效提升物體檢測精度。

為實現相機與機器人坐標系的精準同步，研究人員利用方格棋盤圖案進行校準。通過特定算法計算，得出相機的內參和外參，將相機獲取的物體坐標準確轉換為機器人坐標系下的坐標，保障機器人精確抓取和放置物體。

在機器人運動控制方面，研究針對6自由度協作機器人的復雜運動學問題，運用矩陣變換法計算機器人的正向和逆向運動學參數。通過數值逆運動學求解器和雅可比線性化方法，實現機器人在笛卡爾空間的平滑運動控制，確保機器人準確到達目標位置，穩定抓取和放置物體。

求解逆運動學過程的數值方法

科研團隊對該系統進行了全面測試。在仿真實驗中，利用RoboDK軟件模擬機器人工作場景，結果顯示其在不同姿態下均能精準定位目標，且正向和逆向運動學計算精度與以往研究相近，但仿真過程更簡便高效。

RoboDK在仿真中的應用

在實際實驗里，使用3種不同物體進行測試，經200輪訓練，系統物體檢測精度超94%。機器人可按預設流程，準確抓取和放置物體，每小時能處理220 - 250個產品，展現出強大的實用價值。

機械臂拾取和放置物體

該研究成果意義重大，為工業機器人發展開辟新方向。低成本2D相機的使用，大幅降低系統成本，同時保證高精度操作；YOLOv7與GAN的融合，提高物體識別的準確性和適應性；棋盤格校準方法實現相機與機器人坐標系的實時同步；系統在仿真和實際環境中的良好表現，驗證了其可行性和有效性。未來，研究團隊計劃探索YOLOv8、YOLOv10等算法在系統中的應用，并嘗試在更先進的3D設備上進行測試，致力于打造更靈活、高效的機器人控制系統，推動工業自動化發展。