44、道路路缘检测与自适应机器人杠杆操作技术解析

道路路缘检测与自适应机器人杠杆操作技术解析

1. 道路路缘检测

1.1 基于视觉的路缘检测

在城市道路清扫车的高级驾驶辅助系统（ADAS）中，路缘检测是一项重要任务。基于视觉的路缘检测方法，通过对自定义数据集进行路缘分割实验，将路缘掩码以绿色叠加在图像上。定性检查显示，该模型对常见路缘甚至排水渠都有较好的泛化能力，但对于训练数据中代表性不足的路缘类型，以及在能见度和光照条件较差的情况下，性能可能会下降。

给定相机坐标系中的 3D 点 $(X, Y, Z)^T$，其在图像平面上的投影遵循以下公式：
[
\lambda
\begin{pmatrix}
u \
v \
1
\end{pmatrix}
= K
\begin{pmatrix}
X \
Y \
Z
\end{pmatrix}
]
其中，$(u, v, 1)^T$ 表示像素坐标，$\lambda$ 是比例因子，$K$ 是通过相机校准过程获得的相机内参。其反投影操作（即逆运算）为：
[
\begin{pmatrix}
X \
Y \
Z
\end{pmatrix}
= \lambda K^{-1}
\begin{pmatrix}
u \
v \
1
\end{pmatrix}
]
语义掩码提供路缘像素坐标 $(u, v)^T$，深度图包含 $Z$ 坐标。结合语义掩码和上述反投影公式，可得到对应路缘的一组 3D 点。

1.2 基于 LiDAR 的路缘检测

除了基于视觉的方法，还采用了一种简单的基于 LiDAR 的路缘检测方法。其核心思想是，路缘的 3D 点集具有特定几何特征，可据此将路缘与场景其他部分区分开来。具体步骤如下：
1. 地面平面提取 ：由于应用场景为城市道路行驶，假设车辆始终在道路上，因此必须提取地面平面。使用随机抽样一致性（RANSAC）从点云中拟合平面，仅考虑距离 LiDAR 大于 2 米且小于 20 米的点。设置 300 次迭代，内点选择的距离阈值为 0.05 米。当 RANSAC 收敛时，使用最佳模型的参数和相应的内点集。
2. 点云坐标转换 ：在计算几何特征之前，将点云从 LiDAR 坐标系转换到地面平面坐标系。首先计算地面平面法线的大小 $|z| = \sqrt{a^2 + b^2 + c^2}$，其中地面平面法线 $z$ 定义为 $(a, b, c)^T$。然后形成仿射变换矩阵 $T$：
[
T =
\begin{bmatrix}
\cos(\varphi) + \alpha^2 \cdot (1 - \cos(\varphi)) & \alpha \cdot \beta \cdot (1 - \cos(\varphi)) & \beta \cdot \sin(\varphi) & 0 \
\alpha \cdot \beta \cdot (1 - \cos(\varphi)) & \cos(\varphi) + \beta^2 \cdot (1 - \cos(\varphi)) & -\alpha \cdot \sin(\varphi) & 0 \
-\beta \cdot \sin(\varphi) & \alpha \cdot \sin(\varphi) & \cos(\varphi) & d \
0 & 0 & 0 & 1
\end{bmatrix}
]
其中，$\alpha = \frac{b}{\sqrt{a^2 + b^2}}$，$\beta = \frac{-a}{\sqrt{a^2 + b^2}}$，$\cos(\varphi) = \frac{c}{|z|}$，$\sin(\varphi) = \frac{\sqrt{a^2 + b^2}}{|z|}$。从 $T = [R|t]$ 中提取旋转矩阵 $R$ 和翻译向量 $t$，通过 $X_t = RX + t$ 对每个点 $X$ 进行变换。
3. 几何特征计算与路缘判定 ：计算 3D 点的法向量 $n_p$ 与地面平面法线 $z$ 的角距离 $\theta = \arccos(n_p \cdot z)$，且 $n_p$ 的方向始终满足 $n_p \cdot z > 0$，所以 $\theta \in [0, \frac{\pi}{2}]$。若 $\theta$ 落在预定义的子区间 $[\frac{\pi}{8}, \frac{\pi}{4}]$，则将该 3D 点标记为路缘。特征计算过程使用点云库（Point Cloud Library）完成。需要注意的是，法向量估计过程受搜索半径 $R$ 影响较大，经手动检查数据后，将 $R$ 设置为 0.3 米。

通过定性检查发现，基于 LiDAR 的方法误报率较高，但该方法较为简单，且在光照条件较差时具有一定优势。后续计划引入更多信息特征和滤波（如卡尔曼滤波器）来改进该方法。

1.3 相机 - LiDAR 校准方法

多传感器校准的主要挑战在于，只有校准棋盘的平面形状能在相机和 LiDAR 两个传感器域中可靠测量。校准过程需要一组同步的相机图像和 LiDAR 点云，每对数据包含棋盘的测量值。具体步骤如下：
1. 相机内参和相对变换计算 ：使用 OpenCV 函数进行角点提取和相机校准，计算常用针孔 rad - tan 相机模型的参数，以及从校准目标参考帧到相机参考帧的相对变换 $T_C^T$。
2. 点云滤波与平面查找 ：在每个点云中，假设最接近的平面表面是校准目标。由于校准在受控环境中进行，可通过消除地面平面法线向量周围一定范围内的表面来过滤掉地面平面。滤波后得到对应棋盘的点 $p_L(i)$，其在 LiDAR 参考帧中表示。
3. 外参估计 ：给定有效的 LiDAR 到相机变换 $T_C^L$，通过以下变换链将点云从 LiDAR 参考帧转换到校准目标参考帧：
[
p_T(i) = (T_C^T)^{-1} T_C^L p_L(i)
]
在目标参考帧中，所有测量的 LiDAR 点 $p_T(i)$ 的 $Z$ 坐标应为零。通过最小化以下成本函数来实现相机和 LiDAR 之间的外参估计：
[
T_C^L = \arg \min_{T_C^L} \left|\sum_i (T_C^T)^{-1} T_C^L p_L(i)\right|_Z
]

2. 自适应机器人杠杆操作技术

2.1 背景与问题提出

在电子设备的自主机器人拆卸（回收）过程中，杠杆操作是常见步骤，可让机器人在拆卸设备部件时施加更大的力。但在实际应用中，机器人应能适应不同类型的设备，而无需为每个设备专门记录轨迹，因此需要一种将现有杠杆操作泛化到新设备的方法。

2.2 杠杆操作设置

典型的杠杆操作设置中，杠杆（工具）连接到机器人的法兰，在系统中，工具集成在 qbRobotics 可变刚度夹具中。将被杠杆操作的对象（如印刷电路板）称为部件，为增加机械优势，杠杆靠在支点上。

涉及的坐标系包括对象坐标系 $(x, y, z)$、机器人法兰坐标系 $(x_0, y_0, z_0)$、工具末端坐标系 $(x_1, y_1, z_1)$ 和支点坐标系 $(x_2, y_2, z_2)$，工具中心点（TCP）与工具末端坐标系的原点重合。使用力 - 扭矩（FT）测量值 $(F_{x0}, F_{y0}, F_{z0}, M_{x0}, M_{y0}, M_{z0})$，其在机器人法兰坐标系中计算。

力从法兰坐标系转换到对象坐标系的公式为：
[
f_{obj} = R_{flange \ to \ obj} f_{flange}
]
其中，$R_{flange \ to \ obj} = R_{flange}^T R_{obj}$，$R$ 是 $3 \times 3$ 的旋转矩阵。扭矩不转换到对象坐标系，因为使用的是在机器人法兰坐标系中计算的 $M_{x0}$ 测量值。机器人从基座坐标系到对象坐标系的运动映射通过以下旋转变换定义：
[
\dot{p} {base} = R {base \ to \ obj} \dot{p} {obj}
]
其中，$R {base \ to \ obj} = R_{base}^T R_{obj}$。

2.3 支点和部件接触点搜索算法

为执行杠杆操作，机器人首先要将杠杆放入对象和支点之间的间隙中。使用 3D 视觉检测间隙，虽然视觉能大致将工具定位在间隙中间，但仅靠视觉无法将杠杆准确放置在对象上。具体操作步骤如下：
1. 初始定位 ：机器人先移动到间隙中间上方的固定高度，然后沿负 $z$ 方向移动，直到工具中心点垂直方向的测量力 $F_z$ 超过预定义阈值 $F_{max}$，此时停止运动。力 - 扭矩估计由 Franka Emika 机器人控制系统使用内部关节扭矩传感器完成。根据间隙的半长度确定杠杆的初始倾斜度。
2. 间隙检查与随机搜索 ：预先设置最小阈值距离 $d_{z,min}$，若在检测到接触前未超过该距离，则认为杠杆操作的初始位置（间隙）确定错误。此时，通过随机搜索选择另一个初始位置，即在先前起点上添加一个小的随机向量 $\varepsilon$：
[
\begin{pmatrix}
x \
y
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
x_0 \
y_0
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
\varepsilon_x \
\varepsilon_y
\end{pmatrix}
]
随机向量的均值设为零，标准差根据特定设备类型的半间隙宽度的一定比例确定。
3. 部件接触与支点定位 ：机器人沿对象坐标系的正 $x$ 轴移动，直到水平力 $F_x$ 超过力阈值 $F_{max}$，此时杠杆与要撬出的印刷电路板接触。然后，机器人围绕工具末端坐标系的 $x$ 轴进行旋转运动，当扭矩 $M_{x0}$ 超过阈值 $M_{max}$ 时，停止运动，表明杠杆与支点已建立接触。

2.4 自适应杠杆操作算法

手动编程通用的杠杆操作并不容易，因为撬出印刷电路板所需的力和运动幅度取决于设备的几何形状和损坏状态，无法预先分析确定。因此，开发了一种自适应算法，将通用杠杆操作修改为适合当前待拆卸设备的操作。

该算法生成一个单自由度（DOF）的正弦周期，其振幅为 $A$，周期时间为 $t_c$，表示末端执行器相对于机器人与支点和部件接触时的初始角度 $\alpha$ 的角度。在支点坐标系的 $x$ 轴上的轨迹为：
[
\phi_{x,2}(t) = g(t) + A \sin\left(\frac{2\pi t}{t_c}\right)
]
其中，$\phi_{y,2}(t) = \phi_{z,2}(t) = 0$。杠杆操作算法的参数设置如下：
- 正弦周期的初始振幅 $A = 10^{\circ}$。
- 正弦周期的持续时间 $t_c = 3$ 秒。
- 偏移增量 $g(t) = 0.1At/t_c$。

当杠杆处于初始位置并同时接触印刷电路板和支点时，开始执行正弦模式。在杠杆操作过程中，使用速度解析控制确保部件上的期望恒定力得以维持。工具的角度由正弦模式确定，对象坐标系 $x$ 方向的命令速度根据期望的预设接触力 $F_d$、实际当前接触力 $F_x(t)$ 和系数 $k_F$ 计算：
[
\dot{x}(t) = k_F (F_d - F_x(t))
]
通过积分计算对象坐标系 $x$ 方向的命令位置：
[
x(t + \Delta t) = x_0 + \dot{x}(t) \Delta t
]
在杠杆操作运动执行期间，其他两个坐标保持不变，即 $y = y_0$，$z = z_0$。杠杆操作的目标是将印刷电路板从设备外壳中撬出，因此让杠杆操作轨迹持续运行，直到成功信号达到阈值。

2.5 流程总结

下面通过 mermaid 流程图总结自适应机器人杠杆操作的整体流程：

graph LR
    A[开始] --> B[使用3D视觉检测间隙]
    B --> C{间隙检测是否成功}
    C -- 是 --> D[机器人移动到间隙上方固定高度]
    C -- 否 --> E[随机搜索新的初始位置]
    E --> D
    D --> F[沿负z方向移动至力Fz超阈值]
    F --> G[确定杠杆初始倾斜度]
    G --> H[沿正x轴移动至力Fx超阈值]
    H --> I[围绕x轴旋转至扭矩Mx0超阈值]
    I --> J[开始执行正弦模式杠杆操作]
    J --> K{成功信号是否达到阈值}
    K -- 否 --> J
    K -- 是 --> L[结束]

综上所述，道路路缘检测和自适应机器人杠杆操作技术在各自领域都有重要应用。道路路缘检测为道路清扫车的 ADAS 提供了关键信息，而自适应机器人杠杆操作技术则有助于提高电子设备回收过程中的自动化程度和效率。未来，随着技术的不断发展，这些方法有望得到进一步的优化和完善。

3. 技术对比与应用场景分析

3.1 道路路缘检测方法对比

检测方法	优点	缺点	适用场景
基于视觉的路缘检测	模型泛化能力较好，能检测常见路缘和排水渠	对训练数据中代表性不足的路缘类型及光照、能见度差的情况性能下降	光照和能见度良好，路缘类型在训练数据中有较好覆盖的城市道路场景
基于 LiDAR 的路缘检测	方法简单，在光照条件较差时有优势	误报率较高	光照条件不佳的城市道路场景，可作为视觉方法的补充

3.2 自适应机器人杠杆操作技术优势

自适应机器人杠杆操作技术通过参数化算法和反馈控制，能够适应不同类型的电子设备，无需为每个设备专门记录轨迹。这种灵活性使得机器人在电子设备回收领域具有更广泛的应用前景，提高了回收过程的自动化程度和效率。

3.3 技术应用场景拓展

• 道路路缘检测 ：除了道路清扫车的 ADAS 应用，路缘检测技术还可应用于自动驾驶汽车的导航和避障系统，帮助车辆更好地识别道路边界，提高行驶安全性。
• 自适应机器人杠杆操作 ：该技术不仅适用于电子设备的回收拆卸，还可拓展到其他需要施加较大力进行拆卸或操作的工业场景，如机械零件的拆卸、家具的组装和拆卸等。

4. 未来发展方向与挑战

4.1 道路路缘检测未来发展

• 多传感器融合 ：将视觉和 LiDAR 等多种传感器的数据进行深度融合，充分发挥各传感器的优势，提高路缘检测的准确性和可靠性，降低误报率。
• 深度学习优化 ：进一步优化基于深度学习的视觉路缘检测模型，提高模型在复杂场景下的泛化能力，减少对光照、能见度等因素的依赖。
• 实时性能提升 ：优化算法和硬件架构，提高路缘检测的实时性，以满足自动驾驶等对实时性要求较高的应用场景。

4.2 自适应机器人杠杆操作未来发展

• 更复杂设备适应 ：增强机器人对更复杂形状和结构的电子设备的适应能力，扩大技术的应用范围。
• 智能决策与学习 ：引入智能决策和学习机制，使机器人能够根据不同设备的特点自动调整杠杆操作的参数，提高操作效率和成功率。
• 人机协作 ：探索人机协作的模式，让机器人在人类的指导下更高效地完成杠杆操作任务，同时保障操作人员的安全。

4.3 面临的挑战

• 数据获取与标注 ：无论是道路路缘检测还是自适应机器人杠杆操作，都需要大量的高质量数据进行模型训练和算法优化。数据的获取和标注是一项耗时且成本较高的工作。
• 复杂环境适应 ：实际应用场景往往复杂多变，如道路上的障碍物、电子设备的损坏情况等，如何使技术在复杂环境下保持稳定和可靠是一个挑战。
• 安全与可靠性 ：在自动驾驶和工业自动化等领域，技术的安全和可靠性至关重要。需要建立完善的安全机制和可靠性评估体系，确保技术的应用不会带来安全风险。

5. 总结

本文介绍了道路路缘检测和自适应机器人杠杆操作两项技术。道路路缘检测通过基于视觉和 LiDAR 的方法，为道路清扫车的 ADAS 提供了路缘信息，同时相机 - LiDAR 校准方法确保了多传感器数据的准确融合。自适应机器人杠杆操作技术则通过参数化算法和反馈控制，使机器人能够适应不同类型的电子设备，提高了电子设备回收过程的自动化程度。

这两项技术在各自领域都具有重要的应用价值，但也面临着一些挑战。未来，随着技术的不断发展和创新，有望克服这些挑战，实现更广泛的应用和更高的性能提升。通过不断探索和优化，这些技术将为自动驾驶、工业自动化和资源回收等领域带来更多的便利和效益。

以下是道路路缘检测和自适应机器人杠杆操作技术的整体流程 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([道路路缘检测开始]):::startend --> B{选择检测方法}:::decision
    B -->|视觉检测| C(相机图像采集):::process
    B -->|LiDAR检测| D(LiDAR点云采集):::process
    C --> E(图像预处理):::process
    D --> F(点云预处理):::process
    E --> G(路缘语义分割):::process
    F --> H(地面平面提取):::process
    H --> I(点云坐标转换):::process
    I --> J(几何特征计算):::process
    G --> K(3D点计算):::process
    J --> K
    K --> L(路缘判定):::process
    L --> M(结果输出):::process
    N([自适应机器人杠杆操作开始]):::startend --> O(3D视觉检测间隙):::process
    O --> P{间隙检测是否成功}:::decision
    P -->|是| Q(机器人移动到间隙上方):::process
    P -->|否| R(随机搜索新位置):::process
    R --> Q
    Q --> S(沿负z方向移动):::process
    S --> T(确定杠杆初始倾斜度):::process
    T --> U(沿正x轴移动):::process
    U --> V(围绕x轴旋转):::process
    V --> W(执行正弦模式杠杆操作):::process
    W --> X{操作是否成功}:::decision
    X -->|否| W
    X -->|是| Y(结果输出):::process
    M --> Z([结束]):::startend
    Y --> Z

这个流程图展示了从道路路缘检测和自适应机器人杠杆操作的开始到结束的整个过程，包括各个关键步骤和决策点，有助于读者更直观地理解这两项技术的工作流程。