14、定制化机器人协作与智能仓库通信架构探索

定制化机器人协作与智能仓库通信架构探索

1. 定制化机器人协作特性

在工业生产场景中，定制化机器人协作有着独特的设计与功能。例如，有一种基于即插即用框架的机器人，其机械臂在遇到障碍物时会变软，且柔顺性可调节。同时，在驱动系统中，除了常规的抱闸和电机测量系统，还提出了带有额外制动器和外部测量系统的安全概念。

对于抓取任务，采用了特殊开发的“自适应”夹具。以“启动器”场景为例，启动器在几何形状上相似，但重量和尺寸略有不同。为避免误判或频繁更换夹具，设计了灵活的“Finray”夹具，其手指能机械适应不同的曲面，特别适合抓取如启动器这类圆柱形物体。

2. 机器人安全控制

机器人协作中，安全是至关重要的方面。风险分析表明，碰撞引起的机械危险是主要担忧。虽然可以通过机械臂的轻量化/柔顺设计和碰撞后反应策略来减少伤害，但轻量化机器人的有效载荷有限，且即使碰撞伤害较小，也可能降低人类工人对系统的接受度。因此，必须通过防止机器人与人类之间的不必要接触来实现机器人的安全运行。

LOCOBOT采用多个光子混合器设备（PMD）来监测移动机器人的工作空间。基于PMD数据计算机器人及其当前环境的虚拟表示，从而实现机器人与障碍物之间的距离计算。利用这些距离和机器人的运动数据，实时预测碰撞概率，进而控制机器人以避免碰撞。

与其他基于PMD的避碰方法不同，由于平台的移动性，仅依靠环境安装的传感器是不够的。机器人安装的移动传感器需要更复杂的预处理，这加剧了实时处理的难度。

以下是LOCOBOT避碰的关键步骤：
1. 建模与校准 ：使用统一机器人描述格式（URDF）对机器人的物理形状和运