這一年的新作品-半自動輪椅機器手

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大家好，這是小弟今年跟卡內基大學的個人機器人實驗室一起合作完成的作品，他們的機器人賀伯先生。簡單一句話說，這個輪椅機器手主要是協助上肢功能微弱的輪椅使用者在獨居或外出時仍能完成日常生活中所需的活動（這一句還真長）。像是進食、拿東西等等。我們今年有別於以往一般單純的位置控制或角度控制，重點在於發展以完成某項任務為主的操縱方式，例如影片中喝一杯飲料的任務，結合電腦視覺判斷飲料的位置、搭配事先建立的模擬環境規劃不會讓飲料灑出來的路徑送到使用者口邊與放回桌面，讓使用者只需要按一個鍵就可以喝一杯飲料。

其中用到的幾個名詞解釋，

MOPED-多個物體姿態估算與偵測：這是電腦視覺的部分，主要是用單張影像中的特徵點跟資料庫裡面學習過的物體的特徵點比對，找出所有可能的組合，並依據一些方式評分，最後取出得分最高的那組去算出位置與擺放的角度。

CBiRRT-限制雙向快速隨機樹，這是改過的雙向快速隨機樹，用作路徑規劃的計算，他可以設一些位置角度的限制，使在規劃路徑時避開這些限制，但也有可能更難找到解，所以有些時候會算不出來。

iARM-這隻機器手是目前唯一美國食品藥物管理局通過的可以用在輪椅上的機器手，一隻兩萬多美金。

ROS-這應該不用說了吧，谷歌有名的機器人操作系統，以上的理論都是在ROS下面執行的。

OpenRAVE-開源的機器人路徑與抓取規劃模擬軟體，這裡用來顯示模擬結果。大家若有想到什麼問題，也歡迎一起討論一下，有許多東西我也還在摸索之中。

pcedison

真厲害！最近會把  OpenRAVE 拿來研究一下，感謝分享！

mbass

能上傅更多資料嗎?

目前的問題是? 感覺上完成度已經很高了, 可是好像還少了點什麼!!

相關的資料請參考卡內基大學的實驗室網站，基本上只要會一點點Linux, ROS, C++, Python就可以大概瞭解怎麼安裝和用他們的程式了。萬一遇到問題，也可以跟我說一聲，我可以幫忙問問。
http://personalrobotics.ri.cmu.edu/

目前最嚴重的問題就是，人還是有許多對物體的操控經驗沒辦法程式化，例如人可以推動桌上有把手的杯子直到方便抓取後才拿起來，或是移動書本到超過桌邊，才將書整本拿起來，可是什麼情況會推，什麼情況會直接拿，這就是每天累積的經驗了。其他的小問題像是，OpenRAVE所有的模擬都是在環境結構已知的情況下，若是桌椅櫃子歪了一點，實際動作時就有可能撞到了。另外一點就是CBiRRT有點挑剃，只要機器視覺測到的物體稍有一點點跟桌面重疊的話，就算不出結果了。

j大您好
沒辦法程式化的部分
是結構物件的實體臨界太固定的關係嗎?

人的操作經驗也是累積出來的
從碰到物體的開始
就會去判斷他是否易脆易折, 是否柔軟, 是否滑溜,  是否很重
進而決定握力與臂力的搭配
(我觀察我家小朋友學拿東西跟吃飯的感想)
只靠視覺的話應該是會有盲點的
不過如果機械手上面的感測器有限
這樣的問題確實不好克服!!