1、末端執(zhí)行器的位姿是由哪兩部分變量構(gòu)成的

末端執(zhí)行器的位姿是由姿態(tài)與位置兩部分變量構(gòu)成的。

末端執(zhí)行器包含機(jī)器人抓手，機(jī)器人工具快換裝置，機(jī)器人碰撞傳感器，機(jī)器人旋轉(zhuǎn)連接器，機(jī)器人壓力工具，機(jī)器人噴涂槍，機(jī)器人毛刺清理工具，機(jī)器人弧焊焊槍，機(jī)器人電焊焊槍等等。

機(jī)器人手爪是未端執(zhí)行器的一種形式，機(jī)器人未端執(zhí)行器是安裝在機(jī)器人手腕上用來進(jìn)行某種操作或作業(yè)的附加裝置。

末端執(zhí)行器設(shè)計(jì)要求：

無論是夾持式還是吸附式，機(jī)器人的末端執(zhí)行器還需要有滿足作業(yè)所需要的重復(fù)精度。應(yīng)該盡可能的使機(jī)器人末端執(zhí)行器的結(jié)構(gòu)簡單并且且緊湊，質(zhì)量輕，以減輕手臂的負(fù)荷。專用較通用的機(jī)器人末端執(zhí)行器結(jié)構(gòu)較簡單，但工作效率高，而且能夠完成各種作業(yè)。

而對于“萬能”末端執(zhí)行器來說可能會帶來結(jié)構(gòu)較復(fù)雜，費(fèi)用昂貴等缺點(diǎn)，因此提倡設(shè)計(jì)使用可快速更換的系列化的且通用化的專用機(jī)器人末端執(zhí)行器。

2、qr工業(yè)機(jī)器人的姿態(tài)有幾個(gè)關(guān)節(jié)變量決定

六個(gè)。
qr工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)研究時(shí)，通常采用矩陣運(yùn)算形式，所以包括末端關(guān)節(jié)的各關(guān)節(jié)共由六個(gè)關(guān)節(jié)變量決定。
qr工業(yè)機(jī)器人姿態(tài)說的是兩個(gè)方面，一個(gè)是機(jī)器人的位置，另一個(gè)就是機(jī)器人六軸法蘭連接的噴槍或者夾具的姿態(tài)即旋轉(zhuǎn)角度，統(tǒng)一稱為機(jī)器人位姿。

3、如何修改安川機(jī)器人字節(jié)變量值

修改方式如下：
1、選擇主菜單中的【變量】，選擇位置變量，從位置型（機(jī)器人）、位置型（基座)、位置型（工裝）中，顯示目標(biāo)變量畫面。
2、移動(dòng)到變量編號的所在頁，安川機(jī)器人變量編號沒有顯示時(shí)，通過執(zhí)行以下任一操作移動(dòng)光標(biāo)移動(dòng)。按下［翻頁］或［轉(zhuǎn)換］+［翻頁］。按下［翻頁］，在數(shù)值輸入處輸入變量編號后，按下［回車］。移動(dòng)光標(biāo)到菜單區(qū)，選擇【編輯】→【搜索】。在數(shù)值輸入處輸入變量編號后，按下［回車］。

4、MOTOMON工業(yè)機(jī)器人的位置變量有哪些

motoman機(jī)器人的位置變量是P變量，具體類型有pulse，base，robot，user，tool。
這些變量可以在機(jī)器人程序中調(diào)用。

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杭州凱爾達(dá)機(jī)器人科技有限公司

5、請問,機(jī)器人視覺抓取關(guān)鍵技術(shù)有哪些,各有哪些實(shí)現(xiàn)方法,有何優(yōu)缺點(diǎn)...

首先，我們要了解，機(jī)器人領(lǐng)域的視覺（Machine Vision）跟計(jì)算機(jī)領(lǐng)域（Computer Vision）的視覺有一些不同：機(jī)器視覺的目的是給機(jī)器人提供操作物體的信息。所以，機(jī)器視覺的研究大概有這幾塊： 

物體識別（Object Recognition）：在圖像中檢測到物體類型等，這跟 CV 的研究有很大一部分交叉； 

位姿估計(jì)（Pose Estimation）：計(jì)算出物體在攝像機(jī)坐標(biāo)系下的位置和姿態(tài)，對于機(jī)器人而言，需要抓取東西，不僅要知道這是什么，也需要知道它具體在哪里； 

相機(jī)標(biāo)定（Camera Calibration）：因?yàn)樯厦孀龅闹皇怯?jì)算了物體在相機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，我們還需要確定相機(jī)跟機(jī)器人的相對位置和姿態(tài)，這樣才可以將物體位姿轉(zhuǎn)換到機(jī)器人位姿。

當(dāng)然，我這里主要是在物體抓取領(lǐng)域的機(jī)器視覺；SLAM 等其他領(lǐng)域的就先不講了。   

由于視覺是機(jī)器人感知的一塊很重要內(nèi)容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由簡入繁的順序介紹吧：  

0. 相機(jī)標(biāo)定  

這其實(shí)屬于比較成熟的領(lǐng)域。由于我們所有物體識別都只是計(jì)算物體在相機(jī)坐標(biāo)系下的位姿，但是，機(jī)器人操作物體需要知道物體在機(jī)器人坐標(biāo)系下的位姿。所以，我們先需要對相機(jī)的位姿進(jìn)行標(biāo)定。  內(nèi)參標(biāo)定就不說了，參照張正友的論文，或者各種標(biāo)定工具箱；  外參標(biāo)定的話，根據(jù)相機(jī)安裝位置，有兩種方式：

Eye to Hand：相機(jī)與機(jī)器人極坐標(biāo)系固連，不隨機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)而運(yùn)動(dòng)

Eye in Hand：相機(jī)固連在機(jī)械臂上，隨機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)而運(yùn)動(dòng) 兩種方式的求解思路都類似，首先是眼在手外（Eye to Hand）  

只需在機(jī)械臂末端固定一個(gè)棋盤格，在相機(jī)視野內(nèi)運(yùn)動(dòng)幾個(gè)姿態(tài)。由于相機(jī)可以計(jì)算出棋盤格相對于相機(jī)坐標(biāo)系的位姿 、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)正解可以計(jì)算出機(jī)器人底座到末端抓手之間的位姿變化 、而末端爪手與棋盤格的位姿相對固定不變。  這樣，我們就可以得到一個(gè)坐標(biāo)系環(huán)

而對于眼在手上（Eye in Hand）的情況，也類似，在地上隨便放一個(gè)棋盤格（與機(jī)器人基座固連），然后讓機(jī)械臂帶著相機(jī)走幾個(gè)位姿，然后也可以形成一個(gè) 的坐標(biāo)環(huán)

平面物體檢測  

這是目前工業(yè)流水線上最常見的場景。目前來看，這一領(lǐng)域?qū)σ曈X的要求是：快速、精確、穩(wěn)定。所以，一般是采用最簡單的邊緣提取+邊緣匹配/形狀匹配的方法；而且，為了提高穩(wěn)定性、一般會通過主要打光源、采用反差大的背景等手段，減少系統(tǒng)變量。

目前，很多智能相機(jī)（如 cognex）都直接內(nèi)嵌了這些功能；而且，物體一般都是放置在一個(gè)平面上，相機(jī)只需計(jì)算物體的 三自由度位姿即可。  另外，這種應(yīng)用場景一般都是用于處理一種特定工件，相當(dāng)于只有位姿估計(jì)，而沒有物體識別。   當(dāng)然，工業(yè)上追求穩(wěn)定性無可厚非，但是隨著生產(chǎn)自動(dòng)化的要求越來越高，以及服務(wù)類機(jī)器人的興起。對更復(fù)雜物體的完整位姿 估計(jì)也就成了機(jī)器視覺的研究熱點(diǎn)。   

2. 有紋理的物體  

機(jī)器人視覺領(lǐng)域是最早開始研究有紋理的物體的，如飲料瓶、零食盒等表面帶有豐富紋理的都屬于這一類。  當(dāng)然，這些物體也還是可以用類似邊緣提取+模板匹配的方法。但是，實(shí)際機(jī)器人操作過程中，環(huán)境會更加復(fù)雜：光照條件不確定（光照）、物體距離相機(jī)距離不確定（尺度）、相機(jī)看物體的角度不確定（旋轉(zhuǎn)、仿射）、甚至是被其他物體遮擋（遮擋）。

幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一個(gè)叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超強(qiáng)局部特征點(diǎn)：  Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110.  具體原理可以看上面這篇被引用 4萬+ 的論文或各種博客，簡單地說，這個(gè)方法提取的特征點(diǎn)只跟物體表面的某部分紋理有關(guān)，與光照變化、尺度變化、仿射變換、整個(gè)物體無關(guān)。  因此，利用 SIFT 特征點(diǎn)，可以直接在相機(jī)圖像中尋找到與數(shù)據(jù)庫中相同的特征點(diǎn)，這樣，就可以確定相機(jī)中的物體是什么東西（物體識別）。

對于不會變形的物體，特征點(diǎn)在物體坐標(biāo)系下的位置是固定的。所以，我們在獲取若干點(diǎn)對之后，就可以直接求解出相機(jī)中物體與數(shù)據(jù)庫中物體之間的單應(yīng)性矩陣。  如果我們用深度相機(jī)（如Kinect）或者雙目視覺方法，確定出每個(gè)特征點(diǎn)的 3D 位置。那么，直接求解這個(gè) PnP 問題，就可以計(jì)算出物體在當(dāng)前相機(jī)坐標(biāo)系下的位姿。

↑ 這里就放一個(gè)實(shí)驗(yàn)室之前畢業(yè)師兄的成果  當(dāng)然，實(shí)際操作過程中還是有很多細(xì)節(jié)工作才可以讓它真正可用的，如：先利用點(diǎn)云分割和歐氏距離去除背景的影響、選用特征比較穩(wěn)定的物體（有時(shí)候 SIFT 也會變化）、利用貝葉斯方法加速匹配等。  而且，除了 SIFT 之外，后來又出了一大堆類似的特征點(diǎn)，如 SURF、ORB 等。   

3. 無紋理的物體 

好了，有問題的物體容易解決，那么生活中或者工業(yè)里還有很多物體是沒有紋理的：

我們最容易想到的就是：是否有一種特征點(diǎn)，可以描述物體形狀，同時(shí)具有跟 SIFT 相似的不變性？  不幸的是，據(jù)我了解，目前沒有這種特征點(diǎn)。  所以，之前一大類方法還是采用基于模板匹配的辦法，但是，對匹配的特征進(jìn)行了專門選擇（不只是邊緣等簡單特征）。  

這里，我介紹一個(gè)我們實(shí)驗(yàn)室之前使用和重現(xiàn)過的算法 LineMod：  Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.   

簡單而言，這篇論文同時(shí)利用了彩色圖像的圖像梯度和深度圖像的表面法向作為特征，與數(shù)據(jù)庫中的模板進(jìn)行匹配。  由于數(shù)據(jù)庫中的模板是從一個(gè)物體的多個(gè)視角拍攝后生成的，所以這樣匹配得到的物體位姿只能算是初步估計(jì)，并不精確。  但是，只要有了這個(gè)初步估計(jì)的物體位姿，我們就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物體模型與 3D 點(diǎn)云，從而得到物體在相機(jī)坐標(biāo)系下的精確位姿。

當(dāng)然，這個(gè)算法在具體實(shí)施過程中還是有很多細(xì)節(jié)的：如何建立模板、顏色梯度的表示等。另外，這種方法無法應(yīng)對物體被遮擋的情況。（當(dāng)然，通過降低匹配閾值，可以應(yīng)對部分遮擋，但是會造成誤識別）。  針對部分遮擋的情況，我們實(shí)驗(yàn)室的張博士去年對 LineMod 進(jìn)行了改進(jìn)，但由于論文尚未發(fā)表，所以就先不過多涉及了。   

4. 深度學(xué)習(xí)  

由于深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域得到了非常好的效果，我們做機(jī)器人的自然也會嘗試把 DL 用到機(jī)器人的物體識別中。  

首先，對于物體識別，這個(gè)就可以照搬 DL 的研究成果了，各種 CNN 拿過來用就好了。有沒有將深度學(xué)習(xí)融入機(jī)器人領(lǐng)域的嘗試？有哪些難點(diǎn)？ - 知乎 這個(gè)回答中，我提到 2016 年的『亞馬遜抓取大賽』中，很多隊(duì)伍都采用了 DL 作為物體識別算法。   然而， 在這個(gè)比賽中，雖然很多人采用 DL 進(jìn)行物體識別，但在物體位姿估計(jì)方面都還是使用比較簡單、或者傳統(tǒng)的算法。似乎并未廣泛采用 DL。 如  @周博磊  所說，一般是采用 semantic segmentation network 在彩色圖像上進(jìn)行物體分割，之后，將分割出的部分點(diǎn)云與物體 3D 模型進(jìn)行 ICP 匹配。  

當(dāng)然，直接用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做位姿估計(jì)的工作也是有的，如這篇：  Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016.  

它的方法大概是這樣：對于一個(gè)物體，取很多小塊 RGB-D 數(shù)據(jù)（只關(guān)心一個(gè)patch，用局部特征可以應(yīng)對遮擋）；每小塊有一個(gè)坐標(biāo)（相對于物體坐標(biāo)系）；然后，首先用一個(gè)自編碼器對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維；之后，用將降維后的特征用于訓(xùn)練Hough Forest。    

5. 與任務(wù)/運(yùn)動(dòng)規(guī)劃結(jié)合  

這部分也是比較有意思的研究內(nèi)容，由于機(jī)器視覺的目的是給機(jī)器人操作物體提供信息，所以，并不限于相機(jī)中的物體識別與定位，往往需要跟機(jī)器人的其他模塊相結(jié)合。

我們讓機(jī)器人從冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是這個(gè) 『雪碧』 被『美年達(dá)』擋住了。  我們?nèi)祟惖淖龇ㄊ沁@樣的：先把 『美年達(dá)』 移開，再去取 『雪碧』 。  所以，對于機(jī)器人來說，它需要先通過視覺確定雪碧在『美年達(dá)』后面，同時(shí)，還需要確定『美年達(dá)』這個(gè)東西是可以移開的，而不是冰箱門之類固定不可拿開的物體。   當(dāng)然，將視覺跟機(jī)器人結(jié)合后，會引出其他很多好玩的新東西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班門弄斧了。

機(jī)器人家上有關(guān)于這個(gè)很詳細(xì)的圖文講解，你可以看下，希望對你有用

根據(jù)我在廣東粵為工業(yè)機(jī)器人學(xué)院學(xué)習(xí)的知識所知：視覺注意在機(jī)器人上的應(yīng)用主要是目標(biāo)定位、目標(biāo)識別以及目標(biāo)跟蹤等。視覺注意一般分為自上而下的視覺注意和自上而下的視覺注意；對于在機(jī)器人上的應(yīng)用主要是自上而下（目標(biāo)驅(qū)動(dòng)）和自下而上（早期視覺特征）在什么時(shí)間以什么方式如何很好的結(jié)合。 視覺注意在機(jī)器人上的應(yīng)用主要是目標(biāo)定位、目標(biāo)識別以及目標(biāo)跟蹤等。視覺注意一般分為自上而下的視覺注意和自上而下的視覺注意；對于在機(jī)器人上的應(yīng)用主要是自上而下（目標(biāo)驅(qū)動(dòng)）和自下而上（早期視覺特征）在什么時(shí)間以什么方式如何很好的結(jié)合。

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