核设施的退役给运营商带来了重大挑战。无论是退役还是安全控制，全世界需要处理的核废料的数量正在以惊人的速度增长。处理核废料越来越需要自动化，但出于安全原因，核工业不愿意采用完全自主的机器人控制方法，而在危险环境中，远程控制的工业机器人是首选。然而，像遥控抓取或切割未知物体这样复杂的任务，借助操纵杆和视频监控摄像头是很难控制的，有时甚至是不可能的。
为了简化这一过程，由英国伯明翰大学极限机器人实验室领导的国家核机器人中心正在研究核废料的自动化处理方案。研发的机器人辅助系统通过Ensenso 3D摄像机提供的触觉反馈和视觉信息，实现“共享”控制，执行复杂的操作任务。在系统出现故障的情况下，总是出现在循环中的操作员可以保持对机器人自动操作的控制。
应用程序
任何尝试过游乐场抓取机的人都可以证实这一点:手动控制抓取臂绝不是小事。就像在试图抓毛绒兔子时失败是无害的一样，在处理放射性废料时失败的尝试可能是戏剧性的。为了避免对人类和环境造成严重后果的破坏，机器人必须能够非常精确地探测到现场的放射性物体并进行精确的行动。操作人员把它握在手中，这取决于他来确定正确的握持位置。同时，他必须正确地评估逆运动学(反向变换)和正确地确定机器人的手臂元素的关节角度，以正确地定位它并避免碰撞。由英国研究人员开发的辅助系统极大地简化和加快了这项任务:一个标准的工业机器人配备了一个平行的颚夹持器和一个Ensenso N35 3D摄像机。
系统自动扫描未知的垃圾对象，并以点云的形式创建它们的3D模型。这是非常精确的，因为Ensenso 3D相机是根据空间视觉(立体视觉)的原理工作的，这是模仿人类的视觉。两个摄像头从不同的位置观察物体。虽然两种相机图像的图像内容看起来是相同的，但它们显示的是所观察物体的不同位置。由于已知摄像机的距离和视角以及光学元件的焦距，Ensenso软件可以确定每个单个图像像素的物点的三维协调。在这种情况下，场景被捕获使用不同的扫描位置的相机，并结合得到一个完整的3D表面从所有的视角。Ensenso的校准程序帮助将单个点云转换为一个全局坐标系，从而改善了完整的虚拟图像。由此产生的点云包含了向机器人传达正确的抓取或切割位置所需的所有空间对象信息。
在该软件的帮助下，Enseno 3D摄像机为操作员接管深度信息的感知和评估，大大减少了操作员的认知负荷。该辅助系统将被抓取物体的触觉特征与一种特殊的抓取算法相结合。
“我们的系统使用场景云自动生成几个稳定的夹持位置。由于3D相机捕捉到的点云是高分辨率和密集的，所以有可能为场景中的每个物体产生非常精确的抓取位置。在此基础上，我们的“假设排序算法”根据机器人当前的位置决定下一个要捡的物体，”国家核机器人中心的高级研究科学家纳雷什·马尔图里博士解释道。
(游戏邦注:其原理与技能游戏《Mikado》类似，即玩家每次只能拿走一根棍子，而不能移动其他棍子)。
所确定的路径引导使机器人沿着所期望的路径平稳、均匀地导航到目标抓取位置。该系统像导航系统一样，支持操作人员引导机器人手臂安全抓取，必要时还可以通过其他未知和危险的物体。系统据此计算出一个安全走廊，并通过触觉反馈帮助操作者不离开走廊。
该系统实时准确、可靠地将操作人员的手部自然运动映射到机器人的相应运动。因此，操作员始终保持手动控制，并能够在部件故障的情况下接管。他可以简单地关闭AI，通过关闭“力反馈模式”回到人类智能。根据人机共享控制的原则，系统在任何时候都处于控制之下，这在危险程度最高的环境中是至关重要的。
相机
Naresh Marturi博士说:“对于我们所有的自主把握规划、远程控制和视觉目标跟踪任务，我们使用Ensenso N35模型3D相机，其蓝色led (465nm)安装在机器人的末端执行器和其他工具上。”到目前为止，极限机器人实验室的大多数系统都只配备了一个3D摄像机。“然而，最近为了加快3D模型构建过程，我们升级了我们的系统，除了机器人上的一个摄像头外，还使用了另外三个安装在场景上的Ensenso 3D摄像头。”
恩森索N系列注定要完成这项任务。它是专门为在恶劣环境条件下使用而设计的。由于其紧凑的设计，N系列同样适用于节省空间的固定或移动使用的机器人手臂，用于移动和静态物体的三维检测。即使在照明条件很差的情况下，集成投影仪也会通过带有随机点状图案的图案掩模，将高对比度的纹理投射到被成像物体上，从而补充其表面不存在或仅微弱存在的结构。N30的铝外壳确保了电子元件的最佳散热，从而在极端环境条件下也能稳定输出光。这确保了3D数据的持续高质量和鲁棒性。即使在照明条件很差的情况下，集成投影仪也会通过带有随机点状图案的图案掩模，将高对比度的纹理投射到被成像物体上，从而补充其表面不存在或仅微弱存在的结构。
Ensenso N相机家族的相机通过Ensenso SDK轻松设置和操作。它提供了基于gpu的图像处理，可以更快地进行3D数据处理，并能够输出多摄像机操作中使用的所有摄像机的单个3D点云，这在本例中是必需的，以及来自多个观看方向的3D点云的实时合成。对于辅助系统，研究人员已经开发了他们自己的c++软件来处理相机捕捉到的3D点云。
Naresh Marturi博士解释说:“我们的软件使用Ensenso SDK(多线程)及其校准例程，将纹理覆盖在高分辨率点云上，然后将这些纹理点云转换成一个世界坐标系统。”“Ensenso SDK很容易与我们的c++软件集成。它提供了各种直接的功能和方法来捕捉和处理点云以及相机图像。此外，在CUDA支持下，SDK例程使我们能够注册多个高分辨率点云，在全球框架下生成高质量的场景云。这对我们来说是非常重要的，尤其是要产生准确把握假设。”
该系统的主要优点
- 操作人员无需担心场景深度或如何到达物体或在哪里抓住它。该系统可以在后台找出所有的东西，并帮助操作人员精确地移动到机器人最能抓住物体的地方。
- 通过触觉反馈，即使机器人不在他们面前，操作人员也能感觉到机器人在他们手中。
- 通过结合触觉和抓取规划，操作者可以非常容易、非常快速地移动远处场景中的物体，并且具有非常低的认知负荷。这节省了时间和金钱，避免了错误，提高了安全性。
前景
伯明翰极限机器人实验室的研究人员目前正在开发该方法的扩展，允许使用多指手，而不是平行的颚夹持器。这将增加抓取复杂物体时的灵活性和可靠性。在未来，操作人员还可以感受到遥控机器人的手指在抓取物体时所暴露的力量。完全自主的抓取方法也正在开发中，其中机器人手臂由人工智能控制，并由自动视觉系统引导。该团队还在研究可视化工具，以改善人类与机器人的合作，通过“共享控制”系统来控制远程机器人。
对于我们所有人的安全和健康来说，这是一个有希望的办法:处理核废料等危险物体最终是我们大家都关心的问题。通过可靠地捕捉相关物体信息，Ensenso 3D相机正在为这项全球范围内日益紧迫的任务做出重要贡献。
客户端/大学
英国伯明翰大学(University of Birmingham)的极限机器人实验室(Extreme Robotics Lab)在许多元器件方面处于市场领先地位，这些元器件是日益努力实现核操作机器人化所必需的。https://www.birmingham.ac.uk/research/activity/metallurgy-materials/robotics/our-technologies.aspx
