美國卡內基梅隆年夜學機械人學院的研討人員表現，在機械人的機械手臂裝置攝像頭，可以協助其疾速地創立情況3D模子，并使機械人感知其手臂地點地位。

　　在機械人履行責任的時分，比喻將手臂伸入狹窄空間、也許撿起易碎的物體之前，它必須要精確地知道它的機械手臂處于什麼位置。美國卡內基梅隆年夜學（CMU）機械人學院的研究員表現，將攝像頭裝在機械人手臂上可以快速創建周圍情況的3D模子，并讓機械人清晰它手臂今朝身在何處。

　　假設攝像頭不敷精確、機械手臂不動搖，就很難完成及時同步。然則CMU團隊發明，可以將攝像頭和機械手臂吞并起來，運用關節的角度肯定攝像頭的外形，從而提高繪制的準確度。機械人學博士Matthew Klingensmith說，這關于包含探查等義務都相當主要。

　　研究人員曾在IEEE機械人與主動化國際會議上引見其研究效果。機械人學副傳授Siddhartha Srinivasa與助理研究傳授Michael Kaess都介入了此次研究。

　　Srinivasa說，將攝像頭也許其他傳感器放置在機械人手臂上今朝是行得通的，因為現在的傳感器變得更小更高效。他說明說，這點非常主要，因為機械人“腦殼里平日有一根裝配了攝像頭的桿子”，所以它們不克不及像人一樣對義務情況有較好的感知。

　　然則假設機械人不克不及看到它自己的手，單單在機械手臂上裝配一個“眼睛”還遠遠不敷，因為它沒法感知自己的手與情況中物體的相對位置。這關于在未知情況中履行責任的可移動機械人來講，是一個罕有困難。經常使用的處置方法是同步定位畫圖，英文簡稱爲SLAM。這類方法是讓機械人的分歧部件經由攝像頭、激光雷達和輪測程法，協力繪制新情況的3D地圖，盤算出機械人在3D世界中所處的位置。

　　“今朝有幾個算法可以聚集這些資本、構建3D空間，然則它們對傳感器的精確度和盤算量均有異常刻薄的請求，”Srinivasa說。

　　這些算法平日假如傳感器的姿勢是未知的，比喻攝像頭是手持的，Klingensmith說。然則假定攝像頭裝配在機械人手臂上的話，就會對它的舉措構成限制。

　　Klingensmith引見說：“主動跟蹤關節角度的變更使得零星可以繪制高質量的環田地圖，即使在攝像頭活動非常快、傳感器數據缺掉也許是準確度欠佳的狀態下。”

　　研究人員向我們展示了多關節型機械人，他們可以經由裝配在輕型機械手臂上的深度攝像頭，完成即時圖定位功用。而在創建書架的3D模子時，其重建責任完成度與其他測繪技巧相當或更好。

　　“要完美這項方法還有許多義務要做，然則我們堅信，它在提高機械人操作方面具有巨大潛力，”Srinivasa說道。豐田公司、美國水師研究辦公室和美國國家科學基金會亦對這一研究表現支撐。