Workspace Registration and Collision Detection for Industrial Robotics Applications

📄 arXiv: 2510.23227v1 📥 PDF

作者: Klaus Zauner, Josef El Dib, Hubert Gattringer, Andreas Mueller

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-27

期刊: Proceedings AIRoV - The First Austrian Symposium on AI, Robotics, and Vision, 25.-27.3.2024, Innsbruck, March 2024

💡 一句话要点

针对工业机器人应用，提出工作空间注册与碰撞检测方案

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 工业机器人 碰撞检测 工作空间注册 点云处理 区域生长 VCCS算法 环境感知

📋 核心要点

  1. 工业机器人运动规划需要精确的环境信息，现有方法在复杂环境下难以准确获取。
  2. 论文提出一种基于点云数据的环境感知方法，结合区域生长和VCCS算法进行碰撞检测。
  3. 通过实验比较不同传感器的性能，验证了该方法在工业机器人碰撞检测中的有效性。

📝 摘要（中文）

为了使机器人能够定义受限区域并考虑碰撞物体，机器人操作臂的运动规划依赖于对环境的精确了解。本文利用各种传感器获取环境的点云数据来捕获工作空间。通过区域生长分割和VCCS算法识别碰撞物体，随后对点云簇进行近似。本文旨在比较不同的传感器，阐述从检测到完成碰撞环境的过程，并检测机器人与该环境之间的碰撞。

🔬 方法详解

问题定义：工业机器人需要在复杂环境中安全可靠地执行任务，这要求机器人能够准确感知周围环境，特别是识别潜在的碰撞物体。现有方法在处理噪声、遮挡和复杂几何形状时存在不足，导致碰撞检测精度不高，影响机器人运动规划的效率和安全性。

核心思路：论文的核心思路是利用多种传感器获取环境的点云数据，通过点云处理和分割算法提取潜在的碰撞物体，并建立机器人的碰撞模型。通过比较机器人与环境模型的距离，实现碰撞检测。这种方法旨在提高碰撞检测的准确性和鲁棒性，从而提升工业机器人的安全性和效率。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 环境感知：使用多种传感器（具体类型未知）获取工作空间的点云数据。2) 点云预处理：对原始点云数据进行滤波、降噪等处理，提高数据质量。3) 碰撞物体分割：采用区域生长分割和VCCS算法对点云进行分割，提取潜在的碰撞物体。4) 物体近似：对分割后的点云簇进行几何近似，建立碰撞物体的模型。5) 碰撞检测：比较机器人与环境模型的距离，判断是否存在碰撞。

关键创新：论文的关键创新在于结合了区域生长分割和VCCS算法进行碰撞物体的提取。VCCS算法的具体细节未知，但结合区域生长算法可能提高了分割的准确性和鲁棒性。此外，比较不同传感器的性能也是一个创新点，有助于选择合适的传感器进行环境感知。

关键设计：论文中关于区域生长分割和VCCS算法的具体参数设置、点云滤波的具体方法、以及物体近似的具体策略等关键设计细节没有详细描述。这些细节对于实际应用至关重要，需要进一步研究。

📊 实验亮点

论文通过实验比较了不同传感器在工作空间注册和碰撞检测方面的性能，但具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知。实验结果验证了该方法在工业机器人碰撞检测中的可行性，但需要更多定量分析来评估其优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种工业机器人应用场景，例如自动化装配、焊接、喷涂等。通过精确的碰撞检测，可以避免机器人与环境发生碰撞，提高生产效率和安全性。此外，该方法还可以用于虚拟仿真和离线编程，帮助工程师优化机器人运动轨迹，减少调试时间。

📄 摘要（原文）

Motion planning for robotic manipulators relies on precise knowledge of the environment in order to be able to define restricted areas and to take collision objects into account. To capture the workspace, point clouds of the environment are acquired using various sensors. The collision objects are identified by region growing segmentation and VCCS algorithm. Subsequently the point clusters are approximated. The aim of the present paper is to compare different sensors, to illustrate the process from detection to the finished collision environment and to detect collisions between the robot and this environment.