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【LimitlessIQ.com智慧機器人網】 影/台灣唯一入圍2017亞馬遜機器人挑戰賽決賽 淡江大學研發「陣列式吸盤手」應戰

刊登時間 2017/06/12 撰寫 記者林信男/台北報導 報導來源連結

進入淡江大學外語大樓,走下通往B1的樓梯,推開「智慧自動化與機器人中心」大門,只見一群學生圍繞在1隻黑色機械手臂旁,反覆測試前緣的吸盤功能;這隻機械手臂,不只是電機系殫精竭慮的研究成果,更是代表台灣參加2017年「亞馬遜機器人挑戰賽」(ARC:Amazon Robotics Challenge)的秘密武器。

倉儲、物流機器人不稀奇,能自動化上下貨才厲害,為達成上述目標,電商巨擘亞馬遜(Amazon)連續3年舉辦「亞馬遜機器人挑戰賽」,向全球好手,尋求解決方案。

入圍2017年決賽的16支隊伍中,淡江大學是唯一來自台灣的團隊,他們將帶著自行研發的陣列式吸盤機械手臂「TKU M-Bot」,前往日本名古屋,與麻省理工學院(MIT)、普林斯頓大學、東京大學等知名學府,同台競技。

本次比賽,亞馬遜要求參賽機器人執行3項任務,第1,夾取(pick task),機器人必須從櫥櫃上,將目標物夾取至紙箱內;第2,放置(stow task),從運輸箱內取出目標物,並放置到櫥櫃上;第3,最終任務(final round task),把所有物品放置好後,再將指定物夾至箱子內。

這些動作看似容易,卻必須克服機器手臂負重、視覺辨識,以及夾爪設計等難題。「TKU M-Bot」隊長、淡大電機研究所博士生陳功瀚表示,在競賽時夾取的物品中,有一半是已知物(例如礦泉水、筆記本、清潔劑等),另一半則是未知物,「讓你無法預測」。

陳功瀚指出,「前兩屆比賽,都是讓機器人夾取已知物品,這次,機器人必須辨識、夾取未知物品,難度更高,設計上的最大困難,就在於影像辨識功能。」

「TKU M-Bot」成員、電機研究所博士生馮彥彰,主責影像辨識。他說,「TKU M-Bot」採用深度學習法,搭配Intel RealSense攝影機,加強物體辨識能力,「用2D影像分割,辨別物體所在位置,以3D判斷如何夾取。」

陳功瀚強調,去年ARC前三名得主,都採用市面上買得到的機械手臂,不過,為了提升可控性,「TKU M-Bot」團隊選擇自行研製7軸機械手臂;而在這次比賽中,除視覺之外,另一個關鍵,就是夾具,「我們設計成吸盤的形式」。

「TKU M-Bot」成員、主責夾具設計的機器人工程碩士生陳少瑜表示,「TKU M-Bot」的夾具,由5個吸盤構成,稱之為「陣列式吸盤」;相較於一般夾爪,「陣列式吸盤」在抓(吸)取外表平滑、形狀不規則物品時,更具優勢。

「陣列式吸盤」的5個吸盤,分別對應5顆壓力感測器,在抓(吸)取物品的同時,會將壓力數值回饋至電腦,操作者根據數值,就可判斷是否成功抓(吸)取;外觀上,「陣列式吸盤」夾具,讓這隻機械手的前緣多出一截;陳少瑜形容,「就像手拿一雙筷子,有利進入狹小空間夾取物品。」

比賽時的夾取目標物,最大重量達1公斤,因此,「TKU M-Bot」機械手臂不僅要能抓(吸)取各式物品,也要有1公斤以上的負重能力。陳少瑜說,「TKU M-Bot」機械手臂的最大負重,約1.4至1.5公斤。

「TKU M-Bot」團隊共有14人,成員從博士生到大四生都有,指導老師為電機系教授翁慶昌與副教授蔡奇謚。

「亞馬遜機器人挑戰賽」的參賽者,不限於大專院校,企業也可組隊參加,2017年入圍決賽的16支團隊中,僅淡江大學來自台灣,其餘隊伍包括美國麻省理工學院、普林斯頓大學、杜克大學、卡內基美隆大學、新加坡南洋理工大學、澳洲雪梨大學、日本東京大學等多所知名學府,以及Panasonic、TOSHIBA等企業。

2017年「亞馬遜機器人挑戰賽」將於7月27日(至7月30日),在日本名古屋登場;獎勵方面,夾取(pick task)與放置(stow task)項目前三名得主,分別可獲得2萬、1萬及5,000美元獎金;最終任務(final round task)前三名得主,各可獲得8萬、4萬及2萬美元獎金。