在机器人执行任务的时候，比如将手臂伸入狭小空间、或者捡起易碎的物体之前，它必须要精确地知道它的机器手臂处于什么位置。美国卡内基梅隆大学（CMU）机器人学院的研究员表示，将摄像头装在机器人手臂上可以快速创建周围环境的3D模型，并让机器人清楚它手臂目前身在何处。

　　美国卡内基梅隆大学机器人学院的研究人员表示，在机器人的机械手臂安装摄像头，可以协助其快速地创建环境3D模型，并使机器人感知其手臂所在位置。

　　如果摄像头不够精确、机械手臂不稳定，就很难实现实时同步。但是CMU团队发现，可以将摄像头和机械手臂合并起来，利用关节的角度确定摄像头的形态，从而提高绘制的准确度。机器人学博士Matthew Klingensmith说，这对于包括探查等工作都至关重要。

　　研究人员将在IEEE机器人与自动化国际会议上介绍其研究结果，大会将于5月17日在瑞典斯德哥尔摩举行。机器人学副教授Siddhartha Srinivasa与助理研究教授Michael Kaess都参加了此次研究。

　　Srinivasa说，将摄像头或者其他传感器放置在机器人手臂上目前是行得通的，因为现在的传感器变得更小更高效。他解释说，这点非常重要，因为机器人“脑袋里通常有一根安装了摄像头的杆子”，所以它们不能像人一样对工作环境有较好的感知。

　　但是如果机器人不能看到它自己的手，单单在机械手臂上安装一个“眼睛”还远远不够，因为它无法感知自己的手与环境中物体的相对位置。这对于在未知环境中执行任务的可移动机器人来说，是一个常见难题。常用的解决方法是同步定位绘图，英文简称为SLAM。这种方法是让机器人的不同部件通过摄像头、激光雷达和轮测程法，合力绘制新环境的3D地图，计算出机器人在3D世界中所处的位置。

　　“目前有几个算法可以集合这些资源、构建3D空间，但是它们对传感器的精确度和计算量均有十分苛刻的要求，”Srinivasa说。

　　这些算法通常假定传感器的姿势是未知的，比如摄像头是手持的，Klingensmith说。但是假如摄像头安装在机器人手臂上的话，就会对它的行动造成限制。

　　Klingensmith介绍说：“自动跟踪关节角度的变化使得系统可以绘制高质量的环境地图，即使在摄像头运动非常快、传感器数据缺失或者是准确度欠佳的情况下。”

　　研究人员向我们展示了多关节型机器人，他们能够通过安装在轻型机械手臂上的深度摄像头，实现即时图定位功能。而在创建书架的3D模型时，其重建任务完成度与其他测绘技术相当或更好。

　　“要完善这项方法还有很多工作要做，但是我们坚信，它在提高机器人操作方面拥有巨大潜力，”Srinivasa说道。丰田公司、美国海军研究办公室和美国国家科学基金会亦对这一研究表示支持。