工业机器人抓取时怎么定位？用什么传感器来检测？
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从机器视觉的角度，由简入繁从相机标定，平面物体检测、有纹理物体、无纹理物体、深度学习、与任务/运动规划结合等6个方面深度解析文章的标题。
首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块：1. 物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；2. 位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；
3. 相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。
当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。
由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧：机器人抓取时怎么定位的，用什么传感器来检测？
1.【单相机+物体识别】，用通俗的说法，就是用一个（一般是装在头部）的摄像头识别目标物体（或图案），在已知目标物体的几何信息的情况下，可以推算物体的位置。
2.【深度相机】在拍摄图片之外，可以知道图片中每点深度（距离）的东西，低端的就是微软XBOX配的那个体感设备。在已知深度的情况下，可以根据先验知识，在不指定物体的情况下推测要抓取的位置。
3.【多相机】通常方案是利用多目实现深度相机，然后照上面办法来。另外一种思路，是把相机放在不同位置，比如头、手分别放置相机，协调工作。
4.【单个移动相机】可以利用多次拍摄达到多相机的效果，不过目标不能动。
5.【干脆把物体固定】
==然后还要知道机械臂的位置==
1.【基座固定】只要根据机械臂中关节处的传感器就可以知道末端位置，精度通常绝对够用。
2.【红外标记定位】通过在及机械臂末端（或可以计算出相对位置关系的地方）上放置多个（一般不共面）红外标记点，然后用摄像头检测，可以比较准确的获得位置。有些系统也使用多摄像头方案。
3.【和识别物体用一样的技术】
4.【通过坐标变换回避问题】比如，我可以在手部放置传感器计算手和目标的相对位置，而不计算全局坐标，这样就不用定位了。
==然后让手臂到物体附近==
首先手臂内部的电流环、速度环、位置环通常是基础，这里就不多说了。在可以控制机械臂的前提下，我们要做的工作主要是：
1.规划路径，简单来说，就是确定机器人如何抬起手臂比较合理，对简单的机械臂来说，求解很简单，对多自由度的来说，这个里面有个运动学逆解的问题。
2.按照规划运动，对于绝大多数系统来说，这个过程在轨迹层面是开环的，没有反馈，因为机器人关节内的闭环通常有足够的经度。
==可以开始抓了==
抓取中核心是两个问题：【我什么时候开始合拢手指】和【别捏碎了】。
一般来说，我们会让手掌张开，垂直的深入要抓取的位置，这个时候，视觉系统通常会被手掌遮挡无法看到高精度的情况，所以有些系统会使用接近开关或者测距传感器来辅助定位。当手完全深入后，就可以合拢手指，抓取物体，对简单任务来说，合拢的程度可以是固定的；对拿鸡蛋这样的问题，通常我们是使用手指上的压力传感器来做力反馈的。
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