美國卡內基梅隆大學機器人學院的研究人員表示，在機器人的機械手臂安裝攝像頭，可以協助其快速地創建環境3D模型，并使機器人感知其手臂所在位置。

在機器人執行義務的時分，比方將手臂伸入狹小空間、或許撿起易碎的物體之前，它必需要準確地曉得它的機器手臂處于什麼地位。美國卡內基梅隆大學（CMU）機器人學院的研討員表示，將攝像頭裝在機器人手臂上可以疾速創立四周環境的3D模型，并讓機器人清楚它手臂目前身在何處。

假如攝像頭不夠準確、機器手臂不波動，就很難完成實時同步。但是CMU團隊發現，可以將攝像頭和機器手臂兼并起來，應用關節的角度確定攝像頭的形狀，從而進步繪制的精確度。機器人學博士MatthewKlingensmith說，這關于包括探查等任務都至關重要。

研討人員曾在IEEE機器人與自動化國際會議上引見其研討后果。機器人學副教授SiddharthaSrinivasa與助理研討教授MichaelKaess都參與了此次研討。

Srinivasa說，將攝像頭或許其他傳感器放置在機器人手臂上目前是行得通的，由于如今的傳感器變得更小更高效。他解釋說，這點十分重要，由于機器人“腦袋里通常有一根裝置了攝像頭的桿子”，所以它們不能像人一樣對任務環境有較好的感知。

但是假如機器人不能看到它本人的手，單單在機器手臂上裝置一個“眼睛”還遠遠不夠，由于它無法感知本人的手與環境中物體的絕對地位。這關于在未知環境中執行義務的可挪動機器人來說，是一個罕見難題。常用的處理辦法是同步定位繪圖，英文簡稱爲SLAM。這種辦法是讓機器人的不同部件經過攝像頭、激光雷達和輪測程法，合力繪制新環境的3D地圖，計算出機器人在3D世界中所處的地位。

“目前有幾個算法可以集合這些資源、構建3D空間，但是它們對傳感器的準確度和計算量均有非常苛刻的要求，”Srinivasa說。

這些算法通常如果傳感器的姿態是未知的，比方攝像頭是手持的，Klingensmith說。但是假設攝像頭裝置在機器人手臂上的話，就會對它的舉動形成限制。

Klingensmith引見說：“自動跟蹤關節角度的變化使得零碎可以繪制高質量的環地步圖，即便在攝像頭運動十分快、傳感器數據缺失或許是精確度欠佳的狀況下。”

研討人員向我們展現了多關節型機器人，他們可以經過裝置在輕型機器手臂上的深度攝像頭，完成即時圖定位功用。而在創立書架的3D模型時，其重建義務完成度與其他測繪技術相當或更好。

“要完善這項辦法還有很多任務要做，但是我們深信，它在進步機器人操作方面擁有宏大潛力，”Srinivasa說道。豐田公司、美國海軍研討辦公室和美國國度迷信基金會亦對這一研討表示支持。