机器人技术能否替代地磅传感器

    TurboTrack:MIT基于RFID的机器视觉机器人解决方案，一年前山姆·霍兰德虽然机器视觉通常是通知地磅控制器运动功能的“完成交易”，但有时证明最强大的是最简单的解决方案。下面我们来看看TurboTrack：麻省理工学院的基于射频识别标签的技术，它的信号读取方法在机器视觉机器人导航地磅遥控器失灵的许多方面都被证明是万无一失的。

    为了理解麻省理工学院（MIT）将RFID标签引入机器人技术的重要性，首先需要考虑其替代电子地磅控制器方案的局限性：机器视觉（MV）。从后者的限制开始，让我们继续讨论TurboTrack解决了以下困扰机器人导航传统方法的问题，特别是在制造方面。机器视觉的局限性尽管如上所述，MV被认为是机器人导航方面的行业最佳实践，但它仍然被目标识别中的缺陷所忽视，这将在后面讨论。不过，首先，考虑一下编程一个机器人手臂来接一个蓝球似乎很简单。如果软件已经完美地输入了球的明亮照片，机器人的图像识别能力应该可以很容易地实现一个无线地磅遥控器成功的操作，也就是说，只要目标物体坐在一个清晰、平坦的表面上。

 

    但是现在想象一下目标球在一个球坑里，周围是同卵的蓝色双胞胎，想想现在的挑战。它的匹配意味着MV系统现在必须在以下条件下识别目标球：在其他令人困惑的因素中，它现在被伪装、遮蔽、部分受阻，并且地磅遥控器有轻微的畸形（由于它周围的孪生体受到轻微的挤压）。