NVIDIA、MIT都在用，Franka Emika机器人开源版，让研究更轻松

2021 年 9 月18 日ANA Avatar Xprize Challenge半决赛开始，在这场半决赛中，围绕遥操作、机器人对不规则物体抓取和处理、例如穿衣服等帮人服务的三个关键测试场景进行了展开，德国波恩大学自主智能系统实验室的机器人竞赛团队NimbRo的一个最新采取Franka Emika机器人平台搭建的复合机器人拿到了非常高的分数。

协作机器人的发展时间还非常短，但它无疑仍然有非常多的研究和探索可能性。要想从制造到家庭，一些机器人和人类的交互研究就必不可少。

例如生成抓握姿势就是机器人抓取任务中非常关键的组成部分，这决定了机器人未来能否在家庭服务中实现更多的可能性。机器人如何既能够抓一个杯子，又能很好抓住一个花瓶？或者各种形态的物体？机器人与不同体积、重量物体交互的细节有哪些需要考虑？

又例如人类行为建模对于人机协作交互至关重要，这定义了机器人和人类在一些环境中的安全交互可能性。机器人如何与一个动态的人类完成交互？怎么判断人类动作的轨迹，并在不确定的位置中成功且安全完成抓取？当人类因为机器人的动作作出目标反应的时候，人机协作适应性如何？

又例如人机切换是人机协作的一个特别深入的领域，这涉及到机器人的反应性切换，机器人如何适应人类向机器人递送物体的方式，机器人怎么与不同人进行流畅交互，中间的姿态、切换问题怎么解决？

这些具体细节都有待研究。

▍开源带来更广泛研究价值

英伟达也进行了上述的一系列展开研究。

为了研究机器人对各类物体的最佳抓取姿态，他们在虚拟环境中基于对象三维模型建立了一个对不同形态物体通用性的抓取模型，通过深度学习技术调整对于机器人抓握位姿选择的帮助和改变，从而用于为未知对象生成不同的最优抓取姿态。

这个模型在现实世界中测试执行的时候，英伟达研究者发现由于物理环境下的限制，这个模型还不能完全实现抓取所需的高鲁棒和精度。为了优化和处理这些尚不完美的感知，以及处理由于机器人关节极限、误差控制和难以建模的摩擦等物理现象造成的现实问题。研究人员着重提到了他们采用支持人工智能的Franka Emika机器人平台，这使得他们不仅快速实现生成了不同的抓取样本集，并在现实环境中顺利采取消融研究，完成了进一步的抓取模型实验，Franka Emika机器人的开源性极大地提高了英伟达软件研究的效率，同时细化了研究数据和成果。

而英伟达和华盛顿大学合作的一个项目，则重点研究了复杂动态环境下的多人机协作和切换协调性问题，他们提出了一个新的基于模型预测控制(MPC)的框架，该框架可以通过让机器人建立人类协作者的模型，实现可能的运动预测以及逆最优控制。

同样英伟达选择以开源性非常高的Franka Emika机器人为研究实验模型，在噪声等环境下实现了协调轨迹生成，并对算法和模型完成了有效性验证。

同时英伟达和华盛顿大学的另外一个研究团队合作，通过针对人机交互中人类的不同抓取方法进行分类，并得出了一个涵盖广泛的手形状和姿势的数据集，他们在Franka Emika机器人的实际验证中，证明了机器人可以通过数据抓取及时判断人类抓取位姿，并能流畅地从人类那里顺利将物体拿到。

不仅是这些研究，在前面机器人大讲堂也报道过，美国麻省理工学院研究人员研发的一种新算法，能让机器人灵活地帮人类穿衣服。

该研究算法可为机器人找到有效的动态轨迹规划，使机器人能够实时碰撞检测，并在碰撞时做出相应反应以减少和人接触产生的力，确保人类人身安全，并避免机器人安全碰撞导致锁死等问题。而他们现实中验证算法的模型同样是Franka Emika机器人。

由于这些研究，其中就涉及到更进一步的人机协作，或者是机器人在人工智能和大数据应用上的探索，因此这部分研究，对于协作机器人提出了更高的要求，需要机器人具备更强的灵活性和更高的开源性。

▍开源成果显著

如上述研究提到的，在开源应用上，目前Franka Emika已经积累了非常多的研究案例，其中包括了最知名的机器学习和人工智能研究机构和企业以及医疗保健和教育机构，例如麻省理工学院、斯坦福大学、宾西法尼亚大学等世界著名高校也是Franka 机器人的用户。

在ICRA2021上，就有将近50篇文章以Franka机器人作为研发平台，应用Franka机器人的案例能在各大国际论文资料库里面查阅到，目前已经囊括了自主视觉抓取、多机协同工作、人机交互研究、自适应装配、AR+机器人、遥操作、主从力反馈、仿生手臂等多个应用场景。包括英伟达的人工智能算法，以及很多医疗机器人的研究，大多也以Franka作为硬件实践平台。斯坦福机器人实验室、英伟达等一流的高校和企业对此给出了极高的评价。

开源对于机器人的研究和二次开发带来的价值不言而喻。非常多的机器人研究者都希望能有一款不用再去学习新的接口或者是新的编程技能的协作机器人，因为这会大大减少二次开发的时间和研究应用的投入，而Franka Emika机器人无疑再次基础上更进一步。

▍开源特性显著

那么，Franka Emika的优越开源特性是怎么实现的？

其实Franka Emika开源版机器人附加了一个独特的底层双向控制接口FCI (Franka Control Interface)，用户借助 FCI 可与机器人的本体和抓手建立快速的底层双向连接。

激活 FCI用户即可通过快速、直接的底层双向通信将工作站 PC 连接到机器人系统，这样可以提供机器人的当前状态并对其实施1 kHz的实时网络控制。

这意味着机器人可以及时接受多种控制值，例如：

（1）重力和摩擦补偿关节空间扭矩命令；

（2）关节角度或速度命令；

（3）笛卡尔位姿或速度命令。

同时，控制者可以使用1 kHz的数据读取一些关键信息，例如：

（1）实时测量的关节数据，例如角度、角速度和连杆侧扭矩传感器信号；

（2）估计外部施加的扭矩和扭力；

（3）各种碰撞和接触信息。

这种特性使得当FCI处于活动状态时，研究者可以完全、排他地控制手臂和抓手，英伟达的一些验证性实验就是在此基础上得以迅速完成。

当然，为了更简化研究流程，研究者还可以访问机器人模型库model library。

该库当前提供：

（1）所有机器人关节的正向运动学；

（2）所有机器人关节的雅可比矩阵；

（3）动力学方面：惯性矩阵、科式力项和离心矢量项和重力矢量项。

目前，该机器人版本已经完美支持C++、ROS、MoveIt、MATLAB、Simulink五种语言和平台接口，是开展力控制、运动算法、抓取策略、交互场景，机器学习和医疗手术机器人等现实环境研究和测试的理想平台。

▍本体优势明显

为什么Franka Emika会坚持开源？

这和其创始人Sami Haddadin博士的经历非常相关。Sami Haddadin博士是全球机器人技术领域的权威专家之一，本身也是德国慕尼黑大学机器人与机器智能学院的院长，具有丰富的机器人研发经验。

可能与本身就是研究者有关，在Sami Haddadin博士多年的研发历程中，一直希望有一款能更适用于研发者的机器人，帮助加快研究者们的研发进度。而一款对用户友好且经济实惠又开源程度高的机器人产品，无疑是研究者们的最好选择。2016年，受到人类敏捷性和触觉的启发，Sami Haddadin博士开发了一款基于APP的关节力控型机器人。推出两年后Franka Emika机器人凭借产品的优异性能，成功获得了德国未来奖和创新奖，并成功登上了2018《时代》50个最佳发明名单。

在此基础上，Franka Emika也诞生了这样一款适合科研教育的开源版机器人(Research version)，希望帮助AI、力控制、运动算法、抓取策略、交互场景、机器学习、医疗机器人等各个领域的研究者，加快细分领域的研究进程。

当然，除了开源性，一个稳定的机器人本体也至关重要。

Franka Emika机器人所有的轴都带有力矩传感器，这些关节动力模组由德国制造，采用14位分辨率双冗余绝对位置编码器，能实现1KHz高速总线，借助高效率直流无刷电机和零背隙应变波齿轮，以及坚固耐用的交叉滚子轴承、13位分辨率的扭矩传感器，Franka Emika机器人具备极精确的力感应，同时有卓越的精度和灵敏度，极易安装和使用。

为了进一步简化机器人的使用流程，Franka Emika建立了一个FRANKA WORLD。这是一个可以与全球Franka用户分享最新的APPs和Tasks的创新数字化机器人平台，能以此将数字技术与现实世界互相连接。Franka World 支持研究人员、合作伙伴、客户、开发人员、供应商等各方以及机器人之间的社区性互动，目前已经有上百款APP可以在这个平台上下载选配。未来用户可以开发属于自己的APP，甚至在Franka World上分销给其他用户。

当然，用户也可以选配各种原厂的配件，提高使用效率，这些配件包括能提供基于工作流编程方式的TQAPP系统软件包，以及电动吸盘等即插即用的末端工具。

而这些，都是Franka Emika机器人坚持研发初衷，朝着成为理想的开发平台而做出的努力。

▍开源参考链接

Franka Emika在网上也提供有各类开源参考文件，方便入门或者进阶用户，链接如下：

FCIDocumentation:（FCI介绍编译安装教程Q&A）

https://frankaemika.github.io/docs/index.html

libfrankaC++ API Documentation: （API文档）

https://frankaemika.github.io/libfranka/

libfrankaSource Code: （libfranka的C++源码）

https://github.com/frankaemika/libfranka

ROSIntegration:（ROS集成源代码）

https://github.com/frankaemika/franka_ros

FrankaMatLab包介绍

https://www.mathworks.com/products/connections/product_detail/franka-emika-robots.html

FrankaWorld: （免费注册，研发交流社区，用户手册，共享研究成果论文等）

https://world.franka.de/

机器人的3D数模 : https://download.franka.de/SolidWorks.zip

更多内容，也可以访问：

http://www.franka.cn/

参考文章：

ArsalanMousavian Clemens Eppner Dieter Fox;6-DOF GraspNet: Variational GraspGeneration for Object Manipulation;arXiv:1905.10520v2 [cs.CV] 17 Aug 2019

AdamFishman, Chris Paxton, Wei Yang, Dieter Fox, Byron Boots, and NathanRatliff1;Collaborative Interaction Models for Optimized Human-RobotTeamwork;arXiv:1910.04339v2 [cs.RO] 3 Sep 2020

Wei YangChris Paxton, Maya Cakmak, and Dieter Fox;Human Grasp Classification forReactive Human-to-Robot Handovers;arXiv:2003.06000v1 [cs.RO] 12 Mar 2020

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