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title: 應用於商場之共享自主移動式機械手臂補貨系統開發
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# 應用於商場之共享自主移動式機械手臂補貨系統開發 (Development of a Replenishment System for Retail Stores Based on Mobile Robot Manipulator in Shared Autonomy)

#### 學生：楊承翰
#### 指導教授：楊谷洋 教授

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## （一）導論

### 1-1 研究背景

近年來，已開發國家正面臨**人力資源短缺**的問題，產業結構改變，其中**零售業**受其影響甚多。這使得部分連鎖商場（如Busy Beaver、FamilyMart 等等）開始導入移動式機器人，使其協助執行商場任務。

當前學術界對商場機器人的研究主要集中在兩大領域：一是**針對高度重複性任務**的移動式機械手臂，例如貨架盤點和補貨；另一領域則關注**以服務顧客為目標**的服務型機器人，如餐廳裡的餐點運送機器人。

### 1-2 研究動機

* 以**補貨任務效率**而言：
儘管機器人具備獨立執行補貨任務的能力，但由於**商場走道狹窄**和**周圍顧客行動**等環境限制，機器人在**尖峰時刻**的任務執行效率可能未如預期，進而對整體作業流程造成不良影響。
* 以**人體健康安全**而言：
零售產業對人體的長期負面影響不容小覷。零售業工作者經常需要**長時間站立或行走、執行重複性動作、和搬運重物**，這些可能導致身體各部位的肌肉疲乏和損傷。

### 1-3 研究目標

提出基於**輔助遠端控制（共享自主）** 操作模式之**協作補貨系統**，力求達到下列目標：
* 和自動控制（完全自主）機器人相比，**提升補貨任務之效率**；
* 以人機協作模式取代人工作業，**減少工作者工作負荷量 (workload)**，也進一步保障工作者的健康安全。



## （二）方法實作

### 2-1 系統架構

協作補貨系統架構圖如下圖所示，主要為**使用者、機器人、控制系統、和視覺整合系統**四個部分。其中，使用者配戴 VR 穿戴式裝置、手持 VR 搖桿進行操作；硬體設備採用 MARS 移動式機械手臂，其搭載深度相機、雷射測距儀、慣性測量單位等感測器；控制系統負責處理由感測器接收之資訊，並協助使用者對機器人進行控制；視覺整合系統則提供使用者當前工作環境的影像，以便於使用者執行任務。

![V3-0](https://hackmd.io/_uploads/SydQbAe56.jpg)

補貨任務流程如下：
1. 機器人搭載之感測器**接收環境資訊**，如彩色影像、深度資訊、距離資訊等，並由控制系統進行**資料前處理**；
2. 控制系統根據使用者命令 $U_{user}$ 和環境資訊**預測使用者意圖**；
3. 控制系統根據預測結果，輸出輔助控制命令 $U_{robot}$ ，並透過適當仲裁策略 $(1-\alpha)U_{user}+\alpha U_{robot}$ 決定使用者命令 $U_{user}$ 與輔助控制命令 $U_{robot}$ 的權重；
4. 控制系統根據仲裁策略對機器人進行控制；
5. 以上四步驟不斷循環，直至任務完成。

### 2-2 物件辨識系統

使用 YOLOv4 模型對 RGB 影像進行**物件辨識**以尋找目標，並用 Point Cloud Library（PCL）函式庫處理深度資訊，得到**目標物周圍點雲與機器人之距離**。

![image](https://hackmd.io/_uploads/HkyDAAlqa.png)

### 2-3 地圖建立與機器人定位

#### 地圖建立

使用 **Lidar SLAM 的 gmapping 演算法**，結合雷射測距儀的距離資訊與機器人的姿態，對平均分布於地圖的粒子進行濾波，並賦予各粒子權重值，最終篩選出權重較大之粒子，作為地圖邊界或障礙物輪廓。

#### 機器人定位

採用**自適應蒙地卡羅定位（AMCL）演算法**，該演算法會先在地圖空間中均勻的撒上粒子，接著透過獲取機器人的姿態來移動粒子，並透過雷射測距儀的距離訊息與粒子進行對比，從而賦予每個粒子生成機率，最終粒子的分布會逐漸向機器人的位置收斂，由此推算出機器人在當前地圖空間中的確切位置。

### 2-4 輔助控制策略

#### 移動平台輔助控制

在機器人周圍定義一個可變形虛擬區域 (Deformable Virtual Zone、或簡稱DVZ)。當光達偵測到障礙物，DVZ 將依據障礙物的形狀產生形變，而機器人可藉由形變的大小決定輔助控制的速度 $v_{assist}$ 和角速度 $w_{assist}$，最後根據權重參數 $\alpha$ 決定使用者和系統各自的控制權重：

$$
\begin{bmatrix}
v_{output} \\ w_{output}
\end{bmatrix} = (1-\alpha)
\begin{bmatrix}
v_{robot} \\ w_{robot}
\end{bmatrix} + \alpha
\begin{bmatrix}
v_{assist} \\ w_{assist}
\end{bmatrix}
$$

![image](https://hackmd.io/_uploads/Hy2aG349p.png)


#### 機械手臂控制策略

當系統偵測到使用者欲進行補貨行為（定義為夾爪末端點朝任一商品接近）時，給予位置和姿態的輔助控制，並自動調整適合的抓取姿態，讓使用者可以更快速、精準的夾取目標物。

![image](https://hackmd.io/_uploads/S1bSL1S9T.png)



## （三）實驗分析

### 3-1 補貨效率分析

* 實驗說明：在**待補貨商品數量相同**之條件下，比較現有「完全自主補貨機器人」、和本研究提出之「共享自主補貨機器人」，在補貨任務的**效率表現**。
* 實驗內容：
    - 補貨10件寶特瓶之效率比較
    - 補貨10件各式商品之效率比較
* 分析指標：**時間**
* 地點：於工五632教室模擬商場環境
* 受試者需求：手眼健全、長期使用 VR 裝置不會感到不適

### 3-2 補貨工作負荷度分析

* 實驗說明：在**工作時間相同**之條件下，比較傳統「人工補貨方式」、和本研究提出之「協作補貨機器人」，在進行補貨任務時對身體的**工作負荷度**。
* 實驗內容：
    - 補貨100件裝滿水的寶特瓶之工作負荷度比較
    - 補貨100件各式商品之工作負荷度比較
* 分析指標：**NASA-TLX(Task Load Index)**
* 地點：於工五632教室模擬商場環境
* 受試者需求：四肢健全、身體狀況良好、長期使用 VR 裝置不會感到不適