面向人机协作的人-环境感知和机器人运动规划

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机器人因具有工作空间大、响应速度快和承载能力强等特性在生产制造中应用日益广泛。目前机器人主要通过离线编程的方式完成简单、重复性的劳动,存在智能化程度低、处理复杂任务困难等问题,难以适应多品种、小批量、多规格产品的生产。随着机器人相关研究的不断深入,人机协作解决上述问题的优势越来越明显,人类的融入使得机器人系统的柔性化和智能化程度显著提升。然而,人与机器人处于同一环境中协作完成任务也对机器人的感知和智能控制能力提出了更高的要求,机器人需要具备感知人体行为与运动物体位姿和动态运动生成的能力。因此,本文基于人机协作技术,提出“人-机器人-环境”下的机器人系统,重点针对人机协作软硬件系统搭建、旋转投影变换下骨架动作识别、姿态动态系统下机器人运动生成和连续运动物体的6D位姿估计展开了研究,本文的主要研究内容如下:1、“人-机器人-环境”下的人机协作系统构建。通过构建控制模块、感知模块和执行交互模块,完成系统的硬件环境搭建。基于机器人开源系统平台ROS实现视觉感知模块和机器人控制模块,完成系统的软件环境设计。采用张氏标定法完成相机的内参标定,并采用最小二乘法求解相机坐标系、运动捕捉相机坐标系和机器人坐标系转换关系以获取相机的外参。协作系统构建为后续工作打下坚实基础。2、旋转投影变换下骨架动作识别。针对骨架动作序列中时空信息挖掘不充分的问题,提出了一种面向动作识别的骨架旋转投影描述子。数据预处理部分通过建立以人为中心坐标系和学习人体骨架长度实现。特征提取部分则通过旋转投影特征提取与方向梯度直方图特征提取以获取最终的特征表达。实验在三个不同的数据集上展开,算法鉴别力在HDM05数据集的三个子数据集上分别达到100%、98.2%和98.9%,在Berkeley MHAD数据集上达到100%,在UTKinect数据集上达到97.0%。3、姿态动态系统下机器人运动生成。针对动态环境下机器人运动生成问题,基于线性变参系统,提出了一种流形空间中姿态动态系统构建方法。利用李雅普诺夫理论证明所提方法具备全局渐进稳定性。姿态动态系统的构建主要包含训练数据的采集与预处理和参数训练。机器人能够从人类示教数据中学习相关经验,并用于生成机器人运动。在仿真实验中,所构建的动态系统兼具收敛性和追踪性。最终在实际机器人平台的实验中成功完成人机物品传递协作任务,说明方法具备有效性。4、连续运动物体的6D位姿估计。针对连续运动物体位姿估计问题,分别从基于学习和区域的算法出发,提出特征融合的迭代位姿估计神经网络算法和稀疏高斯下6D位姿追踪方法。前者主要包含彩色与深度图像特征融合、迭代位姿估计网络的构建和面向神经网络连续的旋转表达,后者则通过构建对应线结合图像信息以生成概率模型并采用LM法优化以迭代求解更新位姿。基于学习算法的实验在ycb和line MOD数据集上展开,实现的平均位姿估计误差分别为0.0369m和0.0169m,且算法运行平均时间仅为0.0869s。基于区域方法的实验在实际场景下开展,结果表明算法能够实现物体的位姿追踪,且对遮挡具有鲁棒性,其具备的高计算效率能够满足多物体同时追踪,并最终结合动态系统运动生成完成人机协作实际应用验证实验。
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