面部肌肤按摩机器人轨迹规划与作业优化方法研究

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由于医疗康复、按摩保健、美容护理领域存在从业人员需求大、技能要求高、培养周期长、人工成本高等问题,与人体肌肤直接接触作业的机器人需求逐渐增多。这类机器人需作业于人体肌肤表层,按照特定的轨迹和速度运动,在肌肤特定位置上,按一定的姿态施加适当的作用力。本课题针对面部皮肤的特性,以面部肌肤按摩机器人为研究对象,研究了面部肌肤无特定角点轮廓信息获取、面部按摩轨迹规划及作业优化问题,主要内容如下:构建了包括视觉系统、机器人本体、控制器及服务器的面部肌肤按摩机器人系统,基于Kinect 2深度相机的视觉系统快速获取面部轮廓三维信息,进行机器人手眼标定得到机器人与Kinect 2相机间的位姿变换矩阵,将面部三维信息转换到机器人基坐标系下。针对Kinect 2相机获得的面部三维点云模型特征点数量较少、精度较低的问题,通过Dlib面部特征点约束进行面部模型变形,基于各向异性细化算法进行三角网格细化与优化,有效地提高了Kinect2面部曲面重构精度。研究了皮肤结构与力学性能,对机器人面部按摩关键问题进行了分析;为确保面部肌肤作业机器人操作的安全性,以成年人颌面部部位标准尺寸为依据实现了面部作业区域的划分;重点考虑皮肤各向异性,基于皮肤张力线设计了机器人按摩轨迹;通过等平面法与二分法获取了按摩曲线轨迹,并基于面部曲率对轨迹进行了优化。研究了机器人面部按摩作业中末端按摩头与皮肤摩擦接触时接触应力与能量变化情况,基于能量函数与韦伯-费希纳定律建立了机器人作业带来的物理刺激与触觉感知心理量间的关系,实现了舒适度感知的度量;设计了不同面部作业区域的舒适度感知实验,并利用实验结果确定了舒适度感知优化模型;针对不同的作业目标,建立了机器人作业参数优化数学模型,实现了基于舒适度感知的机器人作业优化。基于本文的面部肌肤按摩机器人系统及各方法的研究,进行了机器人面部按摩实验,通过实验验证本文方法的可行性和有效性。
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