【摘 要】
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为实现安全高效的人机协作(HRC),需要机器人及时对人的动作做出预测,从而积极主动地辅助人工作.为解决在HRC装配场景中机器人对人的动作终点预测问题,提出了一种基于长短时记
【机 构】
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北京航空航天大学机械工程及自动化学院,北京,100083
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为实现安全高效的人机协作(HRC),需要机器人及时对人的动作做出预测,从而积极主动地辅助人工作.为解决在HRC装配场景中机器人对人的动作终点预测问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的动作终点预测方法.在训练阶段,用人的动作序列与对应的动作终点组成的样本训练LSTM网络,构建动作序列与动作终点之间的映射.在应用阶段,根据人的动作的初始部分对动作终点提前做出预测.通过在装配场景中,对人抓取工具或零件的动作终点进行预测,验证了所提方法的有效性.在观测到50％的动作片段时,预测准确率达到80％以上.
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