隨著工業(yè)機器人的發(fā)展,越來越多的機器人開始走進工廠代替人工完成高重復性的工作,新的人機協作模式將打破傳統工業(yè)機器人與工人的界限,成為未來的發(fā)展方向。協作機器人引入實際生產場景要解決的一大問題就是安全問題,本文基于Kinect深度相機建立了協作環(huán)境觀測系統,通過多傳感器信息融合,能夠對環(huán)境中的人進行精確骨骼建模,并根據人體骨骼模型設計了人-機器人自主避碰模型,基于安全協作標準ISO/TS 15066建立了動態(tài)安全策略并研究了機器人自主避碰方法。人機協作系統是一種典型的非標系統,不同的協作場景對應不同的傳感器配置方式。根據本文限定的實驗場景,設計了適宜的多Kinect配置方式,并根據硬件傳感器的參數特性及驅動要求,搭建了以UDP通訊協議為基礎的客戶端+服務器模式的多相機信息通訊系統。為了實現物體觀測坐標的統一,采用改進的ICP算法對多Kinect系統進行了外參數標定,完成了多個相機坐標系的互相轉換,并實現了相機坐標系與機器人坐標系配準,保證場景中人體姿態(tài)的實時采集。引入多相機的目的是為了解決單相機存在的抖動、人體自遮擋、人-機器人互遮擋等問題造成的關節(jié)點空間位置識別精度低等問題,因此本文研...

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-5德國慕尼黑大學的FusionKit硬件框架

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-4-用目標特定訓練數據的情況下，在運動開始后的最初300-500毫秒內進行在線目標預測。該方法的優(yōu)點是有可能預測未來可能運動的樣本，實現人類和機器人之間流暢而安全的互動，雙方都能預見對方的行動。該方法的建設性貢獻是利用運動學線索，考慮到人和機器人未....

圖1-6根據人體朝向分配權重的多相機系統

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-6-高質量的全身3D骨骼跟蹤。該研究根據用戶面向的方向對人體運動進行自適應加權調整的方法，判斷人體是否正對Kinect，如果背對Kinect，進行左右側數據交換(LRS)，從而解決Kinect不能識別人體正反面的缺點。該研究使用OptiTrack系....

圖1-7神經網絡預測人體動作

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-6-高質量的全身3D骨骼跟蹤。該研究根據用戶面向的方向對人體運動進行自適應加權調整的方法，判斷人體是否正對Kinect，如果背對Kinect，進行左右側數據交換(LRS)，從而解決Kinect不能識別人體正反面的缺點。該研究使用OptiTrack系....

圖1-8卡爾曼濾波實現人體骨骼跟蹤

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文-6-高質量的全身3D骨骼跟蹤。該研究根據用戶面向的方向對人體運動進行自適應加權調整的方法，判斷人體是否正對Kinect，如果背對Kinect，進行左右側數據交換(LRS)，從而解決Kinect不能識別人體正反面的缺點。該研究使用OptiTrack系....

本文編號：4005343