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基于人體動(dòng)作識(shí)別的人機(jī)協(xié)作安全策略研究

發(fā)布時(shí)間:2024-07-11 05:55
  隨著工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展,越來(lái)越多的機(jī)器人開(kāi)始走進(jìn)工廠代替人工完成高重復(fù)性的工作,新的人機(jī)協(xié)作模式將打破傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人與工人的界限,成為未來(lái)的發(fā)展方向。協(xié)作機(jī)器人引入實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景要解決的一大問(wèn)題就是安全問(wèn)題,本文基于Kinect深度相機(jī)建立了協(xié)作環(huán)境觀測(cè)系統(tǒng),通過(guò)多傳感器信息融合,能夠?qū)Νh(huán)境中的人進(jìn)行精確骨骼建模,并根據(jù)人體骨骼模型設(shè)計(jì)了人-機(jī)器人自主避碰模型,基于安全協(xié)作標(biāo)準(zhǔn)ISO/TS 15066建立了動(dòng)態(tài)安全策略并研究了機(jī)器人自主避碰方法。人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)是一種典型的非標(biāo)系統(tǒng),不同的協(xié)作場(chǎng)景對(duì)應(yīng)不同的傳感器配置方式。根據(jù)本文限定的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景,設(shè)計(jì)了適宜的多Kinect配置方式,并根據(jù)硬件傳感器的參數(shù)特性及驅(qū)動(dòng)要求,搭建了以UDP通訊協(xié)議為基礎(chǔ)的客戶端+服務(wù)器模式的多相機(jī)信息通訊系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)物體觀測(cè)坐標(biāo)的統(tǒng)一,采用改進(jìn)的ICP算法對(duì)多Kinect系統(tǒng)進(jìn)行了外參數(shù)標(biāo)定,完成了多個(gè)相機(jī)坐標(biāo)系的互相轉(zhuǎn)換,并實(shí)現(xiàn)了相機(jī)坐標(biāo)系與機(jī)器人坐標(biāo)系配準(zhǔn),保證場(chǎng)景中人體姿態(tài)的實(shí)時(shí)采集。引入多相機(jī)的目的是為了解決單相機(jī)存在的抖動(dòng)、人體自遮擋、人-機(jī)器人互遮擋等問(wèn)題造成的關(guān)節(jié)點(diǎn)空間位置識(shí)別精度低等問(wèn)題,因此本文研...

【文章頁(yè)數(shù)】:88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-5德國(guó)慕尼黑大學(xué)的FusionKit硬件框架

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哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-4-用目標(biāo)特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下,在運(yùn)動(dòng)開(kāi)始后的最初300-500毫秒內(nèi)進(jìn)行在線目標(biāo)預(yù)測(cè)。該方法的優(yōu)點(diǎn)是有可能預(yù)測(cè)未來(lái)可能運(yùn)動(dòng)的樣本,實(shí)現(xiàn)人類和機(jī)器人之間流暢而安全的互動(dòng),雙方都能預(yù)見(jiàn)對(duì)方的行動(dòng)。該方法的建設(shè)性貢獻(xiàn)是利用運(yùn)動(dòng)學(xué)線索,考慮到人和機(jī)器人未....


圖1-6根據(jù)人體朝向分配權(quán)重的多相機(jī)系統(tǒng)

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哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-6-高質(zhì)量的全身3D骨骼跟蹤。該研究根據(jù)用戶面向的方向?qū)θ梭w運(yùn)動(dòng)進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)調(diào)整的方法,判斷人體是否正對(duì)Kinect,如果背對(duì)Kinect,進(jìn)行左右側(cè)數(shù)據(jù)交換(LRS),從而解決Kinect不能識(shí)別人體正反面的缺點(diǎn)。該研究使用OptiTrack系....


圖1-7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)人體動(dòng)作

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哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-6-高質(zhì)量的全身3D骨骼跟蹤。該研究根據(jù)用戶面向的方向?qū)θ梭w運(yùn)動(dòng)進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)調(diào)整的方法,判斷人體是否正對(duì)Kinect,如果背對(duì)Kinect,進(jìn)行左右側(cè)數(shù)據(jù)交換(LRS),從而解決Kinect不能識(shí)別人體正反面的缺點(diǎn)。該研究使用OptiTrack系....


圖1-8卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)人體骨骼跟蹤

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哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-6-高質(zhì)量的全身3D骨骼跟蹤。該研究根據(jù)用戶面向的方向?qū)θ梭w運(yùn)動(dòng)進(jìn)行自適應(yīng)加權(quán)調(diào)整的方法,判斷人體是否正對(duì)Kinect,如果背對(duì)Kinect,進(jìn)行左右側(cè)數(shù)據(jù)交換(LRS),從而解決Kinect不能識(shí)別人體正反面的缺點(diǎn)。該研究使用OptiTrack系....



本文編號(hào):4005343

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