一种新型的机器人仿人运动系统技术方案

本发明专利技术公开了一种新型的机器人仿人运动系统，所述仿人系统由人体动作捕捉部分、人‑机动作映射部分及多关节式机器人部分组成；其中，人体动作捕捉部分与人‑机动作映射部分相关连；人‑机动作映射部分与多关节式机器人部分以无线局域网通信方式相连。本发明专利技术方案通过Kinect传感器采集人体动作的图像和深度信息，获取人体动作信息，利用相应技术实现人体动作姿态识别，建立人‑机动作映射关系，最后利用运动控制实现机器人的仿人运动，有效地降低了传统机器人对运动控制的效率及精度的严格要求，实现了人机交流过程的简单化、自然化。

A new type of humanoid motion system for robot

The invention discloses a new type of robot imitating human motion system, which is composed of a human body motion capture part, a human motion mapping part and a multi joint robot part, in which the motion capture part of the human body is connected with the action mapping part of the human body; the action mapping part of a human being machine and a multi joint machine are used. The device part is connected by WLAN communication mode. In this scheme, the image and depth information of human action are collected by Kinect sensor, the action information of human body is obtained, the gesture recognition of the human body is realized by the corresponding technology, the action mapping relation of the human body is established, and the motion control is used to realize the humanoid motion of the robot, and the motion control of the traditional robot can be effectively reduced. The strict requirements of efficiency and accuracy make the process of human-machine communication simple and natural.

【技术实现步骤摘要】
一种新型的机器人仿人运动系统
本专利技术属于机器人的人机交互，涉及一种新型的机器人仿人运动系统。
技术介绍
科学技术的发展日新月异，近百年来发展起来的机器人如今已风靡全球，并渗透到各行各业，时刻影响着我们的生活。随着机器人应用从工业领域向医疗、服务、娱乐、教育等行业不断地扩展和深入，对机器人的运动控制也提出了新的要求。传统的工业机器人对运动控制的效率和精度有严格要求，往往需要专业人员进行复杂的编程和校准，才能满足最终的使用要求。然而，对家庭服务机器人等其它领域而言，面向的是普通人群，使用者和服务对象往往缺乏相关的专业背景知识，因而，机器人操作的简单易用性、人机交互能力、运动安全性等方面的要求尤为突出。为了使人机交流更加简单、自然、友好，国内外研究人员在人机交互方式方面进行了广泛而深入的研究，提出语音、手势、眼动、人体姿态动作等种类更多、更加自然的人机互动方式。申请公布号为CN105997097A的专利技术专利申请公开了一种“人体下肢动作姿态再现系统及再现方法”，该系统包括：用于使系统正常工作的电源模块；用于采集人体动作信号的数据采集模块；用于处理从数据采集模块获取的数据信号的信号调理模块；用于控制与协调整个系统的微控制器模块；用于接收微控制器模块中的数据并将数据传送给动作姿态分析机的无线通讯模块；用于复现人体下肢运动轨迹的动作姿态分析机。该专利技术通过传感器获取相关数据并进行矢量分析，能够完整再现人体下肢动作的实时效果，但被模仿者需佩戴相应传感器设备及专门的电源模块，使用时不方便。申请公布号为CN103605375A的专利技术专利申请公开了“一种仿生机器人的控制方法及装置”，该方法包括：采集人体的关节运动信息，人体的关节运动信息中包括人体关节运动角度；根据人体关节运动角度，生成运动指令，运动指令中包括人体关节运动角度；将运动指令发送给机器人，以使机器人根据运动指令中包括的人体关节运动角度进行相应的关节运动。该专利技术虽可保存运动指令，使机器人模仿人体关节运动，并根据保存指令一直进行流水线作业，保证生产的产品精确度高，但其无人-机动作坐标系及上臂各部位旋转角度映射，很难保证人体手臂和机器人手臂各关节的运动动作的一致性与相似性。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种新型的机器人仿人运动系统，通过Kinect传感器采集人体动作的图像和深度信息，获取人体动作信息，利用相应技术实现人体动作姿态识别，建立人-机动作映射关系，最后利用运动控制实现机器人的仿人运动，有效地降低了传统机器人对运动控制的效率及精度的严格要求，实现了人机交流过程的简单化、自然化。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下的技术方案：一种新型的机器人仿人运动系统，该系统包括：人体动作捕捉部分、人-机动作映射部分及多关节式机器人部分；其中，所述人体动作捕捉部分与所述人-机动作映射部分相关连；所述人-机动作映射部分与所述多关节式机器人部分以无线局域网通信方式相连。进一步地，所述人体动作捕捉部分通过采集人体动作的图像和深度信息，获取人体动作信息，利用关节点识别和骨架追踪技术，实现人体动作姿态识别。进一步地，所述人-机动作映射部分在分析人体关节和机器人机构差异性的基础上，进行人-机动作映射，实现机器人运动控制。进一步地，所述多关节式机器人部分接收运动控制指令，执行相应的关节运动，实现仿人运动。本专利技术与现有技术相比具有以下的有益效果：本专利技术方案结合人体动作姿态识别技术、人-机动作映射算法及机器人运动控制策略，实现机器人的仿人运动，有效地降低了传统机器人对运动控制的效率及精度的严格要求，实现了人机交流过程的简单化、自然化。附图说明图1是新型的机器人仿人运动系统结构框图。图2是用于采集人体动作信息的Kinect设备坐标系。图3是基准坐标系下的人体关节示意图。图4是基准坐标系下的手臂动作姿态特征。图5是人体肩关节的可动范围。图6是人体肘关节的可动范围。图7是机器人连杆坐标系。具体实施方式下面结合附图及具体实施例对本专利技术进行更加详细与完整的说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。参照图1，本专利技术的一种新型的机器人仿人运动系统，该系统包括：人体动作捕捉部分、人-机动作映射部分及多关节式机器人部分；其中，所述人体动作捕捉部分与所述人-机动作映射部分相关连；所述人-机动作映射部分与所述多关节式机器人部分以无线局域网通信方式相连。其中，(1)所述人体动作捕捉部分通过采集人体动作的图像和深度信息，获取人体动作信息，利用关节点识别和骨架追踪技术，实现人体动作姿态识别；本专利技术采用微软Kinect传感器作为3D摄像机进行人体动作获取。Kinect利用视觉和红外传感，通过OpenNI获取人体动作的彩色和深度图像序列，进而利用基于NiTE中间件的开发工具包追踪人体骨架，并实时计算Kinect坐标系中当前人体姿态下的各关节点的位置信息。Kinect坐标系参照图2。参照图3，选取头(H)躯干(T)、左右肩(LS、RS)、左右肘(LE、RE)及其左右手(LH、RH)等关节点信息来分析人体上肢的运动。通过关节点的变化过程来分析人体手臂动作姿态的变化。此外，通过Kinect还可检测人体手掌，进行张开/握紧状态Stat的识别。为了避免人体位置及站姿变化对手臂动作检测产生干扰，提高动作捕捉系统的灵活性和适应性，在计算人体手臂关节动作的角度之前，首先需要实时修正人体基准坐标系CB。例如：在人体左臂动作分析中，人体基准坐标系CB以左肩关节点PLS作为坐标原点OB，X轴正方向为右肩到左肩的方向矢量PRSPLS，Y轴正方向为躯干至双肩中点的方向矢量PTPN，Z轴正方向为X轴方向矢量与Y轴方向矢量的叉乘，即PRSPLS×PTPN，三者构成符合右手矢量定则。左臂各关节点在Kinect坐标系CW中的三维坐标WPi可以转化为人体基准坐标系CB下的位置坐标BPi。例如：人体基准坐标系CB中，肘关节的坐标为人体手臂的关节角度可以直观地反映人体动作姿态，便于仿人运动的人-机动作映射和机器人运动控制，因而，通过空间矢量方法对采集的人体关节点数据进行处理，求取关节的转动角度，以实现人体动作姿态识别。参照图4，表征肩部运动的关节角度有α、β和μ，α反映大臂在水平方向上的摆动角度，角度β反映大臂在竖直方向上的俯仰运动，μ反映大臂以自身为轴的旋转角度。表征肘部运动的关节角度为γ，反映肘部的大、小臂之间的夹角。大臂在水平方向上的摆角α的计算公式如下：大臂在竖直方向上的俯仰角β的计算公式如下：手臂以大臂为轴的旋转角μ由过大臂的竖直平面的法向量和大臂与小臂所在平面的法向量共同决定，计算公式为：式中，·为点乘，×为叉乘。大臂和小臂的夹角γ可以通过大臂矢量OBBPLE和小臂矢量BPLEBPLH计算出来：通过表征肩、肘运动的关节角度α、β、μ和γ，可以有效地识别人体手臂的运动姿态，作为仿人运动控制的依据。(2)所述人-机动作映射部分在分析人体关节和机器人机构差异性的基础上，进行人-机动作映射，实现机器人运动控制；人-机动作映射就是在分析人体关节和机器人关节差异的基础上，建立一定的映射关系，实现机器人手臂对人体动作的模仿，从而完成机器人手臂的运动控制。人体关节多为球形关节，每个关节包含有两到三个自由度，各个关节的运动本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种新型的机器人仿人运动系统，其特征在于，所述仿人运动系统包括：人体动作捕捉部分、人‑机动作映射部分及多关节式机器人部分；其中，所述人体动作捕捉部分与所述人‑机动作映射部分相关连；所述人‑机动作映射部分与所述多关节式机器人部分以无线局域网通信方式相连。

【技术特征摘要】
1.一种新型的机器人仿人运动系统，其特征在于，所述仿人运动系统包括：人体动作捕捉部分、人-机动作映射部分及多关节式机器人部分；其中，所述人体动作捕捉部分与所述人-机动作映射部分相关连；所述人-机动作映射部分与所述多关节式机器人部分以无线局域网通信方式相连。2.根据权利要求1所述的一种新型的机器人仿人运动系统，其特征在于，所述人体动作捕捉部分通过采集人体动作的图像和深度信息，获...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈墩金，覃争鸣，
申请(专利权)人：广州映博智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44