【技术实现步骤摘要】
面向非接触力反馈的自然人机交互方法
本专利技术属于机器人领域，具体涉及一种面向非接触力反馈的自然人机交互方法。
技术介绍
近几十年来，随着人工智能的发展，机器人机械手已经取代人类在复杂的非结构化环境中工作。在一些危险的环境中，机器人的使用频率越来越高。因此，需要一种在这种情况下使用机器人机械手执行操作的高效的人-机器人接口。目前，人机界面有很多接触方法。这些方法通常利用机械装置来控制机器人操纵器，例如计算机鼠标，操纵杆，数据手套等。然而，上述方法缺乏力反馈，导致操作者缺乏沉浸感，难以执行高精度任务。而在某些有反馈力的方法中，在力反馈装置中存在的致动动力学中存在摩擦、滞后和非线性，这削弱了相互作用。并且用户的操作空间受到触觉设备的限制。还有一类人机交互的方法是非接触式的，在这些方法中人手不需要直接与测量设备进行接触，与接触式方法相比，操作更加自然和方便。但是这些方法中也缺乏力反馈，导致沉浸感不足，操作精度有限。同时，基于标记的非接触式方法还可能存在标记被遮挡的问题，使人机交互失效。
技术实现思路
本...
【技术保护点】
1.面向非接触力反馈的自然人机交互方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、使用运动传感器测量人手并进行坐标配准；/nS2、根据测量的数据使用区间卡尔曼滤波估计人手的位置和朝向；/nS3、生成反馈的电磁力并通过人手上的磁铁反馈到人手。/n
【技术特征摘要】
1.面向非接触力反馈的自然人机交互方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、使用运动传感器测量人手并进行坐标配准；
S2、根据测量的数据使用区间卡尔曼滤波估计人手的位置和朝向；
S3、生成反馈的电磁力并通过人手上的磁铁反馈到人手。
2.根据权利要求1所述的面向非接触力反馈的自然人机交互方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
S1.1、将多个运动传感器放置在操作平台上，其中一个运动传感器放置在平台的中心，周围的运动传感器以45度的倾斜角度朝向操作平台中心的运动传感器放置，运动传感器坐标系定义为XLYLZL；运动传感器坐标系的原点为它的几何中心；运动传感器的三个坐标轴定义如下：XL正方向沿着设备的较长边并与接线口朝向相反，YL正方向垂直于传感器正面向外，ZL垂直于XL-YL平面；
S1.2、选择一部分传感器来跟踪操作员在重叠空间中的手，当操作员的手掌进入重叠空间时，采用坐标配准来融合测量数据，以使测量更准确和稳定。
3.根据权利要求2所述的面向非接触力反馈的自然人机交互方法，其特征在于，步骤S1.2中，使用相关算法将周围传感器的坐标配准到中间传感器的坐标：
[xi，yi，zi]表示周围传感器的坐标系中的某一空间点的坐标，并且该点在中间传感器c的坐标系中的坐标表示为[xc，yc，zc]；两个坐标之间满足以下关系：
其中，T是涉及周围传感器坐标系I和中间传感器坐标系C的变换矩阵。
4.根据权利要求1所述的面向非接触力反馈的自然人机交互方法，其特征在于，步骤S2中，使用区间卡尔曼滤波估计人手的位置包括以下步骤：
S2.1.1、对于手势识别，P(Px，Py，Pz)是世界坐标系中手掌中心的位置，世界坐标系定义为XWYWZW，世界坐标系被设置成与中间传感器的坐标系重合；传感器用于测量手掌掌心在传感器坐标系的X、Y、Z轴上的坐标，因此，P(Px，Py，Pz)由从传感器坐标系到世界坐标系的方向余弦矩阵MH2S即步骤S1.2中的周围传感器坐标系I和中间传感器坐标系C的变换矩阵给出；
S2.1.2、然后，通过以下等式获得世界坐标系下手的加速度：
其中分别表示人手在世界坐标系X、Y、Z轴上的加速度；a，b∈(X,Y,Z)，表示周围传感器坐标系的a轴和世界坐标系b轴之间的角度；|g|是局部重力矢量的大小，Ax、Ay、Az是由传感器获得的手掌在传感器坐标系X，Y，Z轴的加速度测量分量；
位置估计时的区间卡尔曼滤波中的位置状态包含k时刻的位置变量、速度变量和加速度变量，为VzW表示人手在世界坐标系X、Y、Z轴上的速度；
位置估计时的区间卡尔曼滤波中的状态转移矩阵为
其中t表示传感器相邻两次测量数据之间的时间间隔；
位置估计时的区间卡尔曼滤波中的系统输入：
位置估计时测量矩阵表示为：
S2.1.3、最终，根据S2.1.2中确定的区间卡尔曼滤波的参数和区间卡尔曼滤波的求解步骤，由时刻k的人手位置的测量值P(Px，Py，Pz)获得人手的位置估计值Pk(Px,k,Py,k,Pz,k)。
5.根据权利要求1所述的面向非接触力反馈的自然人机交互方法，其特征在于，步骤...
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