【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器的物体递交意图识别系统及方法
本专利技术涉及机器人
,尤其涉及一种基于多传感器的物体递交意图识别系统及方法。
技术介绍
机器人应用领域的不断扩张和对机器人的要求不断提高，促使人机协作成为机器人领域的热门话题之一。人机协作可以让机器人更好地与人配合，提高生产效率，更好地适应当前的需求。意图识别能快速、准确地识别操作者的抓取意图,为人机协作服务。为了确保机器人可以在复杂的工作环境中与用户有效地进行物体递交，需要提高机器人的人机协作水平、使其充分理解用户的操作意图。在物体递交场景中，大多数的机器人只能完成指令操作，缺乏识别用户操作意图的能力。为了实现更有效的人机协助物体递交，需要得到精确的目标物体位置信息。由于物体递交时用户是手拿着目标物在测试范围内自由运动的，所以，需要识别出用户物体递交的意图，并得到用户的位置以便更好的进行物体递交。现有的物体递交意图识别研究主要使用的传感器有：视觉传感器、sEMG传感器、力传感器等几个方面。其中，基于视觉的识别很大程度上受到环境影响，虽然静态识别效果较好，...
【技术保护点】
1.一种基于多传感器的物体递交意图识别系统，其特征在于：包括/n机械臂：机械臂在PC上位机的控制指令下运动；/nPC上位机：控制机械臂运动，并进行数据传输和计算；/nMYO腕带：基于ROS的驱动程序，用来获取人递交过程中的手腕位置；/nVicon动作捕捉系统：安装在递交场景上方，用来获取人递交过程中的手臂肌电信号。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器的物体递交意图识别系统，其特征在于：包括
机械臂：机械臂在PC上位机的控制指令下运动；
PC上位机：控制机械臂运动，并进行数据传输和计算；
MYO腕带：基于ROS的驱动程序，用来获取人递交过程中的手腕位置；
Vicon动作捕捉系统：安装在递交场景上方，用来获取人递交过程中的手臂肌电信号。
2.一种基于多传感器的物体递意图识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采集用户递交物体时的手臂肌电信号和手腕位置信息，并制作数据集；
步骤2：PC上位机对采集到的数据进行模型训练；
步骤3：融合肌电信号和手腕位置信息，识别用户意图。
3.根据权利要求2所述的一种基于多传感器的物体递交意图识别方法，其特征在于，步骤1中所述的采集用户递交物体时的肌电信号和手腕位置信息，肌电信号用MYO内置的肌肉运动感应器感应大脑控制肌肉运动产生的生物电得到；手腕位置通过Vicon动作捕捉系统定位贴在手腕上的反光球得到；具体步骤可以分为以下几步：A，将用户递交物体意图识别分为四种场景，分别为用户递交物体给机械臂，机械臂递交物体给用户和交接物体时手准备松开和抓住；B,采集用户递交物体给机械臂和机械臂递交物体给用户这两个场景的肌电信号数据,每个场景重复操作N次，并记录采集到N个数据点为人体抓握状态时手臂的肌电信号，i代表第i组数据。
4.根据权利要求2所述的一种基于多传感器的物体递交意图识别方法，其特征在于，步骤2中的模型训练首先采用K-Means算法进行GMM模型参数初始化，然后使用EM算法进行模型训练，得到GMM模型；
所述K-Means聚类算法，计算出初始的K个组分，根据...
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