一种基于意图识别和阻抗匹配的人机柔性交互系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于意图识别和阻抗匹配的人机柔性交互系统，它应由机械臂、计算机主机、肌肉电信号传感器、位姿捕捉模块、力传感器五个部分组成。所述机械臂是人机交互的主体，作为与操作者交互的对象。所述肌肉电信号传感器佩戴于操作者的手臂上，用于采集操作者手臂的表面肌电信号。所述位姿捕捉模块佩戴于操作者手臂上，用于采集操作者上臂与前臂的位姿信息。所述力传感器安装在机械臂末端，用于采集操作者与机械臂的交互力。本发明专利技术结构简单，制造成本低，工作稳定可靠，通用性和互换性良好，可适用于多种机器人，使用者可以在安全距离内高效、精确地与机器人进行物理层面的人机柔性交互，提高了人机交互的效率和安全性，使得该发明专利技术适用于包括工业领域在内的多种机器人应用场合当中。

【技术实现步骤摘要】
一种基于意图识别和阻抗匹配的人机柔性交互系统
本专利技术属于机器人应用领域，具体地涉及一种基于意图识别和阻抗匹配的人机柔性交互系统及方法。
技术介绍
近年来，随着机器人需求的提升和以智能制造为代表的工业4.0概念的提出，现有的基于固化编程机器人的制造体系和制造水平已经难以满足高端化、个性化、智能化产品和服务增值升级的需求，成为智能制造面临的巨大瓶颈和挑战。新一代的智能制造的典型特征之一是应突出人的中心地位，一方面要满足用户的个性化需求，一方面生产过程要充分考虑人的因素。通过“人在回路”的混合增强智能，人机深度融合将从本质上提高制造系统处理复杂性、不确定性问题的能力，极大地优化制造系统的柔性。在这种情况下，迫切需要一种新型的，高效灵活且用户友好的人机交互框架。中国专利号：CN104714645A，名称：人机交互方法和人机交互设备，该专利技术公开了一种人机交互方法和人机交互设备。所述方法包括：从第一表面肌电信号解析出与力度相关的第一力度信号，所述第一表面肌电信号是从用户期望控制的肌肉群采集的第二表面肌电信号得到；根据所述第一力度信号确定用户的力度；在所述力度属于预设力度范围的持续时间达到预设时间时，触发控制人机交互设备动作的预设指令；以该预设指令控制人机交互设备动作。整个过程，只需用户控制对肌肉群的用力大小即可完成，极具实用性；另因不需要显式地做出特定手势、特定手型，基于隐蔽性，不易被他人观察到，造成信息泄露，一定程度上具有信息安全作用。然而，该专利技术仅简单地通过对用户的用力大小进行在线检测从而作为控制预设指令的触发信号，不能很好地适应多变的操作者姿态和力度，因而难以适应当今工业制造复杂的人机交互场景。中国专利号：CN108127673A，名称：一种基于多传感器融合的非接触式机器人人机交互系统，该专利技术公开了本专利技术提供了一种基于多传感器融合的非接触式机器人人机交互系统，包括：多通道表面肌电传感器、惯性测量单元、微处理器测量控制装置、数据通信装置、Kinect体感设备、振动反馈设备以及PC终端。本专利技术融合多种传感器，可实现通过操作者的手臂以及手部动作直接控制机器人，降低了对操作者的空间束缚以及操作技巧的要求，有效提高了人机交互的自然性；构建了基于Unity3D游戏引擎的机器人虚拟场景，能够实时渲染机器人的运动状态，辅助操作者快速调整动作，让操作者直观的感受遥操作过程；加入了振动反馈设备，在遥操作过程关键时间点为操作者提供振动反馈，可提高系统人机功效，同时增加遥操作安全性和可靠性。然而，该专利技术仅限于使操作者在虚拟场景下进行人机交互，难以满足物理层面上的人机柔性交互场景。综上，在生产实际应用中，为了适应柔性制造的要求，机器人系统须突出人的中心地位，在保证人安全的前提下，将人的灵活性和应变能力纳入到机器人系统之中，因此，迫切需要高效灵活的人机柔性交互方法。近年来，机器人控制技术得到了快速发展，新型的机器人控制技术具有灵活性高、适用性强等优势，利用这些优势可以进一步优化机器人的控制算法，这就为实现灵活高效的人机柔性交互提供了可能。本专利技术正是结合了上述优点，提出了一种新型有效的人机柔性交互技术。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于意图识别和阻抗匹配的人机柔性交互技术，用以实现灵活高效且安全的人机柔性交互控制。其目的在于克服现有技术的缺点与不足，将人的优势有效地融入到复杂的生产环境中，使得机器人具备类人化的作业能力，从而提高人机交互的效率。本专利技术的目的通过下述技术方案予以实现：一种基于意图识别和阻抗匹配的人机柔性交互系统，其特征在于：所述系统主要由肌肉电信号传感器（1），位姿捕捉模块（2），机械臂（3），计算机主机（4）以及力传感器（5）组成。所述机械臂（3）是人机交互的主体，作为与操作者交互的对象，与所述计算机主机（4）相连接。所述肌肉电信号传感器（1）佩戴于操作者的手臂上，用于采集操作者手臂的表面肌电信号，通过蓝牙以无线的方式与计算机主机（4）相连。所述位姿捕捉模块（2）佩戴于操作者手臂上，用于采集操作者上臂与前臂的位姿信息，通过蓝牙以无线的方式与计算机主机（4）进行通讯。所述力传感器（5）安装在机械臂（3）末端，用于操作者与机械臂（3）之间交互力的采集，以有线的方式与计算机主机（4）进行通讯。优选的，所述机械臂（3）可以是具有任意形式的具有三自由度以上的机械臂机器人，可以在力矩控制模式和位置控制模式下工作，同时可以接收计算机主机（4）发出的控制指令并作出相应的响应且响应速度少于1毫秒。优选的，所述肌肉电信号传感器（1）可便捷地佩戴于操作者的手臂，具有多通道肌肉电信号采集功能，且运行频率大于200Hz。优选的，所述位姿捕捉模块（2）可便捷地佩戴于操作者的手臂且运行频率大于200Hz，所述位姿捕捉模块（2）可以是但不限于可穿戴式设备和光学跟踪设备。优选的，所述力传感器（5）安装于机械臂（3）的末端，可以是任意形式的具有三轴以上的运行频率大于1000Hz且精度可达0.1N的力传感器。本专利技术的一种技术方案为提供一种基于意图识别和阻抗匹配的人机柔性交互方法，其特征在于：系统启动人机交互模式后，操作者的肌电信号和位姿信息分别通过肌肉电信号传感器（1）和位姿捕捉模块（2）实时地与计算机主机（4）通讯。根据所得操作者信息，通过阻抗参数估计算法根据操作者的肌肉活跃水平以及手臂位姿对操作者的阻抗参数进行实时的估计，同时根据所得肌电信息估计的疲劳度，对阻抗匹配过程中的权重进行调整。在阻抗匹配完成后，机器人可以获得交互力与末端位移的输入输出关系，并根据逆运动学将其映射到关节空间，最后根据所设计的神经网络控制器对所得期望轨迹进行有效的跟踪，实现有效的柔性人机交互。优选的，上述方法中在人机交互开始前，需要对基础阻抗参数进行离线随机扰动实验估算，根据所记录的交互力与末端位移对基础阻抗参数进行拟合。优选的，上述方法中在人机交互时，利用肌电信号提取计算所得肌肉活跃水平以及位姿捕捉模块（2）所得手臂位姿信息对操作者阻抗参数进行估计并与机械臂（3）的导纳模型进行匹配。优选的，上述方法中根据操作者肌电信息所提取的疲劳程度作为人机阻抗匹配中的权重对交互过程中的操作者和机器人匹配进行在线调整。优选的，上述方法中机械臂（3）的控制器能够对未知动力学进行有效地补偿，使得跟踪误差得以有效地减少。1.本专利技术结合阻抗匹配技术，一方面，通过对操作者手臂基础阻抗参数的测量以及肌肉活跃信息的提取，对操作者手臂的末端阻抗参数进行有效估计；另一方面，根据所估计的操作者手臂阻抗，对机械臂的控制模型进行有效匹配，调节机械臂的控制策略。2.本专利技术结合意图识别相关技术，对操作者手臂的姿势与疲劳程度进行识别，结合肌电信号的振幅、频率、中心频率和平均频率等指标，对人体肌肉的疲劳程度以及手臂动作姿态进行分析以用作人类意图的表征信息。3.本专利技术提供力反馈机制，增强人机交互时的沉浸感，在基于机器人的位置控制的基础上，加上力反馈机制后，可同时实现机器人对交互力的精确控制，实现个性化的操作。...

【技术保护点】
1.一种基于意图识别和阻抗匹配的人机柔性交互系统，其特征在于：所述系统主要由肌肉电信号传感器（1），位姿捕捉模块（2），机械臂（3），计算机主机（4）以及力传感器（5）组成；所述机械臂（3）是人机交互的主体，作为与操作者交互的对象，与所述计算机主机（4）相连接；所述肌肉电信号传感器（1）佩戴于操作者的手臂上，用于采集操作者手臂的表面肌电信号，通过蓝牙以无线的方式与计算机主机（4）相连；所述位姿捕捉模块（2）佩戴于操作者手臂上，用于采集操作者上臂与前臂的位姿信息，以无线的方式与计算机主机（4）进行通讯；所述力传感器（5）安装在机械臂（3）末端，用于操作者与机械臂（3）之间交互力的采集。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于意图识别和阻抗匹配的人机柔性交互系统，其特征在于：所述系统主要由肌肉电信号传感器（1），位姿捕捉模块（2），机械臂（3），计算机主机（4）以及力传感器（5）组成；所述机械臂（3）是人机交互的主体，作为与操作者交互的对象，与所述计算机主机（4）相连接；所述肌肉电信号传感器（1）佩戴于操作者的手臂上，用于采集操作者手臂的表面肌电信号，通过蓝牙以无线的方式与计算机主机（4）相连；所述位姿捕捉模块（2）佩戴于操作者手臂上，用于采集操作者上臂与前臂的位姿信息，以无线的方式与计算机主机（4）进行通讯；所述力传感器（5）安装在机械臂（3）末端，用于操作者与机械臂（3）之间交互力的采集。


2.根据权利要求1所述的人机柔性交互系统，其特征在于：所述机械臂（3）可以是具有任意形式的具有三自由度以上的机械臂机...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨辰光，陈雄君，
申请(专利权)人：华南理工大学，佛山纽欣肯智能科技有限公司，
类型：新型
国别省市：广东;44