机器人姿态的控制方法、机器人及存储介质技术

本发明专利技术实施例涉及机器人领域，公开了一种机器人姿态的控制方法、机器人及存储介质。本发明专利技术中包括：根据图像数据中目标对象的目标姿态，获取与所述目标姿态对应的三维骨架模型；将所述三维骨架模型映射至所述机器人的关节空间内，获取所述机器人的姿态特征和所述三维骨架模型的骨架姿态特征；将所述机器人的姿态特征调整为与所述骨架姿态特征匹配的位置，获取所述机器人的各关节的转角信息；根据各所述关节的转角信息控制所述机器人的对应所述关节的运动，形成目标姿态。采用本实施例中的方法，可以快速生成与目标对象匹配的目标姿态，丰富机器人的动作，简化机器人学习动作姿态的成本。

【技术实现步骤摘要】
机器人姿态的控制方法、机器人及存储介质
本专利技术实施例涉及机器人领域，特别涉及一种机器人姿态的控制方法、机器人及存储介质。
技术介绍
随着科学技术的发展，大量的智能机器人的运动控制系统被设计和制造出来并应用于社会的生产和生活中，以提高社会生产力和提升人们的生活品质。机器人动作由一列的序列生成，如：握手、举手或摆头等；目前机器人的动作序列生成可以由人工根据机器人运动的目标位置，调试机器人运动；或者通过动作捕捉设备实现人体姿态感知，例如，可以利用传感器数据，或者2D视频处理技术，检测并跟踪人体骨架，实现人体姿态感知；根据感知的人体姿态设置机器人的动作序列。然而，由人工进行调试的方式需要人工逐个设计每个关节的运动，生成机器人的动作序列，形成该机器人的姿态，由于需要逐个调试，且每个关节的运动会影响其他关节的运动，故调试时间长，过程复杂；而通过动作捕捉设备捕捉人体动作，需要额外的设备捕捉人体动作，导致机器动作序列的生成不灵活，成本高。
技术实现思路
本专利技术实施方式的目的在于提供一种机器人姿态的控制方法、机器人及存储介质，可以快速生成与目标对象匹配的目标姿态，丰富机器人的动作，简化机器人学习动作姿态的成本。为解决上述技术问题，第一方面，本申请的实施方式提供了一种机器人姿态的控制方法，包括：根据图像数据中目标对象的目标姿态，获取与所述目标姿态对应的三维骨架模型；将所述三维骨架模型映射至所述机器人的关节空间内，获取所述机器人的姿态特征和所述三维骨架模型的骨架姿态特征；将所述机器人的姿态特征调整为与所述骨架姿态特征匹配的位置，获取所述机器人的各关节的转角信息；根据各所述关节的转角信息控制所述机器人的对应所述关节的运动，形成所述目标姿态。第二方面，本申请的实施方式还提供了一种机器人，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的机器人姿态的控制方法。第三方面，本申请的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的机器人姿态的控制方法。本申请实施例中，机器人的肢体在三维空间内运动，通过图像数据中目标对象的目标姿态，获取与该目标姿态对应的三维骨架模型，将该三维骨架模型映射至机器人的关节空间内，使得该三维骨架模型与关节空间处于同一坐标系内，获取机器人中各关节的转角信息，使得基于各关节的转角信息控制机器人运动形成的姿态与目标姿态对应，通过图像数据中的目标对象指导机器人的运动，无需额外的动作捕捉传感器实时上传目标对象的动作，降低了控制机器人按照目标姿态运动的成本；且无需人工对每个关节进行调试，简化了生成目标姿态的复杂步骤，使得机器人可以更快学习到目标姿态的动作。附图说明一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。图1是本申请实施例中机器人姿态的控制方法的流程图；图2是一个实施例中提供的一种二维人体骨架的示意图；图3是一个实施例中提供的一种获取各关节的转角信息的流程图；图4是一个实施例中提供了对各关节的转角信息进行碰撞检测的流程图；图5是一个实施例中提供了对各关节的转角信息进行滤波处理的流程图；图6是一个实施例中提供了对三维骨架模型进行归一化处理的流程图；图7是一个实施例中提供了获取三维骨架模型的流程图；图8是一个实施例中提供了获取图像数据的流程图；图9是一个实施例中提供了获取关节的转角信息以及对关节的转角信息进行碰撞检测的流程图；图10是对图9中增加滤波处理后的机器人姿态的控制方法的流程图；图11是对图10中增加对三维骨架模型进行归一化处理的机器人姿态的控制方法的流程图；图12是对图11中增加获取三维骨架模型的机器人姿态的控制方法的流程图；图13是对图11中增加获取图像数据的机器人姿态的控制方法的流程图；图14是本申请实施例中机器人的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本专利技术各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本专利技术的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。申请实施例中机器人姿态的控制方法的流程如图1所示：步骤101：根据图像数据中目标对象的目标姿态，获取与目标姿态对应的三维骨架模型。具体地，图像数据可以是机器人拍摄的图像，或者从视频数据中提取的图像数据，如将视频数据中的一帧图像作为该图像数据。目标对象可以人体、动物等。本实施例中的机器人为多关节机器人，例如：人型机器人、动物型机器人等。可以通过识别该图像数据中目标对象，提取该目标对象的动作姿态作为目标姿态。获取与该目标姿态对应的二维骨架数据，基于该二维骨架数据可以构建该目标对象的三维骨架模型。本示例中多关节机器人以人型机器人为例，对应该目标对象为人体。通常人体的骨架由17个三维关节点组成，如图2所示的二维人体骨架，该图2中序号0至16分别表示：0盆骨中心、1右髋关节、2右膝关节、3右踝关节、4左髋关节、5左膝关节、6左踝关节、7脊椎中点、8颈椎中点、9头、10天灵盖、11左肩关节、12左肘关节、13左腕关节、14右肩关节、15右肘关节和16右腕关节。步骤102：将三维骨架模型映射至机器人的关节空间内，获取机器人的姿态特征和三维骨架模型的骨架姿态特征。具体地，对于一个具有n个自由度的操作臂来说，它的所有连杆位置可由一组n个关节变量来确定。该组关节变量被称为nx1的关节矢量，所有关节矢量组成的空间称为关节空间。机器人的关节空间可以根据机器人的机器臂确定，例如，机器人的机器臂可以为7自由度，那么基于该7自由度的机械臂，可以构建7x1的关节矢量，所有关节矢量组成的空间为当前该机器臂对应的关节空间。也可以将机器人的躯干部对应的关节空间作为该机器人的关节空间。三维骨架模型中相邻部位之间的空间夹角与机器人对应的相邻部位之间的空间夹角相同，该机器人则可以呈现与三维骨架模型相同的目标姿态。而三维骨架模型与机器人不处于同一坐标系，本示例中将三维骨架模型映射至该机器人的关节空间，获取该机器人的姿态特征，该姿态特征包括机器人各关节所在向量的位置以及该三维骨架模型的骨架姿态特征，该骨架姿态特征包括该骨架中各关键点形成的向量。例如，如图2所示的关节11所在向量的大小可以是从关节点11与关节点12的坐标差值，方向可以是从本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人姿态的控制方法，其特征在于，包括：/n根据图像数据中目标对象的目标姿态，获取与所述目标姿态对应的三维骨架模型；/n将所述三维骨架模型映射至所述机器人的关节空间内，获取所述机器人的姿态特征和所述三维骨架模型的骨架姿态特征；/n将所述机器人的姿态特征调整为与所述骨架姿态特征匹配的位置，获取所述机器人的各关节的转角信息；/n根据各所述关节的转角信息控制所述机器人的对应所述关节的运动，形成所述目标姿态。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器人姿态的控制方法，其特征在于，包括：
根据图像数据中目标对象的目标姿态，获取与所述目标姿态对应的三维骨架模型；
将所述三维骨架模型映射至所述机器人的关节空间内，获取所述机器人的姿态特征和所述三维骨架模型的骨架姿态特征；
将所述机器人的姿态特征调整为与所述骨架姿态特征匹配的位置，获取所述机器人的各关节的转角信息；
根据各所述关节的转角信息控制所述机器人的对应所述关节的运动，形成所述目标姿态。


2.根据权利要求1所述的机器人姿态的控制方法，其特征在于，将所述机器人的姿态特征调整为与所述骨架姿态特征匹配的位置，获取所述机器人的各关节的转角信息，包括：
将所述机器人的姿态特征划分为若干个映射部分；
针对每个映射部分进行如下处理：将所述映射部分中每个关节所在向量的位置变换为所述骨架姿态特征中对应的关键点所在向量的位置，获取所述关节的转动角度作为所述关节的转角信息。


3.根据权利要求1所述的机器人姿态的控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
将各所述关节的转角信息作为当前帧的运动数据；
对当前帧的所述运动数据进行碰撞检测；
若未检测到碰撞，则确定执行根据各所述关节的转角信息控制对应所述关节的运动，形成所述目标姿态的步骤。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的机器人姿态的控制方法，其特征在于，所述根据各所述关节的转角信息控制所述机器人的对应所述关节的运动，形成所述目标姿态，包括：
对各所述关节的转角信息进行滤波处理；
按照处理后的各所述关节的转角信息控制对应的所述关节旋转，形成所述目标姿态。


5.根据权利要求1或2所述的机器人姿态...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭飞，
申请(专利权)人：达闼机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31