一种用于外肢体抓握控制的人体技能学习方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种用于外肢体抓握控制的人体技能学习方法及系统，包括：获取人体手臂抓握过程中的姿态信息、运动信息并生成运动轨迹；基于示教学习建立人体手臂运动与外肢体运动的控制模型，通过控制模型使外肢体模仿人体手臂的运动轨迹；获取外肢体抓握过程中的触觉信息并反馈给人体手臂，人体手臂根据外肢体反馈的触觉信息进行抓握姿态的调节；对人体手臂抓握过程中产生的多条运动轨迹进行学习得到学习轨迹，将学习轨迹及对应的姿态信息发送给外肢体，使外肢体能够适应环境变换。使外肢体能够适应环境变换。使外肢体能够适应环境变换。

【技术实现步骤摘要】
一种用于外肢体抓握控制的人体技能学习方法及系统


[0001]本专利技术属于虚拟现实相关
，尤其涉及一种用于外肢体抓握控制的人体技能学习方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]外肢体机器人是一种新型的可穿戴人体辅助设备，可以通过和人体的互助协作来提高人体活动、感知、操作等能力。它融合了可穿戴机器人和协作机器人的优点，可以依靠独立于人体四肢的结构，大大增强人体运动范围和能力，同时突破活动范围空间的限制，可以跟随人体移动。利用外肢体机器人来代替人类生产生活中的一些简单、重复的工作近年来越来越广泛地得到应用，例如汽车装配、食品包装和医疗辅助等等。
[0004]示教学习(Learning from Demonstration，LfD)是目前被广泛使用的一种简化机器人学习策略的有效方法，特别对于计算机编程能力不是很强的用户来说，它是十分重要的。示教学习能够极大地简化程序编写的复杂程度，使机器人在模仿人类行为的过程中很好地获得所期望的任务表现，其关键就本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于外肢体抓握控制的人体技能学习方法，其特征是，包括：S1：获取人体手臂抓握过程中的姿态信息、运动信息并生成运动轨迹；S2：基于示教学习建立人体手臂运动与外肢体运动的控制模型，通过控制模型使外肢体模仿人体手臂的运动轨迹；S3：获取外肢体抓握过程中的触觉信息并反馈给人体手臂，人体手臂根据外肢体反馈的触觉信息进行抓握姿态的调节；S4：重复S1
‑
S3，直至外肢体完成稳定的抓握；S5：对人体手臂抓握过程中产生的多条运动轨迹进行学习得到学习轨迹，将学习轨迹及对应的姿态信息发送给外肢体，使外肢体能够适应环境变换。2.如权利要求1所述的一种用于外肢体抓握控制的人体技能学习方法，其特征是，包括：在所述S1中，通过数据手套获取人体手臂在抓握过程中的运动信息，具体包括：设置在数据手套五指弯曲侧的弯曲度传感器，用于获取人体手臂运动中的弯曲度信息；设置在数据手套背面的惯性测量单元，用于获取人体手臂运动中的空间运动信息。3.如权利要求2所述的一种用于外肢体抓握控制的人体技能学习方法，其特征是，所述数据手套还包括设置在数据手套五指指尖处的振动电机，所述振动电机用于产生外肢体在抓握过程中的触觉反馈。4.如权利要求2所述的一种用于外肢体抓握控制的人体技能学习方法，其特征是，在所述S2中，根据弯曲传感器所获取的包括最大和最小弯曲度在内的全部测量值映射到[0,1]的区间，将外肢体末端手指关节位置保持竖直和完全弯曲的姿态全部映射至[0,1]的区间，基于同样状态的表达建立人体手臂弯曲度和外肢体弯曲度的对应关系，外肢体根据所述对应关系模仿人体手臂的弯曲度；建立惯性测量单元测量的空间运动数据与外肢体末端空间运动的映射关系，通过学习比例调节机制调节映射的比例，外肢体通过学习比例调节的映射关系模仿人体手臂的空间运动。5.如权利要求4所述的一种用于外肢体抓握控制的人体技能学习方法，其特征是，将佩戴数据手套保持水平稳定时刻作为运动示范的开始时刻，从开始时刻对相等时间间隔内的位置坐标x、y、z轴的加速度进行积分得到位移变化量Δx，对方向坐标φ、θ、γ轴的角速度进行积分得到角度变化量Δa；将Δx、Δa分别对应外肢体末端相等时间间隔内，在笛卡尔空间中坐标的位置变化量Δx
r
、方向变化量Δa
r
，学习比例调节为：Δx
r...

【专利技术属性】
技术研发人员：李可，胡元栋，李光林，魏娜，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：