【技术实现步骤摘要】
基于多运动技能先验的人机共享自治遥操作方法及系统
[0001]本专利技术属于机器人控制
,更具体地,涉及一种基于多运动技能先验的人机共享自治遥操作方法及系统。
技术介绍
[0002]医疗手术机器人凭借精度高、灵活性强、医生操作不易疲劳且能去除手部抖动等优势,成为机器人领域的新兴研究热点。由于手术环境的复杂多变,目前的人工智能技术尚不足以支撑机器人实现完全自主的操作,而机器人离线编程技术又增加了风险并丧失了其灵活性。因此,人机交互中的共享控制——结合人类决策意图与机器人自主规划的控制策略,在医疗手术机器人中存在巨大应用前景。如何兼顾多变的环境和复杂的任务,将人类意图与机器人自主的决策规划相融合是该技术的一大难点。
[0003]为了解决上述问题,专利文献CN201811159046.2公开了一种自主遥控水下机器人人机共享控制方法,其包括行为管理、基本行为和行为综合三个单元,分别负责机器人作业模式的切换、基本行为输出的速度矢量计算和对各个基本行为的输出进行混合,提高了自主遥控水下机器人的任务表现并降低了操作人员的工作 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多运动技能先验的人机共享自治遥操作方法,其特征在于,包括以下步骤:S100基于动态运动基元的方法,通过对不同任务轨迹进行示教学习,构建运动技能库;S200获取实时轨迹在运行技能库中的最优分类;S300构建人类和机器人共享控制的导纳控制模型;S400基于人类和机器人的置信度获取共享控制权重,进行共享控制率仲裁。2.根据权利要求1所述的一种基于多运动技能先验的人机共享自治遥操作方法,其特征在于,所述S200包括:S210对实时轨迹进行分类汇总:其中,x0→
T
表示从开始到当前时刻的轨迹;N为运动技能库包含的动态运动基元的总个数;g代表给定的目标点;P为概率;T为总时间;S220获取实时生成的轨迹与运动技能库中的期望轨迹的相似度关系:l
ρ
(i,j)=d(i,j)+ρ
·
min{l(i
‑
1,j
‑
1),l(i
‑
1,j),l(i,j
‑
1)}l(i,j)=d(i,j)+min{l(i
‑
1,j
‑
1),l(i
‑
1,j),l(i,j
‑
1)}其中,i=1,2,
…
m,j=1,2,
…
n,m,n分别代表轨迹x
A
和x
B
的路径数据点总数;N为规整路径的长度;S230对实时生成的轨迹与运动技能库中的期望轨迹逐一对比,获得已知轨迹相对于各个运动技能库技能的相似性度量S240基于相似性度量,以最大熵原则为准则,获得最优分类:其中,β为可调参数,最优的参数值为其中的ε为一个正的常数,取ε=0.001。3.根据权利要求2所述的一种基于多运动技能先验的人机共享自治遥操作方法,其特征在于,所述S220包括:S221定义A,B两路径之间的相似度为:其中D表示距离函数;使用路径的积分长度评价当前轨迹与技能库中标准路径距离,有如下约束:
其中,m,n分别代表轨迹x
A
和x
B
的路径数据点总数;s为弧长,S0和S
m
分别代表轨迹起始点0到m的各段弧长,S0和S
n
分别代表轨迹起始点0到n的各段弧长;S222采用动态时间归整计算距离:其中,x
A
和x
B
为轨迹;S223以路径点和之间的欧式距离作为第i行j列构造距离矩阵D
m
×
n
,求解动态规划,并引入遗忘因子修正:l
ρ
(i,j)=d(i,j)+ρ
·
min{l(i
‑
1,j
‑
1),l(i
‑
1,j),l(i,j
‑
1)}l(i,j)=d(i,j)+min{l(i
‑
1,j
‑
1),l(i
‑
1,j),l(i,j
‑
1)}其中,i=1,2,
…
m,j=1,2,
…
n,
…
n,m,n分别代表轨迹x
A
和x
B
的路径数据点总数;ρ为遗忘因子;S224距离的度量在l(i,j)的基础上取平均,得到轨迹x
A
和x
B
的距离,即为实时生成的轨迹与运动技能库中的期望轨迹的相似度关系:其中,N为规整路径的长度。4.根据权利要求1所述的一种基于多运动技能先验的人机共享自治遥操作方法,其特征在于,所述S...
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