一种人机安全交互控制方法技术

本发明专利技术涉及一种人机安全交互控制方法，包括：获得接近觉数据和加速度数据；对障碍物进行定位，获得障碍物静态特征值；判断是否会发生触碰；构建虚拟斥力场，划定虚拟斥力场所在区域为危险作业区域；通过关节力矩控制方法调控速度在安全阈值内；检测是否与障碍物触碰；对触碰的障碍物进行身份识别，判断障碍物是否是人且接触力超过人机安全阈值，若是，进行急停并且原路返回，否则，基于虚拟斥力场重新规划路径。与现有技术相比，本发明专利技术提出了针对电子皮肤多模动态异构感知信息的融合算法，包括多源异构信息融合的虚拟力场构建、障碍物身份识别等，提高了电子皮肤信息的利用效率和感知精度。精度。精度。

【技术实现步骤摘要】
一种人机安全交互控制方法


[0001]本专利技术属于机器人运动控制
，涉及一种人机安全交互控制方法。

技术介绍

[0002]安全、柔性作业是机器人在民生领域得到广泛应用的重要前提，其中人
‑
机安全交互是机器人作业能力考核的重要指标。这涉及到机器人对作业环境中相关移动人员和障碍物的检测和定位以及机器人针对此情况的实时避障。
[0003]目前在服务机器人领域中，较为广泛采用的是基于视觉和雷达传感器的机器人避障方法。其中视觉和雷达传感器存在受光照影响大、有感知盲区、造价高等一个或多个问题。电子皮肤系统是一个新兴的非常有前景的弥补视觉和雷达传感器不足的机器人感知系统元件。它可以像人类的皮肤一样，覆盖机器人的全身，实现触觉、接近觉、温度以及加速度的感知，可以实时产生大量的感知数据。
[0004]作为一个新颖的机器人感知方式，电子皮肤系统在信息处理和利用方面的手段比较匮乏。目前大多数电子皮肤模型依靠单一模态感知来源(接近觉或者触觉)实现物体检测、辨识和运动反馈工作，存在数据利用率水平低和感知精度低的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种人机安全交互控制方法，以克服数据利用率低和感知精度低的问题。
[0006]本专利技术使用电子皮肤系统中的接近觉传感器、加速度传感器、压力传感器和温度传感器获得接近觉数据、加速度数据、压力数据和温度数据。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0008]一种人机安全交互控制方法，该方法包括以下步骤：
[0009]步骤S1、获得接近觉数据和加速度数据；
[0010]步骤S2、使用接近觉数据对障碍物进行定位，获得障碍物静态特征值；
[0011]步骤S3、根据自身运动轨迹和障碍物静态特征值判断是否会发生触碰，若是，执行步骤S4；若否，按照预设轨迹，继续前进；
[0012]步骤S4、根据接近觉数据和加速度数据构建虚拟斥力场，划定虚拟斥力场所在区域为危险作业区域；
[0013]步骤S5、在危险作业区域中，通过关节力矩控制方法调控速度在安全阈值内；
[0014]步骤S6、获得压力数据和加速度数据，根据压力数据和加速度数据检测是否与障碍物触碰，若是，执行步骤S7；若否，按照原速度继续前进；
[0015]步骤S7、对触碰的障碍物进行身份识别，判断障碍物是否是人且接触力超过人机安全阈值，若是，执行步骤S8；否则，执行步骤S9；
[0016]步骤S8、进行急停并且原路返回；
[0017]步骤S9、基于虚拟斥力场重新规划路径，返回步骤S1。
[0018]进一步地，所述的获得障碍物静态特征值包括以下步骤：
[0019]步骤S201、将接近觉数据进行时空配准，获得配准后接近觉数据；
[0020]步骤S202、通过Kalman滤波和Gauss滤波方法对配准后接近觉数据进行数据融合，对障碍物进行定位，得到障碍物中心点位置；
[0021]步骤S203、基于障碍物中心点位置，提取障碍物静态特征值。
[0022]进一步地，所述的静态特征值包括障碍物位置、尺寸和几何形状的特征值。
[0023]进一步地，所述的构建虚拟斥力场包括以下步骤：
[0024]步骤S401、从接近觉数据和加速度数据中提取接近特征值和加速度特征值；
[0025]步骤S402、对接近特征值进行微分，获得相对障碍物的速度特征值；
[0026]步骤S403、将接近特征值、速度特征值和加速度特征值使用质量
‑
弹簧
‑
阻尼模型，获得虚拟斥力场。
[0027]进一步地，所述的检测是否与障碍物触碰包括使用隐马尔可夫模型融合接近觉数据和加速度数据，对触碰做概率判断，获得检测结果。
[0028]进一步地，所述的身份识别包括以下步骤：
[0029]步骤S701、对压力数据和温度数据进行时空配准，得到配准后压力数据和配准后温度数据；
[0030]步骤S702、从配准后压力数据和配准后温度数据中提取压力特征值和温度特征值；
[0031]步骤S703、对提取到的压力特征值和温度特征值使用Bayes方法和D
‑
S证据理论，获得身份辨识结果。
[0032]进一步地，所述的重新规划路径包括以下步骤：
[0033]步骤S901、根据虚拟斥力场划定安全工作区域；
[0034]步骤S902、使用目标函数在安全工作区域中重新确定理想位置，
[0035]在步骤S901和步骤S902中，使用关节运动不等式，使自身的关节角保持在物理空间内，并且使用关节力矩控制方法调控速度。
[0036]进一步地，所述的目标函数为：
[0037][0038]其中，f
i
是代价函数，Z是目标期望，w是机器人运动状态参数，x
i
是关于机器人运动状态和力场的评价指标函数。
[0039]进一步地，所述的关节运动不等式为：
[0040]q
mini
≤q
i
≤q
maxi
,i＝1,2,
…
,n
[0041]其中，q
mini
为第i个关节在当前时刻下最小位移，q
maxi
为第i个关节在当前时刻下最大位移。
[0042]进一步地，所述的关节力矩控制方法为：将虚拟斥力场的作用力映射至关节空间，得到关节力矩，根据关节力矩进行力控制，关节力矩的计算公式为：
[0043]τ
ext
＝J
s
F
ext
[0044]其中，J
s
是笛卡尔空间关节空间的雅克比矩阵，F
ext
是虚拟立场的作用力，
[0045]F
ext
＝A
·
V
[0046]其中，A是力场参数，V是由加速度数据、速度数据和接近觉数据构成的运动特征向量，
[0047][0048]A＝<M,D,K>
[0049]其中，q分别是加速度数据、速度数据和接近觉数据，M,D,K分别是q的系数。
[0050]与现有技术相比，本专利技术具有以下特点：
[0051]1.本专利技术提出了针对电子皮肤多模动态异构感知信息的融合算法，包括虚拟力场构建、障碍物身份识别，提高了周围数据信息的利用效率和感知精度。
[0052]2.本专利技术对机器人周围的障碍物进行实时的全范围的监测，并基于障碍物构建虚拟斥力场，基于此，机器人对运行速度进行实时的调控，降低突发情况的发生概率，同时，在必要情况下，机器人基于虚拟斥力场进行运动轨迹的二次规划，进一步提高电子皮肤信息的利用效率和感知精度。
[0053]3.本专利技术利用压力数据和温度数据同时对触碰物体进行身份识别，在与外界触碰过程中，针对人和物体分别本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人机安全交互控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、获得接近觉数据和加速度数据；步骤S2、使用接近觉数据对障碍物进行定位，获得障碍物静态特征值；步骤S3、根据自身运动轨迹和障碍物静态特征值判断是否会发生触碰，若是，执行步骤S4；若否，按照预设轨迹，继续前进；步骤S4、根据接近觉数据和加速度数据构建虚拟斥力场，划定虚拟斥力场所在区域为危险作业区域；步骤S5、在危险作业区域中，通过关节力矩控制方法调控速度在安全阈值内；步骤S6、获得压力数据和加速度数据，根据压力数据和加速度数据检测是否与障碍物触碰，若是，执行步骤S7；若否，按照原速度继续前进；步骤S7、对触碰的障碍物进行身份识别，判断障碍物是否是人且接触力超过人机安全阈值，若是，执行步骤S8；否则，执行步骤S9；步骤S8、进行急停并且原路返回；步骤S9、基于虚拟斥力场重新规划路径，返回步骤S1。2.根据权利要求1所述的一种人机安全交互控制方法，其特征在于，所述的获得障碍物静态特征值包括以下步骤：步骤S201、将接近觉数据进行时空配准，获得配准后接近觉数据；步骤S202、通过Kalman滤波和Gauss滤波方法对配准后接近觉数据进行数据融合，对障碍物进行定位，得到障碍物中心点位置；步骤S203、基于障碍物中心点位置，提取障碍物静态特征值。3.根据权利要求2所述的一种人机安全交互控制方法，其特征在于，所述的静态特征值包括障碍物位置、尺寸和几何形状的特征值。4.根据权利要求1所述的一种人机安全交互控制方法，其特征在于，所述的构建虚拟斥力场包括以下步骤：步骤S401、从接近觉数据和加速度数据中提取接近特征值和加速度特征值；步骤S402、对接近特征值进行微分，获得相对障碍物的速度特征值；步骤S403、将接近特征值、速度特征值和加速度特征值使用质量
‑
弹簧
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阻尼模型，获得虚拟斥力场。5.根据权利要求1所述的一种人机安全交互控制方法，其特征在于，所述的检测是否与障碍物触碰包括使用隐马尔可夫模型融合接近觉数据和加速度数据，对触碰做概率判断，获得检测结果。6.根据权利要求1所述的一种人机安全交互控制方法，其特征在于，所述的身份识别包括以下步骤：步骤S701、对压力数据和温度数据进行时空配...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈润杰，王成金，周艳敏，何斌，陆萍，王志鹏，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：