一种机器人识别人手接触运动的方法技术

本发明专利技术为一种机器人识别人手接触运动的方法，首先建立触觉信息与法向接触力的映射关系，包括法向接触力与接触面积的映射关系和接触角度与接触面积比的映射关系；然后，建立触觉信息与切向接触力的映射关系，包括压力分布图像质心水平位移与

【技术实现步骤摘要】
一种机器人识别人手接触运动的方法


[0001]本专利技术涉及人机交互运动识别
，具体是一种机器人识别人手接触运动的方法
。

技术介绍

[0002]随着人工智能的发展，要实现完全身临其境的人机交互需要对触觉进行更深入的理解，触觉作为一种基本的非语言交流方式，在人机交互中起着重要作用
。
机器人识别接触运动是机器人理解接触所传递信息的关键之处，在人机交互中最直接的方式是人手接触，现有研究一直专注于利用机器人末端执行器或灵巧手上的触觉传感器进行局部操作
、
滑动检测和物体识别等任务，这些研究强调了用于控制抓取姿势和力度的触觉传感和反馈，并未涉及触觉交互的本质
。
而触觉交互的本质是机器人通过获取的触觉信息识别人的意图，并根据识别结果进行决策，达到规避危险和完成目标动作的目的
。
本专利技术针对触觉交互本质，提出一种机器人识别人手接触运动的方法
。

技术实现思路

[0003]针对现有技术的不足，本专利技术拟解决的技术问题是，提供一种机器人识别人手接触运动的方法
。
[0004]为达到上述目的，本专利技术提供如下的技术方案：
[0005]一种机器人识别人手接触运动的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
[0006]步骤
S1
：建立触觉信息与法向接触力的映射关系，包括如式
(1)
所示的法向接触力与接触面积的映射关系和如式
(3)
所示的接触角度与接触面积比的映射关系；
[0007]F
z
＝
(a(s
‑
b))
c
ꢀꢀꢀ
(1)
[0008]式中：
F
z
为法向接触力，
s
为接触面积，
a、b、c
均为常数；
[0009]λ
＝
ke
‑
ω
/t
+
σ
ꢀꢀꢀ
(3)
[0010]式中，
λ
为接触面积比，具体为接触角度为
i
度时的接触面积与接触角度为0°
时的接触面积之比，
i
＞0；
k、t、
σ
均为常数，
ω
为接触角度；
[0011]步骤
S2
：建立触觉信息与切向接触力的映射关系，包括压力分布图像质心水平位移与
x
轴切向接触力的映射关系
、
压力分布图像质心垂直位移与
y
轴切向接触力的映射关系
、
压力分布图像质心移动方向与切向接触力合力方向的映射关系；
[0012]步骤
S3
：在接触运动过程中获取触觉信息和接触力，提取典型触觉特征，根据典型触觉特征识别接触状态；
[0013]若典型触觉特征为接触面积和法向接触力随着时间变化而不断增大，且不存在切向接触力，压力分布图像质心在接触区域内波动，则为接触开始；
[0014]若典型触觉特征是接触面积和压力分布图像质心保持稳定，法向接触力处于动态稳定状态，不存在切向接触力，则为接触稳定；
[0015]若典型触觉特征为压力分布图像质心在粘滑方向上发生小幅度移动，位移为2‑
6mm
，切向接触力逐渐增大且方向与存在运动趋势的方向保持一致，接触面积继续增大并达到手指接触的最大有效接触面积，则为粘滑状态；
[0016]若典型触觉特征为接触面积和法向接触力处于动态稳定状态，压力分布图像质心在滑动方向上移动且移动幅度明显大于粘滑状态的移动幅度，切向接触力保持稳定且方向与滑动方向保持一致，则为完全滑动状态；
[0017]若典型触觉特征为接触面积
、
法向接触力和切向接触力均减小直至为零，压力分布图像质心消失，则为接触结束
。
[0018]进一步的，在步骤
S3
中，若识别结果为接触开始和接触稳定，则根据接触面积，通过法向接触力与接触面积的映射关系估计法向接触力；根据接触面积比，通过接触角度与接触面积比的映射关系估计接触角度；
[0019]若识别结果为粘滑状态和完全滑动状态，则根据压力分布图像质心水平位移，通过压力分布图像质心水平位移与
x
轴切向接触力的映射关系估计
x
轴切向接触力；根据压力分布图像质心垂直位移，通过压力分布图像质心垂直位移与
y
轴切向接触力的映射关系估计
y
轴切向接触力；根据压力分布图像质心移动方向，通过压力分布图像质心移动方向与切向接触力合力方向的映射关系估计切向接触力合力方向
。
[0020]进一步的，压力分布图像质心水平位移与
x
轴切向接触力的映射关系和压力分布图像质心垂直位移与
y
轴切向接触力的映射关系均满足
logistic
模型；压力分布图像质心移动方向与切向接触力合力方向的映射关系为：
[0021]θ2＝
m
θ1+n
ꢀꢀꢀ
(9)
[0022]式中：
θ1为压力分布图像质心的移动方向，
θ2为切向接触力合力的方向，
m、n
均为常数
。
[0023]进一步的，机器人根据识别到的接触状态进行决策，包括在识别到接触稳定状态之前，机器人保持静止或者保持当前动作；在识别到完全滑动状态后，机器人通过改变关节位姿规避危险
。
[0024]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0025]1.
本专利技术将触觉传感器与六维力传感器结合使用，建立触觉信息与接触力信息之间的映射关系，通过具体的数学模型，可以预估法向接触力和切向接触力，可在触觉传感器解耦方面实现应用
。
不同于对单个接触状态的研究，本专利技术将接触运动划分为接触开始
、
接触稳定
、
粘滑
、
完全滑动和接触结束五个状态，提取各个接触状态的典型触觉特征，进而建立了接触状态与典型触觉特征之间的映射关系，故在接触运动过程中，获取触觉信息与接触力信息并提取典型触觉特征，通过典型触觉特征识别人手接触运动的不同接触状态，不需要额外的传感器辅助
。
[0026]2.
本专利技术可在机器人触觉感知领域进行推广，突破了传统人机交互运动只能识别特定部位的限制，为未来大面积传感器覆盖的机器人实现沉浸式人机交互提供了理论基础
。
[0027]3.
本专利技术所使用的柔性触觉传感器分辨率为
16
×
16
，分辨率高，且容易制作，成本较低，容易实现机器人上的大面积集成，相较于光学传感器，不需要施加很大的力就可以精准地感知接触信息
。
附图说本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种机器人识别人手接触运动的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤
S1
：建立触觉信息与法向接触力的映射关系，包括如式
(1)
所示的法向接触力与接触面积的映射关系和如式
(3)
所示的接触角度与接触面积比的映射关系；
F
z
＝
(a(s
‑
b))
c (1)
式中：
F
z
为法向接触力，
s
为接触面积，
a、b、c
均为常数；
λ
＝
ke
‑
ω
/t
+
σ (3)
式中，
λ
为接触面积比，具体为接触角度为
i
度时的接触面积与接触角度为0°
时的接触面积之比，
i
＞0；
k、t、
σ
均为常数，
ω
为接触角度；步骤
S2
：建立触觉信息与切向接触力的映射关系，包括压力分布图像质心水平位移与
x
轴切向接触力的映射关系
、
压力分布图像质心垂直位移与
y
轴切向接触力的映射关系
、
压力分布图像质心移动方向与切向接触力合力方向的映射关系；步骤
S3
：在接触运动过程中获取触觉信息和接触力，提取典型触觉特征，根据典型触觉特征识别接触状态；若典型触觉特征为接触面积和法向接触力随着时间变化而不断增大，且不存在切向接触力，压力分布图像质心在接触区域内波动，则为接触开始；若典型触觉特征是接触面积和压力分布图像质心保持稳定，法向接触力处于动态稳定状态，不存在切向接触力，则为接触稳定；若典型触觉特征为压力分布图像质心在粘滑方向上发生小幅度移动，位移为2‑
6mm
，切向接触力逐渐增大且方向与存在运动趋势的方向保持一致，接触面积继续增大并达到手指接触的最大有...

【专利技术属性】
技术研发人员：田倩倩，刘吉晓，刘阔，马键，郭士杰，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：