基于点云的6-DOF人机协作姿态规划与类人交互运动生成方法技术

本发明专利技术公开了基于点云的6‑DOF人机协作姿态规划与类人交互运动生成方法，包含两个子任务：交接点云提取和6‑DOF抓取姿态生成。结合场景深度及相机标定信息，将检测出的人手与物体图像变换到3维空间，通过点云分割算法与统计滤波技术，提取出物体上未被手遮挡的局部点云作为交接点云，并将其作为抓取规划模块的输入。6‑DOF抓取姿态生成子任务根据输入的交接点云预测一组6自由度的抓取候选，并输出最可行的、能够稳定接过物体的6‑DOF抓取姿势。本发明专利技术基于GraspNet构建了一个6自由度抓取规划模型，其中GraspNet是一个端到端的深度神经网络，它可以在3维点云上预测候选的6‑DOF抓取姿势。本方法是一种兼顾安全性与稳定性的抓取选择策略，确保生成更可靠和安全的6‑DOF抓取规划。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人机交互协作与机器人操作研究领域，具体涉及一种基于点云的6-dof人机协作姿态规划与类人交互运动生成系统设计方法，包括两个子任务：人机协作中基于点云的6自由度(6-dof)物品递接姿态规划方法和基于改进的动态运动基元(dmp)的类人交互运动生成模型设计。

技术介绍

1、在人机协作中，人处于整个协作过程的中心地位，机器人就相当于人的助手，可以辅助人做重复性的、劳累的工作。由于在辅助劳作、助老助残等方面有重要的应用价值，其已经成为机器人领域的重要研究方向。物品交接是人与机器人交互协作中的核心、关键任务之一。针对不同姿态递送过来的多种类物品，机器人如何能安全可靠、类人地接过物品，一直是人机协作领域的热点与难点研究问题。

2、人机协作中物品交接任务的实现具体包括两个子任务，(1)机器人交接姿态的规划与(2)接过物品的运动轨迹生成。针对子任务(1)，需要考虑目标物体的几何形状与多样化姿态以及人类手部的遮挡等，先前的研究采用gg-cnn等方法进行交接规划，但基于2d图像的方法生成的抓取姿态仅能从单一方向抓取，限制了抓取姿态的自由度。相比之下，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于点云的6-DOF人机协作姿态规划与类人交互运动生成方法，其特征在于：该方法包括交接点云的提取阶段和6-DOF抓取姿态生成阶段；

2.根据权利要求1所述的基于点云的6-DOF人机协作姿态规划与类人交互运动生成方法，其特征在于：GraspNet网络使用PointNet++作为骨干网络，包括三个网络：Approach网络、Operation网络和Tolerance网络；Approach网络、Operation网络和Tolerance网络均由多层感知器组成。

3.根据权利要求2所述的基于点云的6-DOF人机协作姿态规划与类人交互运动生成方法，其特征在于：Appro...

【技术特征摘要】

1.基于点云的6-dof人机协作姿态规划与类人交互运动生成方法，其特征在于：该方法包括交接点云的提取阶段和6-dof抓取姿态生成阶段；

2.根据权利要求1所述的基于点云的6-dof人机协作姿态规划与类人交互运动生成方法，其特征在于：graspnet网络使用pointnet++作为骨干网络，包括三个网络：approach网络、operation网络和tolerance网络；approach网络、operation网络和tolerance网络均由多层感知器组成。

3.根据权利要求2所述的基于点云的6-dof人机协作姿态规划与类人交互运动生成方法，其特征在于：approach网络用于预测可行的抓取点及其视点；

4.根据权利要求2所述的基于点云的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘春芳，王伟凡，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：