[发明专利]一种基于骨骼节点信息的交互式机械臂控制方法

说明书

本发明提出了一种基于骨骼节点信息的交互式机械臂控制方法，采用空间向量法计算出操控人员肘关节、腕关节以及肩关节的转动角度，使用限幅加权滑动平均滤波算法对各转动角度进行滤波处理；并将经滤波处理的转动角度作为控制指令的传入参数，根据所述含参控制指令控制机械臂。有益效果：该方法能够实现体感交互示教的功能且具有精度高、延时小等优点。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于骨骼节点信息的交互式机械臂控制方法。

背景技术

为了给老年人和残疾人提供性能优越的操作工具，提高他们的行动自由度，许多国家对移动机器人进行了研究。在这些移动式机器人当中，装有机械臂的机器人能代替人执行一些高危、繁重的工作。然而现存的机械臂主要是通过专业人员输入操作指令，控制机械臂，这极大限制了其他非专业人员对机械臂的操作和使用。因此建立一个体感交互式机械臂控制系统便于其他人员通过自身的肢体动作控制机械臂，非常有现实意义。

近年来国内外一些研究人员对体感交互方面展开了研究。Igorevich等人[文献1](Igorevich R R,Ismoilovich E P,Min D.Behavioral Synchronization of Human andHumanoid Robot[C].International Conference on Ubiquitous Robots and AmbientIntelligence,2012:655-660.)设计了基于Kinect的仿人机器人的运动控制系统，利用Kinect传感器进行人体骨骼检测与跟踪，控制机器人运动；周小模等人[文献2](周小模,刘威.基于Kinect与Dobot机械臂的人机交互系统[J].信息技术,2017(12):102-104.)通过Kinect捕获手部的坐标移动以及手势变化，利用坐标转化等方法，将其转化为指令传送给机械臂，实现了机械手抓取物体等功能；胡星晨等人[文献3](胡星晨,李波,赵祎临.基于Kinect的体感交互机器人[J].电子测量技术,2017(8):139-143.)利用Kinect的骨骼追踪功能获取人体主要关节点的坐标，然后转换为机械臂可用数据并计算出关节角，最后通过无线传输方式将关节角发送给机器人控制器，建立了机械臂控制系统，从而控制机器人做出和人相同的动作；邵阳等人[文献4](邵阳,战荫.余弦DTW在上肢康复训练中的应用[J].计算机工程与设计,2018,39(01):249-254.)在Kinect平台下建立一个康复训练系统，通过采集关节点的三维坐标信息，将每对相邻的关节点用向量形式表示，以向量变化的时间序列代替运动轨迹，实现了6种上肢训练动作；邵泽燕等人[文献5](邵泽燕,邵泽健,陈成军.基于Kinect的机械臂增强现实示教研究[J].计算技术与自动化,2017,36(02):68-72.)通过Kinect传感器采集示教者手部3D位置数据，利用机器人逆运动学模型驱动虚拟机械臂模型跟踪人手运动，将虚拟机械臂模型叠加到真实工作场景中，实现对机械臂的示教功能；周彤彤等人[文献6](周彤彤,刘更谦,李浩源.基于Kinect的双臂机器人动作模拟与轨迹规划[J].科学技术与工程,2017,17(07):58-62.)提出了一种基于Kinect的双臂机器人的运动仿真和轨迹规划方法，通过建立人体的关节点和机器人节点之间的映射关系，通过无线传输模式将传感器收集到的信息传送给机器人，可以实现机器人的运动仿真；顾客等人[文献12](顾客,何益明,金丽燕.基于Kinect骨骼追踪技术的智能教学控制系统的设计与实现[J].计算机应用与软件,2013,30(6):276-280.)通过Kinect实时准确地捕获人体的骨骼运动轨迹和骨骼点信息，把三维骨骼数据的坐标系转化为二维数据坐标系，研发出了基于体感控制的智能教学系统。这些方法主要是通过传感器设备采集人体的肢体动作，然后将肢体动作信息转化成控制指令，最后传输给机械臂控制器，实现了在不同应用场景下的体感交互功能，由于没有考虑在实际采集数据时角度过大或过小会容易产生采集误差，导致体感交互时的精度较低；此外，在数据传输到机械臂控制器的过程中，存在较大的延时现象。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术之不足，提出了一种基于骨骼节点信息的交互式机械臂控制方法，具体由以下技术方案实现：