[发明专利]非接触式生理检测机器人的6自由度人脸追踪方法和装置

权利要求书

1.一种非接触式生理检测机器人的6自由度人脸追踪方法，其特征在于，该方法包括：

将相机固定在机器人末端；

基于相机采集的人脸影像进行实时的面部特征点检测和跟踪，得到相机坐标系O₃下的人脸位姿信息p_face；

将人脸位姿信息p_face转化为人脸在基坐标系O₁下的位姿T_b；

基于人脸在基坐标系O₁下的位姿T_b计算机器人末端的最优目标位姿T_t；

基于人脸在基坐标系O₁下的位姿T_b和机器人末端的最优目标位姿T_t进行比例控制，得到期望位姿p_target；

基于期望位姿p_target求逆运动学解，得到机器人目标关节角β_targetjoint，并基于机器人目标关节角β_targetjoint对机器人进行控制；

且所述基于人脸在基坐标系O₁下的位姿T_b和机器人末端的最优目标位姿T_t进行比例控制，得到期望位姿p_target，并基于期望位姿p_target求逆运动学解，得到机器人目标关节角β_targetjoint，并基于机器人目标关节角β_targetjoint对机器人进行控制，包括：

所述期望位姿q_tap表示期望目标姿态的四元素表示；s_tap表示期望目标位置中的位置向量增量；

获取位置向量增量s_tap：

计算机器人末端的最优目标位置向量t_s和当前机器人末端位姿r_wb的位置误差向量e_p：

e_p＝t_s-r_wb

基于误差向量e_p计算位置向量增量s_tap：

其中，

K_p为比例系数；

b表示设置的位置增量的模长上限；

获取期望目标姿态q_tap：

使用如下公式可以将任意的旋转矩阵R转换为四元素q表示；

对四元素向量q进行比例控制：

w，x_q，y_q，z_q表示四元素向量q中的元素；

F_m2q表示转换函数；

tr表示矩阵的迹；

K_pq表示比例系数；

r₃₂，r₂₃，r₁₃，r₃₁，r₂₁，r₁₂表示3*3矩阵R里的对应位置的元素；

利用逆解函数求得机器人目标关节角：

其中，F_inverse表示逆解函数。

2.如权利要求1所述的一种非接触式生理检测机器人的6自由度人脸追踪方法，其特征在于，所述基于相机采集的人脸影像进行实时的面部特征点检测和跟踪，得到相机坐标系O₃下的人脸位姿信息p_face，包括：

使用多任务卷积神经网络面部检测器和改进的卷积专家约束局部模型进行面部特征点检测和跟踪；

得到的人脸位姿信息为：

其中，表示旋转的三个欧拉角；

表示人脸在相机坐标系O₃下的位置三维坐标；

上角标T表示矩阵转置。