基于Kinect的类人机械臂演示学习研究
发布时间：2020-12-10 05:16
机器人演示学习技术的出现改变了机器人行为策略的生成方式,即由人工设计转为使用机器学习算法逼近,可以大幅提升学习效率与使用效果。视觉信号作为环境信息输入具有直观、高效和便于与人类交互等优点,是机器人进行环境感知的理想信息来源。Kinect摄像机具有成本低、使用简便和数据丰富等优点,因此将Kinect应用于机器人演示学习具有重要的研究意义。根据以上原因,本文开展基于Kinect的类人机械臂演示学习研究,主要包括以下几个方面:首先,进行了基于肘部约束的人机关节运动传递研究。文中建立了人臂和机械臂7-DOF的关节映射关系,提出并推导了一种基于肘部约束的冗余七自由度逆运动学解析解法,分析了机械臂颤抖问题并应用消抖滤波算法予以解决,最后实现了基于人-机关节映射的机械臂实时关节运动控制。然后,进行了基于卷积神经网络的手部TIM姿态学习算法研究。针对手部图像获取问题,文中提出了一种基于手臂姿态归一化的手部图像获取方法,随后完成了手部TIM姿态定义与参数求解,并基于Caffe平台搭建了卷积神经网络以建立人手深度图像与姿态参数的映射关系,给出了基于指尖检测和参数直接估计两种手部TIM姿态获取方法,最终实现...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
变刚度在线演示教学[14]
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文的工作效果。如图 1-2 所示，文中展示了由人类在复杂环境中进行数次避障演示后，所使用的 UR 机器人能够避开障碍物并将方块推动到不同目标位置处[8]。针对强化学习中模型拟合速度慢的问题，Tim Brys 等人使用来自于行为心理学研究的激励塑造法(Reward shaping)将演示数据作为先验知识以增大激励信号，同时这种基于强化学习[9]的演示学习方法也保证了模型的收敛性，最终在仿真环境中使一个小车完成平衡木实验(Cart Pole Task)并取得了良好的效果[10]。Marcos Sander 等人将遗传算法[11]与主成分分析法相结合构建机器人行为策略学习模型，其中遗传算法用于更鲁棒地搜索所有决策空间而主成分分析法用于提取主要信息以加速决策，最终实现了一个类人机器人模仿守门员的防守动作[12]。
图 1-6 人-机上肢实时运动模仿[29]图 1-7 人-机全身运动模仿[30]Ren C. Luo[29]等使用避免逆运动学计算过程的笛卡尔空间阻抗控制实现 6 自由度机械臂的在线示教。这种运动映射方式只关注人机末端位姿的同步械臂肩部和肘部关节的运动轨迹另需人为规划。Van Vuong Nguyen[30]等首先建立人臂与 3 自由度机械臂的关节空间映射，然后使用空间向量法实现了对人臂关节角度的求解并传递给机械臂作为指令实现实时的手臂构型模仿。另外，作者还提出了基于零力矩点(ZMP)和(CoM)位置反馈的机器人下身姿态控制方法以实现腿部的构型模仿，并且
【参考文献】：
期刊论文
[1]人体步行捕捉下的双足机器人跟随步行与实验[J]. 吴伟国,栗华,高力扬. 哈尔滨工业大学学报. 2017(01)
[2]卷积神经网络研究综述[J]. 李彦冬,郝宗波,雷航. 计算机应用. 2016(09)
[3]与人共融——机器人技术发展的新趋势[J]. 何玉庆,赵忆文,韩建达,于海斌,王越超,王天然. 机器人产业. 2015(05)
[4]深度自动编码器的研究与展望[J]. 曲建岭,杜辰飞,邸亚洲,高峰,郭超然. 计算机与现代化. 2014(08)
[5]基于运动捕捉下的7R机械臂的实时控制[J]. 卫沅,赵京. 机械工程学报. 2013(23)
[6]认知推理的家庭服务机器人演示学习研究[J]. 陈世佳,尹东,张荣,王德建. 小型微型计算机系统. 2013(06)
[7]基于人体工程学的仿人机械臂构型[J]. 赵京,宋春雨,杜滨. 机械工程学报. 2013(11)
[8]双眼视觉新认识及弱视治疗新角度[J]. 胡广蕊,王澄澄,翁伟生,阎丽. 中国斜视与小儿眼科杂志. 2012(04)
[9]人脸识别研究综述[J]. 李武军,王崇骏,张炜,陈世福. 模式识别与人工智能. 2006(01)
博士论文
[1]基于深度相机的三维人体重建及在服装展示方面的技术研究[D]. 李晓捷.天津工业大学 2016
[2]基于神经网络的船舶横摇运动预报研究[D]. 李占英.哈尔滨工程大学 2012
硕士论文
[1]基于深度学习的入侵检测[D]. 杨昆朋.北京交通大学 2015
[2]机器人主从映射方法分析及实验研究[D]. 张宝玉.哈尔滨工程大学 2015
本文编号：2908143
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
变刚度在线演示教学[14]
哈尔滨工业大学工程硕士学位论文的工作效果。如图 1-2 所示，文中展示了由人类在复杂环境中进行数次避障演示后，所使用的 UR 机器人能够避开障碍物并将方块推动到不同目标位置处[8]。针对强化学习中模型拟合速度慢的问题，Tim Brys 等人使用来自于行为心理学研究的激励塑造法(Reward shaping)将演示数据作为先验知识以增大激励信号，同时这种基于强化学习[9]的演示学习方法也保证了模型的收敛性，最终在仿真环境中使一个小车完成平衡木实验(Cart Pole Task)并取得了良好的效果[10]。Marcos Sander 等人将遗传算法[11]与主成分分析法相结合构建机器人行为策略学习模型，其中遗传算法用于更鲁棒地搜索所有决策空间而主成分分析法用于提取主要信息以加速决策，最终实现了一个类人机器人模仿守门员的防守动作[12]。
图 1-6 人-机上肢实时运动模仿[29]图 1-7 人-机全身运动模仿[30]Ren C. Luo[29]等使用避免逆运动学计算过程的笛卡尔空间阻抗控制实现 6 自由度机械臂的在线示教。这种运动映射方式只关注人机末端位姿的同步械臂肩部和肘部关节的运动轨迹另需人为规划。Van Vuong Nguyen[30]等首先建立人臂与 3 自由度机械臂的关节空间映射，然后使用空间向量法实现了对人臂关节角度的求解并传递给机械臂作为指令实现实时的手臂构型模仿。另外，作者还提出了基于零力矩点(ZMP)和(CoM)位置反馈的机器人下身姿态控制方法以实现腿部的构型模仿，并且
【参考文献】：
期刊论文
[1]人体步行捕捉下的双足机器人跟随步行与实验[J]. 吴伟国,栗华,高力扬. 哈尔滨工业大学学报. 2017(01)
[2]卷积神经网络研究综述[J]. 李彦冬,郝宗波,雷航. 计算机应用. 2016(09)
[3]与人共融——机器人技术发展的新趋势[J]. 何玉庆,赵忆文,韩建达,于海斌,王越超,王天然. 机器人产业. 2015(05)
[4]深度自动编码器的研究与展望[J]. 曲建岭,杜辰飞,邸亚洲,高峰,郭超然. 计算机与现代化. 2014(08)
[5]基于运动捕捉下的7R机械臂的实时控制[J]. 卫沅,赵京. 机械工程学报. 2013(23)
[6]认知推理的家庭服务机器人演示学习研究[J]. 陈世佳,尹东,张荣,王德建. 小型微型计算机系统. 2013(06)
[7]基于人体工程学的仿人机械臂构型[J]. 赵京,宋春雨,杜滨. 机械工程学报. 2013(11)
[8]双眼视觉新认识及弱视治疗新角度[J]. 胡广蕊,王澄澄,翁伟生,阎丽. 中国斜视与小儿眼科杂志. 2012(04)
[9]人脸识别研究综述[J]. 李武军,王崇骏,张炜,陈世福. 模式识别与人工智能. 2006(01)
博士论文
[1]基于深度相机的三维人体重建及在服装展示方面的技术研究[D]. 李晓捷.天津工业大学 2016
[2]基于神经网络的船舶横摇运动预报研究[D]. 李占英.哈尔滨工程大学 2012
硕士论文
[1]基于深度学习的入侵检测[D]. 杨昆朋.北京交通大学 2015
[2]机器人主从映射方法分析及实验研究[D]. 张宝玉.哈尔滨工程大学 2015
本文编号：2908143
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