基于人体动作识别的人机协作安全策略研究

发布时间：2024-07-11 05:55

　　随着工业机器人的发展,越来越多的机器人开始走进工厂代替人工完成高重复性的工作,新的人机协作模式将打破传统工业机器人与工人的界限,成为未来的发展方向。协作机器人引入实际生产场景要解决的一大问题就是安全问题,本文基于Kinect深度相机建立了协作环境观测系统,通过多传感器信息融合,能够对环境中的人进行精确骨骼建模,并根据人体骨骼模型设计了人-机器人自主避碰模型,基于安全协作标准ISO/TS 15066建立了动态安全策略并研究了机器人自主避碰方法。人机协作系统是一种典型的非标系统,不同的协作场景对应不同的传感器配置方式。根据本文限定的实验场景,设计了适宜的多Kinect配置方式,并根据硬件传感器的参数特性及驱动要求,搭建了以UDP通讯协议为基础的客户端+服务器模式的多相机信息通讯系统。为了实现物体观测坐标的统一,采用改进的ICP算法对多Kinect系统进行了外参数标定,完成了多个相机坐标系的互相转换,并实现了相机坐标系与机器人坐标系配准,保证场景中人体姿态的实时采集。引入多相机的目的是为了解决单相机存在的抖动、人体自遮挡、人-机器人互遮挡等问题造成的关节点空间位置识别精度低等问题,因此本文研...

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-5德国慕尼黑大学的FusionKit硬件框架

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-4-用目标特定训练数据的情况下，在运动开始后的最初300-500毫秒内进行在线目标预测。该方法的优点是有可能预测未来可能运动的样本，实现人类和机器人之间流畅而安全的互动，双方都能预见对方的行动。该方法的建设性贡献是利用运动学线索，考虑到人和机器人未....

图1-6根据人体朝向分配权重的多相机系统

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-6-高质量的全身3D骨骼跟踪。该研究根据用户面向的方向对人体运动进行自适应加权调整的方法，判断人体是否正对Kinect，如果背对Kinect，进行左右侧数据交换(LRS)，从而解决Kinect不能识别人体正反面的缺点。该研究使用OptiTrack系....

图1-7神经网络预测人体动作

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-6-高质量的全身3D骨骼跟踪。该研究根据用户面向的方向对人体运动进行自适应加权调整的方法，判断人体是否正对Kinect，如果背对Kinect，进行左右侧数据交换(LRS)，从而解决Kinect不能识别人体正反面的缺点。该研究使用OptiTrack系....

图1-8卡尔曼滤波实现人体骨骼跟踪

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-6-高质量的全身3D骨骼跟踪。该研究根据用户面向的方向对人体运动进行自适应加权调整的方法，判断人体是否正对Kinect，如果背对Kinect，进行左右侧数据交换(LRS)，从而解决Kinect不能识别人体正反面的缺点。该研究使用OptiTrack系....

本文编号：4005343