[发明专利]一种人机协作场景下的机器人智能躲避人类方法

说明书

技术领域

本发明涉及机器人运动的技术领域，尤其是指一种人机协作场景下的机器人智能躲避人类方法。

背景技术

智能机器人与其他领域的交叉与融合，产生了许多需要人与机器人协作的场景。智能机器人参与到人的作业环境中，在保证工作效率的前提下还可以有效的解放人的劳动力，特殊情况下还可以代替人完成高风险的任务。在人与机器人近距离协作的背景下，如何保证人的安全是至关重要的问题。这篇发明提出了一种人机协作场景下机器人的建模和避障的方法，该方法根据机器人D-H参数构建机器人圆柱模型，借用Kinect传感器采集操作员骨骼位置，以此来构建操作员的圆柱模型，并根据机器人和操作员的碰撞检测结果使机器人智能地识别并躲避人体。

在构建机器人虚拟场景时，通常的做法是利用3ds Max等建模工具构建与真实场景的机器人完全对应的虚拟机器人模型，然而这种方法不具通用性，且建模成本相对较高，因此通过机器人固有的D-H参数来构建机器人模型是有必要的。

在人机协作场景中，机器人根据人体的位置和动作信息，做出避让，避免发生碰撞。然而传统的机器人避碰研究主要是对物体的避碰，与环境物体不同，人具备自身的结构特征，人体状态和运动也具有不可预知性，因此机器人需要对人体进行实时地识别。

在Kinect出现之前，基于多视觉相机的人体信息采集技术相对比较热门，但是该方法需要透视图像，相对成本也较高。在基于标记的多视觉相机人体识别技术中，人体要穿着特定的服装或设备，在活动过程中处于受限的状态，限制着该技术的应用。基于无标记的人体信息提取采集技术则需要将人体图像、三维信息与目标函数等先验知识进行匹配，匹配过程需要足够的样本数量，否则会导致识别准确性较低，也较难保证实时性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种人机协作场景下的机器人智能躲避人类方法，操作员可以在机器人作业空间中自由运动，机器人根据Kinect获取的操作员的信息进行主动的避障。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种人机协作场景下的机器人智能躲避人类方法，包括以下步骤：

1)通过机器人D-H参数构建虚拟场景的机器人圆柱模型，如下：

假设机器人是由一系列连杆和关节以任意形式构成的，D-H参数表示的是机器人关节和连杆之间的关系；为了对机器人进行建模，采用点对关节进行建模，圆柱体对连杆进行建模；涉及到机器人的正运动学，通过机器人各个关节的初始角度，来求解各个关节的坐标系相对基坐标系的变换关系；给每个关节定义一个右手坐标系，把一个关节的坐标系和下一个关节的坐标系之间的齐次变换叫做A矩阵，A₁表示第一个关节相对于在基坐标系的位置和姿态，那么A₂则表示为第二个关节相对于第一个关节的位置和姿态，而第二个关节相对于在基坐标系的位置和姿态可由如下公式(1)所示的矩阵乘积组成：

T₂＝A₁A₂(1)

以此类推，第n个关节相对于在基坐标系的位置和姿态的公式为：

式中，表示第n个关节的姿态，表示第n个关节相对于基坐标系的位置；其中A_i可根据D-H参数表示：

θ_i,d_i,a_i,α_i为机器人关节i的D-H参数；

构建虚拟场景的机器人圆柱模型时以机器人基坐标系为模型的坐标系，求解各个关节相对于基坐标系的位置相邻关节间的连杆采用圆柱体进行建模，圆柱体的上下底面圆心为两关节点的位置，圆柱体半径根据实际情况进行调整，构建6自由度的机器人圆柱模型；

2)通过Kinect实时获取真实场景的RGB图像和操作员的骨骼数据，并构建虚拟场景的操作员圆柱模型，如下：

操作员在进入到机器人的工作区间时，由固定在操作员前面的Kinect实时获取真实场景的RGB图像和操作员的骨骼数据，实现对操作员的跟踪和定位；Kinect有三种摄像头：一种用于采集彩色图像的RGB彩色摄像头和两种用于采集深度图像的红外摄像头；

对于真实场景RGB图像的获取，将Kinect放在环境中的某个位置，打开彩色图像NUI_INITIALIZE_FLAG_USES_COLOR来初始化Kinect，通过获取的彩色图像帧数据，用OpenCV绘制出来；