[发明专利]一种串联机械手臂的示教编程方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种串联机械手臂的示教编程方法，具体的说是通过体感设备和数据手套检测人的手臂的姿态变化，并且通过计算转换为机器人手臂关节角度的变化，并保存关节角度，完成示教编程，属于机器人及控制领域。

背景技术

目前的串联机械手臂一般通过直接编程的方式实现各种功能，但这要求操作对象工作在相对固定的位置，并且类型一致，这种机器人使用模式对环境适应能力较差，升级与维护成本高，虽然可以通过传统示教再现方式来对机器人运动轨迹进行定义，但应用示教器不够灵活，且操作复杂。肢体语言是最为有效的交流方式，近年来肢体示教学习作为一个新的人机交互，成为机器人编程方式研究的新方式，即通过人直接的示教来教会机器人新技能，完成相应的动作编程。

关于人体动作的捕捉研究较多，有许多的体感设备可以使用，但多数设备非常昂贵且运动约束较多。Microsoft推出的Kinect体感设备是一种性价比极高的三维感知传感器，它能获取彩色图像、深度图像以及人体动作图像，它并提供了一种全新的人际交互方式。它能够捕捉、跟踪人体的动作。

数据手套能够感知手指的运动姿态，在Kinect传感器以及数据手套的帮助下，使得示教编程成为可能。

发明内容

为了克服传统的串联机械手臂的编程缺点，本发明提出了用体感设备Kinect传感器和数据手套进行示教编程的新方法，该方法操作简便，环境适应性强，可以快速完成编程。

本发明所采用的技术方案如下。

Kinect传感器能够识别人体的骨架，并且能够根据转换得到人体的骨骼坐标，通过检测人体的手臂末端关节的坐标变化，进一步通过建立的逆运动学模型转化为关节角度的变化，并且逐一保存角度数值。

数据手套能够检测手部弯曲姿态的变化，数据手套的姿态可以转化为机械机械手的姿态变化，进而可以控制机械机械手，并记录机械手关节角度，实现示教编程。

通过Kinect测得人体手臂运动保存的机械手臂的角度值，以及数据手套检测的手部运动保存的手部关节的角度值，通过回放保存的角度值，可以实现人体示教的动作。

附图说明

下面结合附图说明书对本专利进行说明。

图1为人体示教示意图。

图2为Kinect提取的人体骨架示意图。

图3为串联机械手臂的示教编程方法流程图。

具体实施方式

当需要示教编程时，人站在体感设备Kinect前方，如图1所示，当Kinect提取出人体的骨架，会发出语音播报，提醒发现用户，提取的人体骨架图如图2所示，并且每个关节有自己的坐标系，关节主要包括头部关节，颈部关节，肩关节，肘关节，和腕关节，人体躯干，臀部关节，膝关节，以及脚踝关节。

进行示教编程的过程如图3所示。

打开机械手臂示教编程开关，系统会检测到进入示教编程模式。

当进入示教编程模式时则判断是否检测到用户，当检测到用户发出语音确认消息。

提取人体骨骼坐标以及获取手臂末端位置坐标，否则重新检测用户。

通过TF坐标变换，得到手臂末端位置相对于Kinect传感器的坐标（X₁，Y₁）和躯干坐标相对于Kinect传感器的坐标（X₂，Y₂）。

手臂末端位置坐标（X₁，Y₁）减去躯干坐标（X₂，Y₂）,得到手臂末端的移动轨迹坐标（X₀，Y₀）。

根据手臂的逆运动学反解出各关节对应的关节角度。

解出的角度可能具有多个，因此需要进行角度数据的优化选择。

存储角度信息，并且发送角度信息给手臂关节执行单元执行。

判断手臂末端位置是否到达期望的位置，如果没达到则继续编程，继续提取人体坐标信息，如果达到期望的位置，则用户操作数据手套。

数据手套检测到手部姿态变化，发送控制命令给机械手控制器并且保存控制命令。

判断是否达到预期的手部动作，如果没有则继续操作数据手套编程。如果实现手部动作，则测试手臂运动和手部抓取运动。

判断是否达到预期的轨迹以及手部动作，没达到预期则返回到重现编程，达到了则完成编程。