[发明专利]一种基于Kinect视觉深度传感器的交互仿生机械臂控制方法有效
申请号: | 201710213574.0 | 申请日: | 2017-04-01 |
公开(公告)号: | CN106826838B | 公开(公告)日: | 2019-12-31 |
发明(设计)人: | 梅雪松;赵万秋;蔡航航;张朝辉;边旭;李智;许瑨;霍权 | 申请(专利权)人: | 西安交通大学 |
主分类号: | B25J9/16 | 分类号: | B25J9/16 |
代理公司: | 61215 西安智大知识产权代理事务所 | 代理人: | 刘国智 |
地址: | 710049 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 kinect 视觉 深度 传感器 交互 仿生 机械 控制 方法 | ||
1.一种基于Kinect视觉深度传感器的交互仿生机械臂控制方法,其特征在于,包括以下操作:
1)搭建多自由度的仿生机械臂和机械手,其中的关节由电机驱动,手指由舵机拉线牵引,电机和舵机分别由驱动板提供动力源;
2)以中央处理器作为控制板,将其分别与驱动板、Kinect视觉深度传感器相连接;Kinect视觉深度传感器包括RGB摄像机、空间深度摄像机和语音检测电路;
3)Kinect视觉深度传感器识别辨别目标人手臂的二维肢体轮廓,获取肢体轮廓的二维信息;利用空间深度摄像机捕获的空间深度信息,将肢体轮廓的二维信息扩展为三维空间方位信息,然后将三维空间方位信息作为肢体模仿的输入信息发送给控制板;
4)控制板将接收的信息解算,获得仿生机械臂的位置、角度、速度信息,转化成控制指令,发送给驱动板;
5)驱动板根据控制指令驱动电机和/或舵机动作,各个关节配合完成跟随目标人手臂的动作,完成肢体模仿控制;
所述的驱动板根据电机或舵机额定电压和电流提供动力,根据接收控制板的控制信号,传输相应的电压给电机或舵机,使电机和舵机到达指定的位置或按照指定速度移动,完成机械臂的动作。
所述的控制板接收Kinect麦克风采集的声音数据,语音指令解算分为语音识别和指令转化,将麦克风采集到的声音数据识别为具体的语句和文字,供指令转化使用;
所述的指令转化为:首先判断语音识别出的语句关键词是否有效,有效的判定为与指令库中的数据匹配,匹配到目标则为有效;
指令库中的数据特征值由用户对数据库进行编写,包含但不仅限于:停止、启动、跟随、避让、X关节移动到Y处;
获取到的有效语句关键词转化为动作指令采用数据库查询的方式,由预置在数据库中的对应动作决定动作指令输出。
2.如权利要求1所述的基于Kinect视觉深度传感器的交互仿生机械臂控制方法,其特征在于,所述的Kinect视觉深度传感器的语音检测电路还接收目标声波信号,并将其转化为二进制量化数据发送给控制板;
控制板将接收的信息解算后识别目标声波信号的语音指令内容,再根据语音指令内容调取相应的控制指令传输给驱动板,控制指令为预置的能够完成指定动作的机械臂控制代码;
驱动板根据控制指令驱动电机和/或舵机动作,各个关节配合完成语音指令内容,完成语音控制。
3.如权利要求2所述的基于Kinect视觉深度传感器的交互仿生机械臂控制方法,其特征在于,将肢体模仿控制和语音控制相结合,完成实时人机动作交互:
Kinect视觉深度传感器捕获交互目标的肢体动作的同时,还接收交互目标的语音指令,将捕获的信号发送给控制板;
控制板将交互目标肢体动作和语音指令结合起来,控制板优先生成肢体模仿控制指令,在完成模仿控制指令的同时响应语音指令;
驱动板根据指令内容与人实时协作或人机实时交互。
4.如权利要求1所述的基于Kinect视觉深度传感器的交互仿生机械臂控制方法,其特征在于,所述的Kinect视觉深度传感器通过对目标即时采集,对人肢体动作连续采集识别,获得的肢体三维空间方位信息;
控制板将肢体关节和骨骼分别映射为三维空间中的节点及连杆,关节位置对应节点坐标,骨骼长度对应连杆长度;然后解算获得相应的目标肢体动作的方位、角度、速度信息;解算出包括对应仿生机械臂各个关节自由度在内的控制指令数据,将控制指令数据传输给控制板,实现仿生机械臂对目标肢体动作的模仿。
5.如权利要求1或4所述的基于Kinect视觉深度传感器的交互仿生机械臂控制方法,其特征在于,控制板收到的信息为视觉深度传感器采集的RGB彩色图像和空间深度信息,其中Kinect作为视觉深度传感器,只负责图像采集和空间深度信息采集,不参与解算过程;
控制板接收传输的信息后进行实时解算:
21)由RGB图像信息进行灰度梯度分析,识别物体轮廓;
22)对物体轮廓进行分类,识别出属于人体外貌的轮廓特征;
23)根据人体轮廓图像,确定人体肢体骨骼走向及关节位置,转化为连杆和节点坐标,此时获得的是二位平面上的数据;
24)控制器处理深度传感器信息,由深度传感器的空间深度数据,确定步骤23)中节点坐标与传感器的距离,在步骤23)中解算的二维坐标中加入第三个维度作为深度维度,形成三维空间中笛卡尔坐标系下的三坐标数据;
25)通过空间几何方法,获得每一节点处连杆之间的夹角,即实际对应的人肢体关节弯曲程度;
26)将夹角数据经过映射,变换为机械臂各个关节的角度数据;
27)步骤21-26实时进行,所形成的关节的角度数据连续变化,根据连续变化的数据计算各个电机/舵机所需的运行状态,形成动作指令,即静止在指定位置或以指令速度运动;
28)图像和深度数据解算过程中,如接收到交互对象有效的语音指令,则在此步骤将语音指令的解算结果加入动作指令;
29)将机械臂各个关节的动作指令分别发送给相对应关节的驱动器,由驱动器驱动执行电机/舵机运动。
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