[发明专利]一种机器人识别人体缝纫动作的方法

说明书

本发明公开了一种机器人识别人体缝纫动作的方法，该方法包括如下步骤：步骤1，搭建模块化多机器人缝纫系统，模块化多机器人缝纫系统包括相互连接的双手缝纫系统、立体视觉系统、视觉伺服系统；步骤2，采集人体缝纫动作作为机器人学习样本，生成训练数据；步骤3，使用高斯混合模型编码，对演示得到的运动基元进行任务学习；步骤4，建立立体视觉系统，在任务期间检测针的运动姿态；步骤5，建立视觉伺服系统，通过闭环视觉的反馈指导并调整机器人的运动。本发明提高了缝纫手势识别的准确率，提高了响应速度，解决了当前方法动态实时性差的问题。

技术领域

本发明属于机器人视觉识别技术领域，涉及一种机器人识别人体缝纫动作的方法。

背景技术

机器人视觉识别技术是智能机器人系统中一个关键部分，是指用机器人实现人的视觉功能，即对客观的三维世界的识别，主要利用颜色、形状等信息来识别环境目标。机器人视觉识别技术已经被广泛运用于机器人智能化系统中，视觉识别系统既要做到图像的准确采集还要做到对外界变化反应的实时性，同时还需要对外界运动的目标进行实时跟踪，然而，现有的方法对缝纫动作的识别准确度不高，在动态识别过程中延时性较大，使机器人无法得到良好的学习效果。识别人体缝纫动作的研究可为机器人学习缝纫环境中的信息、末端执行器姿态规划、缝纫过程的轨迹规划等提供技术支持。

发明内容

本发明的目的是提供一种机器人识别人体缝纫动作的方法，解决了现有技术中存在对缝纫动作的识别准确度不高，在动态识别过程中延时性较大的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种机器人识别人体缝纫动作的方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1，搭建模块化多机器人缝纫系统，模块化多机器人缝纫系统包括相互连接的双手缝纫系统、立体视觉系统、视觉伺服系统；

步骤2，采集人体缝纫动作作为机器人学习样本，生成训练数据；

步骤3，使用高斯混合模型编码，对演示得到的运动基元进行任务学习；

步骤4，建立立体视觉系统，在任务期间检测针的运动姿态；

步骤5，建立视觉伺服系统，通过闭环视觉的反馈指导并调整机器人的运动。

本发明的特点还在于，

步骤1中立体视觉系统包括两台角度不同的摄像机，通过摄像机获得视觉信息，视觉信息通过视觉伺服系统进行控制反馈给双手缝纫系统，双手缝纫系统包括两个安装缝纫针驱动器的机器人，两个机器人用来模仿人类双手的缝纫动作。

缝纫针驱动器的针头上安装条形码标记，用于目标的可视化跟踪，并记录缝纫针驱动器的六自由度姿态信息。

步骤2由人类演示缝纫手势动作，立体视觉系统进行记录采用人体动作示范来采集样本，通过多次向双手缝纫系统演示缝纫过程，以生成训练数据。

双手缝纫系统使用两个机器人搭建缝纫模型来模仿人类双手的缝纫动作，跟踪目标运动并记录姿态信息；双手缝纫系统中一个机器人安装机动的缝纫针驱动器，根据人类演示中学到的动作，将针头送到缝纫位置并执行缝纫，并不断循环；另一个机器人安装芯棒，芯棒一侧固定缝纫针驱动器，以重新抓取针头，通过将芯棒放置在所需的姿势上，确保机器人在局部框架下的同一位置缝纫，控制缝纫位置。

步骤3的具体步骤为：

在对步骤2得到的训练数据进行低通滤波之后，根据缝纫针驱动器的打开和关闭状态，以及与缝纫针的连接方式，将每个演示分割成一系列的运动基元，使用高斯混合模型Ω对每个运动基元进行编码，编码元素包括时间戳t和六自由度姿态信息h，给定点t，h属于Ω的概率计算为该点的加权概率之和，如下式所示：