[发明专利]基于人体姿态识别算法的实体机器人动作评测系统及方法

说明书

本发明提供了基于人体姿态识别算法的实体机器人动作评测系统及方法，所述系统包括实体机器人动作测评执行模块、人体姿态算法模块、监控预警模块、数据存储模块和评测报告模块，所述实体机器人动作测评模块负责根据测评需求信息，发起执行测评请求，下发执行测评命令；所述人体姿态算法模块负责根据测试集的动作使用人体姿态识别算法检测人体姿态的关键点，传给服务端，对其进行解析，转成对应的动作数据下发给机器人执行对应动作；所述监控预警模块负责监控实体机器人情况，将对应的设备信息推送给用户，用户试试了解设备情况，上报当前实体机器人的具体情况；本发明能够对实体机器人的动作进行测评分析和记录。

技术领域

本发明涉及机器人测试技术领域，特别是基于人体姿态识别算法的实体机器人动作评测系统及方法。

背景技术

随着社会不断地进步，用户对实体机器人的智能度越来越高，不再满足于语言对话及机械般的动作，更希望它能够做出更贴近人类的表情、动作、眼神、甚至是情感等等，能为我们的生活及工作添加些色彩。目前针对实体机器人的动作的标准性及稳定性测试没有很好地方法，更多地是通过人工方式，并且测试的方式很繁琐，准确性不高。在研发机器人的过程中需要对机器人的动作行为进行测试，使得机器人动作能到达标准，甚至能够达到业界的顶峰。

近年来，基于深度学习的人体姿态识别的研究越来越多，出现了基于不同数据源：深度图或RGB视频的人体关节的人体动作分类的方法以及特征表示方法。人体姿态估计是计算机视觉中一个基础的问题，是对“人体”的姿态（关键点，比如头，手，脚等）的位置。人体姿态识别可分为两种思路，一是先检测图片中人体所在的区域，再检测区域内的人体关键点。二是先检测图片中所有的人体关键点，然后把这些关键点对应到不同的人物个体。

现有技术中实体机器人在设计及研发时，是有标准的角度要求，但是实体机器人会受硬件材料等影响，很多时候装机后，动作、表情等行为会受到影响，甚至会出入，而目前评测方式是通过人为去判断，但是这种方式是主观意识，每个人的评测标准不一样，谈不上客观性。

实体机器人是由软硬件组成，每台设备多少会存在区别，并且受使用环境，比如说网络的不同，也会影响机器人的动作情况，对于每台实体机器人应该进行监控及评测是很有必要，若是以目前的人工技术进行测试，达不到对应的效果，并且人工成本很高，对于一些运营中的机器人无法进行实时现场监控机器人的动作及表情等是否正确，故而对机器人的监控是势在必行的事情。

每次新增实体机器人或者新增新的能力，就需要进行评测，这个是很庞大的工作量并且人工进行评测也很吃力，人工的能力无法达到。

运营中的实体机器人使用久后，可能因为硬件寿命问题，会导致机构或者是舵机问题，而影响机器人的动作，需要工程师进行维护。工程师维护后，需要对机器人的动作行为进行测试是否已恢复到正常状态，这个时候单凭肉眼是无法测试出来，需要专业的技术进行测试。

在平时研发过程中，需要针对每个部位的动作（比如脸部、头部、手臂、手掌、腿部、脚部及身体等等）进行测试，测试出每个部位在标准的动作下，整机的机器人的稳定性及零件、机构的最大寿命的情况进行测试，以评测出最完美的研发方案做出好的产品，但目前并没有标准化针对这块有很好的测试方案。

发明内容

为克服上述问题，本发明的目的是提供基于人体姿态识别算法的实体机器人动作评测系统及方法，能够对实体机器人的动作进行测评分析和记录。

本发明采用以下方案实现：一种基于人体姿态识别算法的实体机器人动作评测系统，其特征在于：所述系统包括实体机器人动作测评执行模块、人体姿态算法模块、监控预警模块、数据存储模块和评测报告模块，

所述实体机器人动作测评模块负责根据测评需求信息，发起执行测评请求，下发执行测评命令；

所述人体姿态算法模块负责根据测试集的动作使用人体姿态识别算法检测人体姿态的关键点，传给服务端，对其进行解析，转成对应的动作数据下发给机器人执行对应动作；