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体感控制的上肢外骨骼镜像康复机器人系统

中国机械工程 2018年第20期29卷 2484-2489页

作者：瞿畅吴炳陈厚军于陈陈沈芳南通大学机械工程学院南通226019

为辅助患肢进行自主康复训练,研制了一种体感控制的上肢外骨骼镜像康复机器人系统。设计了可穿戴式三自由度上肢康复机械臂,利用Kinect传感器提取人体6个骨骼关节点数据,计算所需控制参数,将健肢的体势动作转化为控制信号,控制机械臂带... 详细信息

为辅助患肢进行自主康复训练,研制了一种体感控制的上肢外骨骼镜像康复机器人系统。设计了可穿戴式三自由度上肢康复机械臂,利用Kinect传感器提取人体6个骨骼关节点数据,计算所需控制参数,将健肢的体势动作转化为控制信号,控制机械臂带动患肢做镜像或同步运动康复训练。搭建了上肢外骨骼康复机器人系统实验平台,分别进行了单关节镜像控制和多关节联动同步控制穿戴实验,系统具有良好的体感控制随动性能,能满足上肢康复训练的要求。

关键词：体感控制外骨骼康复机器人 Kinect传感器

The Leap概念视角下的体感控制型教育游戏设计

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现代教育技术 2014年第2期24卷 108-114页

作者：顾汉杰浙江树人大学信息科技学院浙江杭州310015

文章从The Leap概念视角出发,探讨体感手势控制在教育游戏中的应用可行性,分析官方商城Airspace中游戏应用,梳理适合体感开发的游戏类型、智力属性,同时依据应用指南探索适合的学科领域。在此基础上提出设计框架,建立仿真型、题库型、... 详细信息

文章从The Leap概念视角出发,探讨体感手势控制在教育游戏中的应用可行性,分析官方商城Airspace中游戏应用,梳理适合体感开发的游戏类型、智力属性,同时依据应用指南探索适合的学科领域。在此基础上提出设计框架,建立仿真型、题库型、融合型等三种场景模型,并分类介绍代表性的游戏元素,最后结合Leap Motion SDK特点阐释了规则控制。

关键词： The Leap 体感控制教育游戏

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基于体感控制的智能车设计

现代电子技术 2016年第3期39卷 155-158页

作者：陈玉敏谢玮孟宪民哈尔滨工业大学(威海)信息学院山东威海264209 山东卡尔电气股份有限公司山东威海264209

智能车设计中远程端及控制端采用单片机作为主控制器,远程端即小车端接收到控制端发送过来的控制信号,实现自身转向、姿态变换等动作,姿态传感器安装在人的手背上作为控制端,通过无线装置将相关参数传输到小车上的接收装置,接收器接收... 详细信息

智能车设计中远程端及控制端采用单片机作为主控制器,远程端即小车端接收到控制端发送过来的控制信号,实现自身转向、姿态变换等动作,姿态传感器安装在人的手背上作为控制端,通过无线装置将相关参数传输到小车上的接收装置,接收器接收到相应参数后,处理器执行相应滤波算法,发送指令,从而实现远程遥控。设计中按照低功耗、高精度原则进行器件选型,主控制器部分、电机驱动等硬件电路设计力求经济性和精简性。软件设计充分发挥软件控制灵活方便的特点,实现了小车的平稳性和精确变换姿态等功能,所实现的智能车可应用于医疗、娱乐等各个领域。

关键词：体感控制智能车陀螺仪无线传输

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一种基于嵌入式平台的机械臂体感控制系统

福州大学学报（自然科学版） 2015年第4期43卷 471-475页

作者：周海芳查帅荣章杰陈志聪福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所福建福州350116

针对传统机械臂控制方式复杂且效率低的问题,研制了一套惯性式动作捕捉的体感控制系统.该系统在用户手臂绑定多个节点,每个节点由加速度传感器、陀螺仪和磁通传感器组成.节点采集手臂运动数据发送到嵌入式系统,经过融合计算得到手臂运... 详细信息

针对传统机械臂控制方式复杂且效率低的问题,研制了一套惯性式动作捕捉的体感控制系统.该系统在用户手臂绑定多个节点,每个节点由加速度传感器、陀螺仪和磁通传感器组成.节点采集手臂运动数据发送到嵌入式系统,经过融合计算得到手臂运动状态,并最终得出机械臂舵机转动角度.在保证机械臂控制精度的前提下,针对嵌入式系统硬件条件采用了降低系统延迟的分状态数据融合方案.本系统在嵌入式平台上实现,降低了动作捕捉成本,提高了可移植性.测试结果表明,使用惯性式动作捕捉的机械臂体感控制系统动作响应延迟时间短、机械臂动作较平稳.

关键词：体感控制嵌入式系统机械臂惯性传感器

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基于深度学习的机器人体感控制技术研究

基于深度学习的机器人体感控制技术研究

作者：李梓源北方工业大学

学位级别：硕士

体感控制是利用肢体动作实现控制对象的人机交互方式,是人机交互领域的热点方向。快速且准确的识别人体姿态是体感控制的重要课题。计算机视觉技术的发展和计算机性能的提高,使得通过深度学习的人工神经网络可解决传统计算机视觉算法难... 详细信息

体感控制是利用肢体动作实现控制对象的人机交互方式,是人机交互领域的热点方向。快速且准确的识别人体姿态是体感控制的重要课题。计算机视觉技术的发展和计算机性能的提高,使得通过深度学习的人工神经网络可解决传统计算机视觉算法难以解决的复杂问题。本文基于深度学习的方法,实现了人体姿态的识别,并通过映射算法完成了智能人形机器人的体感控制。本文利用自上而下的人体姿态识别方法,完成了多人二维关节点识别。其中目标检测网络采用YOLOv4网络模型,关节点识别网络采用堆叠沙漏网络模型,并对两个网络模型进行了改进。成功训练网络至其收敛,最终网络能快速且较准的检测出人体并识别人体关节点。目标检测网络的AP达到了83.46%,关节点识别网络的PCKh达到了85.0%。在体感控制过程中使用了以舵机为关节的人形机器人。为了让机器人能做出控制者的相应动作,同时防止机器人在移动中摔倒,对机器人上半身和下半身采取了不同的控制策略。分析了机器人手臂的运动学模型和腿部的步态控制方法,开发了人体关节点映射算法。算法通过连续的人体关节点数据控制舵机输出,实现机器人的体感控制。通过开发移动端上位机软件、创建Web API接口等无线通信方式来拓展体感控制机器人的应用范围,使其符合实际的控制场景。研究了通过增强现实平台获取深度信息,从而将二维人体关节点数据转为三维人体关节点数据的方法。最终实现人形机器人的体感控制与应用开发,论文研究内容具有一定的工程应用价值。

关键词：体感控制堆叠沙漏 YOLO 计算机视觉

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基于体感控制的双臂排爆机器人设计研究

基于体感控制的双臂排爆机器人设计研究

作者：杨时月东北大学

学位级别：硕士

在当今世界,恐怖活动不断威胁社会的和平与稳定,解除各种危险物质的威胁成为一项十分迫切的任务。排爆机器人是承担这类高危任务的首要选择,因此直观、简便的远程人机交互方式就成为这项任务中最重要的目标。然而当前大多数排爆机器人... 详细信息

在当今世界,恐怖活动不断威胁社会的和平与稳定,解除各种危险物质的威胁成为一项十分迫切的任务。排爆机器人是承担这类高危任务的首要选择,因此直观、简便的远程人机交互方式就成为这项任务中最重要的目标。然而当前大多数排爆机器人依旧使用按键、控制杆等设备对机器人进行运动控制,这种方式操作时间长、操作复杂。因此本文提出利用体感技术来控制排爆机器人,实现机器人的远程体感控制。在研究机器人体感控制技术的基础上,本文着重于体感控制功能的实现。利用微惯性器件采集人体姿态信息,建立相应的人体运动模型;通过姿态解算算法,将人体运动姿态变换为机器人的运动姿态;最后,将变换后的姿态控制信息传输给机器人,实现完整的机器人体感控制。在查阅大量相关文献的基础上,本文主要研究内容如下:(1)概括了体感控制机器人的实现方式及研究现状,在此基础上提出了本课题的研究内容及研究意义。(2)建立了机械臂模型和人体关节运动模型,作为实现体感控制的理论基础。首先,对机械臂模型进行正运动学求解和逆运动学求解,为控制机械臂的位置和姿态提供理论基础:其次建立人体关节运动模型,用于求解每一个人体关节的位置、姿态以及关节转动角度,为捕捉人体动作、进行体感控制提供理论基础。(3)设计了基于微惯性器件的人体动作姿态的捕捉方案,并结合人体关节运动模型,实现了人体动作姿态的捕获。本文首先设计制作基于微惯性器件的人体姿态感知节点,并对节点中不同微惯性器件的噪声选用相应的滤波算法进行预处理;其次分析各个惯性器件的误差来源并完成相应的校准,采用互补滤波融合算法实现姿态的更新,便可实现解算节点姿态的功能。最后基于NRF24L01+无线通讯模块实现对人体姿态感知节点的姿态数据的采集,并结合人体关节运动模型,最终完成对整个人体动作姿态的捕获。(4)搭建了双臂排爆机器人平台,并实现了利用体感控制该机器人运动。首先对机械臂运动映射方法以及机械臂末端、人体双臂末端运动的工作区域分析,建立了人体双臂末端和机械臂末端的运动映射;其次利用MATLAB软件对人体双臂末端和机器人机械臂末端运动进行末端位姿映射的仿真分析,验证了体感控制的可行性;最后搭建了双臂排爆机器人平台,并实现对人体双臂末端的位置和姿态的捕捉,完成了体感控制该机器人运动。(5)设计一种基于光纤传感原理和光学原理相结合的手指动作捕捉传感器,该传感器可实现对食指弯曲角度和拇指绕食指旋转角度的检测,可以用于对双臂排爆机器人末端机械爪的体感控制。

关键词：姿态捕捉微惯性器件体感控制机器人光纤传感

基于Leap Motion体感控制技术的数字化展示系统研究

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火炮发射与控制学报 2015年第4期36卷 86-90页

作者：林德江井志胜王国德秦国伟时华峰武汉军械士官学校湖北武汉430075 工兵军代局驻济南地区军代室山东济南250000

针对大型复杂装备"模型展示"中采用"平面+鼠标"方式缺乏真实立体感和自然交互性的问题,提出了基于Leap Motion体感控制技术的数字化展示系统。设计完成了系统的硬件结构和软件架构,研究了Leap Motion到Unity 3D引擎环境的坐标转换、手... 详细信息

针对大型复杂装备"模型展示"中采用"平面+鼠标"方式缺乏真实立体感和自然交互性的问题,提出了基于Leap Motion体感控制技术的数字化展示系统。设计完成了系统的硬件结构和软件架构,研究了Leap Motion到Unity 3D引擎环境的坐标转换、手势交互控制任务等系统实现的关键技术。在此基础上,结合Leap Motion SDK的Unity插件,在Unity 3D引擎中完成了场景配置和场景驱动,实现该系统。实际应用结果表明,该系统沉浸感更强,手势跟踪稳定精准,解决了装备模型立体展示和自然交互的问题,同时也为Leap Motion这种精准的、近距离手势追踪技术的探索应用提供了一定借鉴。

关键词：体感控制 LeapMotion 幻影成像手势追踪 Unity3D

Kinect关节数据处理算法及在机器人体感控制中的应用

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Kinect关节数据处理算法及在机器人体感控制中的应用

作者：张弛华中科技大学

学位级别：硕士

随着机器人技术与人机交互技术的不断发展,机器人体感控制技术以其自然方便的控制体验,在机器人民用化的发展过程中正在扮演着越来越重要的角色。同时,随着计算机视觉技术的发展,基于计算机视觉的机器人体感控制技术使体感控制复杂度得... 详细信息

随着机器人技术与人机交互技术的不断发展,机器人体感控制技术以其自然方便的控制体验,在机器人民用化的发展过程中正在扮演着越来越重要的角色。同时,随着计算机视觉技术的发展,基于计算机视觉的机器人体感控制技术使体感控制复杂度得到降低,因此视觉传感器已经成为机器人体感控制信息获取的主要途径。Kinect传感器作为一种高性价比的视觉体感传感器,利用TOF(Time of Flight)技术获取体感信息,克服了传统视觉传感器受环境光照变化、背景复杂性影响的缺陷,并将丰富的空间三维信息融入机器人体感控制之中,有助于提升体感控制的性能。因此,本文拟将Kinect传感器引入机器人体感控制系统。针对这一问题的研究,需要重点解决以下几个问题。首先,由于场景存在遮挡以及kinect自身软硬件设计问题,导致Kinect传感器会得到错误的体感信息,这些错误的体感信息会引起体感控制不准确的问题,因此,我们研究的第一个问题是消除kinect的错误体感信息;其次,坐标系映射问题,Kinect传感器的坐标系与机器人的运动坐标系并不相同,需要一系列的转换算法才能够将Kinect传感器获取的体感信息应用到机器人体感控制中。本文针对以上两个问题展开了研究。首先,本文提出了一种Kinect关节数据优化算法。该算法首先通过kinect传感器获取人体关节位置数据,之后通过帧内约束与帧间约束确定Kinect关节数据的可靠度,通过可靠度阈值将关节数据划分为错误数据和待优化数据。接着提出基于改进霍尔特滤波的关节数据优化算法,针对错误关节数据根据霍尔特滤波预测公式与人体约束条件进行预测与替代,针对待优化数据根据霍尔特滤波平滑公式与关节可靠度结合进行关节优化,最终生成优化后的人体关节数据。通过实验对比分析,本文提出的关节优化算法有效获取了准确的关节数据。其次,本文采用基于空间几何法与D-H(Denavit-Hartenberg)矩阵法结合的坐标变换方法。通过空间几何法将人体关节位置信息转换为人体运动角度信息,接着通过D-H矩阵法对机器人运动建立模型,生成机器人运动坐标变换矩阵。最后,将人体运动角度信息与运动变换矩阵相结合,生成机器人坐标系下的机器人运动信息。最后,本文将提出算法应用于虚拟机器人体感控制,实现了基于Choregraphe的Nao机器人仿真平台,实现通过Kinect传感器对虚拟机器人的体感控制,将理论研究向实际应用进行转化。

关键词：机器人体感控制 Kinect 关节数据优化运动信息变换

基于Kinect的远程机械臂体感控制系统研究

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基于Kinect的远程机械臂体感控制系统研究

作者：裴岩明大连理工大学

学位级别：硕士

机器人技术是工业进步的标志,在某些危险的工作环境中,它们有着不可替代的作用。Microsoft Kinect传感器问世后,体感机器人成了当今的一个研究热点,它有着巨大的潜在价值。本文设计了一个由FPGA控制的远程机械臂监控系统,可以通过... 详细信息

机器人技术是工业进步的标志,在某些危险的工作环境中,它们有着不可替代的作用。Microsoft Kinect传感器问世后,体感机器人成了当今的一个研究热点,它有着巨大的潜在价值。本文设计了一个由FPGA控制的远程机械臂监控系统,可以通过体感方式完成机械臂控制。机械臂本体采用六自由度串联型机械臂,利用MATLAB Robotics Toolbox建立了它的模型,并完成了机械臂的正运动学、逆运动学和轨迹规划求解。本文采用Altera公司的EP2C8Q208型FPGA作为下位机主控芯片,编写了Verilog HDL程序包括PWM方式舵机控制程序、串行通信发送和接收程序、解析上位机发送给FPGA的控制命令程序、加速度传感器与FPGA的I2C通信程序、角陀螺仪与FPGA之间的AD转换程序等。上位机由Lab VIEW编程,计算主要关节的夹角和腰部转动角度,实时显示三维模拟机械臂的运动状态,采用三种方式控制机械臂运动：上位机直接选择控制舵机的编号、方向和角度对机械臂进行运动控制;MATLAB与Lab VIEW混合编程,输入目标点的三维坐标,由MATLAB编写的机械臂运动学反解程序进行舵机转角的自动计算和控制;基于Kinect传感器,用C#编写了基于空间向量法计算人体双臂关节角的程序,实现双臂体感控制机械臂,其中,左臂负责机械臂肩关节、肘关节、腕关节俯仰的控制,右臂负责腰部、腕关节旋转和手指的控制。Lab VIEW程序生成.exe可执行文件,可移植性高。在上位机中,对双臂各个关节夹角进行滤波,提出带限幅的加权滑动平均滤波算法,并与滑动平均滤波算法、加权滑动平均滤波算法进行了对比分析。经调试,FPGA接收和发送指令无冲突,机械臂的运动平稳且位置准确,Kinect传感器检测人体骨骼关节角正确,LabVIEW可以实时读取C#生成在文本文件（txt格式）中关节角的数据并进行滤波,能滤除异常数据使得曲线平滑,时滞性小,机械臂可夹取形状规则的物体。

关键词：机械臂体感控制 FPGA 滑动平均滤波