CN107520843A - 一种类人多自由度机器人的动作训练方法 - Google Patents

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    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1671—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by simulation, either to verify existing program or to create and verify new program, CAD/CAM oriented, graphic oriented programming systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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Abstract

本发明公开了一种类人多自由度机器人的动作训练方法：1）使用光学设备识别出动作捕捉人员的骨骼数据；2）把骨骼关节坐标映射到数学坐标系，根据坐标数据计算出各个关节的夹角；3）将角度数据发送给机器人上对应的电机控制器，控制转动电机，作用是还原人物动作。本发明的有益技术效果是：提高多自由度机器人动作的准确性和完成度，在智能机器人、物流机器人、仓库管理机器人、理货机器人、条形码机器人、儿童机器人、导游礼仪机器人、家务机器人、表演娱乐机器人、仿人形机器人、建筑机器人等领域有广泛的应用。

Description

一种类人多自由度机器人的动作训练方法
技术领域
本发明涉及一种动作训练方法，尤其涉及一种类人多自由度机器人的动作训练方法。
背景技术
随着人们生活水平的不断提高，以及机器人技术的不断进步，机器人正走进普通人的生活。为了机器人真正得表现得更加智能，就必须赋予机器人动作、视觉、听觉和思考的能力。其中多自由度机器人的动作处理起来尤为麻烦。以22个自由度的机器人（下半身固定）为例，处理难度最大的就是肩关节，因为真人的肩关节是可以三向活动的。而机器人受到电机体积的制约，一般肩关节只有两个自由度，把第三个自由移到了大臂处，这样导致不管在模拟器中模拟还是通过动作捕捉得到的数据，都会造成动作的失真，再加上电机转速的制约，这更直接的降低了机器人动作的完成度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种类人多自由度机器人的动作训练方法，提高多自由度机器人动作的准确性和完成度，解决现有技术存在的缺憾。
本发明采用如下技术方案实现：
一种类人多自由度机器人的动作训练方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1）使用光学设备识别出动作捕捉人员的骨骼数据；2）把骨骼关节坐标映射到数学坐标系，根据坐标数据计算出各个关节的夹角；3）将角度数据发送给机器人上对应的电机控制器，控制转动电机，还原人物动作。
进一步的，在步骤1）中，所述光学设备为带双摄像头以及红外摄像头的光学设备。
进一步的，在步骤2）中，根据左肩的坐标、左肘坐标和左手腕坐标计算出左肘基于x、y、z轴各方向上的夹角。
本发明的有益技术效果是：提高多自由度机器人动作的准确性和完成度，在智能机器人、物流机器人、仓库管理机器人、理货机器人、条形码机器人、儿童机器人、导游礼仪机器人、家务机器人、表演娱乐机器人、仿人形机器人、建筑机器人等领域有广泛的应用。
附图说明
图1是动作捕捉人员站位示意图。
图2是Kinect坐标系中的向量表示。
图3是常用数学坐标系中的向量表示。
具体实施方式
通过下面对实施例的描述，将更加有助于公众理解本发明，但不能也不应当将申请人所给出的具体的实施例视为对本发明技术方案的限制，任何对部件或技术特征的定义进行改变和/或对整体结构作形式的而非实质的变换都应视为本发明的技术方案所限定的保护范围。
类人多自由度机器人的动作训练方法，该方法包括如下步骤：使用光学设备识别出动作捕捉人员的骨骼数据，光学设备为带双摄像头以及红外摄像头的光学设备（类似kinect、prime sense、RealSense等），把骨骼关节坐标映射到数学坐标系，根据坐标数据计算出左肩的坐标、左肘坐标和左手腕坐标计算出左肘关键的基于x、y、z轴各方向上的夹角，将角度数据发送给机器人上对应的电机控制器，控制转动电机，作用是还原人物动作，本发明是目前机器人***的空白领域，各式机器人均适用。
在本实施例中，动作捕捉设备采用（不限于）微软的kinect v2 for windows（带深度信息的摄像头即可）。由于kinect坐标系的z轴和常用数学坐标系的z轴方向相反，所以在计算前需要先将kinect坐标系映射到常用数学坐标系中。以kinect坐标系中不重合的a（xa,ya,za）、b(xb,yb,zb)两点为例。向量ab = (xb-xa,yb-ya,za-zb)以测算左手手肘关节夹角为例。可把关节角度计算简化成对空间向量间夹角的计算，动作捕捉人员的站位示意如图1所示。
对于肘关节角度的计算，可以直接使用空间向量ES和EH的夹角得出，计算过程如下：ES=(xs-xe,ys-ye,ze-zs)；EH=(xn-xe,yn-ye,ze-zn)；cosSEH =ES*EH / |ES||EH|，逆cos即可求出肘关节夹角SHE的度数。至此即可把角度数据发送给机器人电机控制器，使机器人对应关节的电机转动到正确的角度。
当然，本发明还可以有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可以根据本发明做出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (3)

1.一种类人多自由度机器人的动作训练方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1）使用光学设备识别出动作捕捉人员的骨骼数据；2）把骨骼关节坐标映射到数学坐标系，根据坐标数据计算出各个关节的夹角；3）将角度数据发送给机器人上对应的电机控制器，控制转动电机，还原人物动作。
2.根据权利要求1所述的类人多自由度机器人的动作训练方法，其特征在于，在步骤1）中，所述光学设备为带双摄像头以及红外摄像头的光学设备。
3.根据权利要求1所述的类人多自由度机器人的动作训练方法，其特征在于，在步骤2）中，根据左肩的坐标、左肘坐标和左手腕坐标计算出左肘基于x、y、z轴各方向上的夹角。
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