[發明專利]一種基于種群隨機亂序多目標遺傳算法的手勢跟蹤方法

有效

• 申請號: 201710186553.4
• 申請日: 2017-03-27
• 公開（公告）號: CN106945059B
• 公開（公告）日: 2019-11-22
• 發明（設計）人: 陳略峰;吳敏;賴旭芝;周夢甜;石威;徐亦睿
• 申請（專利權）人: 中國地質大學(武漢)
• 主分類號: B25J13/00
• 分類號: B25J13/00;B25J9/16
• 代理公司: 42214 武漢華旭知識產權事務所
• 代理人: 劉榮;江釗芳<國際申請>=<國際公布>=

本發明提供了一種基于種群隨機亂序多目標遺傳算法的手勢跟蹤方法，包括以下步驟：手臂骨骼信息獲取；建立機械臂運動模型；多目標遺傳算法能量及軌跡優化；手勢跟蹤。本發明提供的一種基于種群隨機亂序多目標遺傳算法的手勢跟蹤方法引入了種群隨機亂序的多目標遺傳算法進行能量，最終位置精度及跟蹤人體手臂的軌跡優化。實驗結果表明，該系統人機交互性好，機械臂能量消耗低，末端精度高，跟蹤人體手臂運動效果好。

技術領域

本發明涉及一種基于種群隨機亂序多目標遺傳算法的手勢跟蹤方法，屬于機械臂人機交互自動控制領域。

背景技術

隨著科技發展，人類和機器之間互動的重要性與日俱增。基于視覺的手勢跟蹤技術已經成為人機交互研究的重要組成部分，特別是利用該項技術將真實人體手臂與仿真機械臂進行有效結合，實現和諧、友好、高效、順暢的人機交流。高性能仿真機械手臂在機器人、醫療救援、資源勘探、工業、教學、危險物品處理等方面得到了廣泛的應用，尋找改善機械臂運動、提高其速度與精度的方法、確保機械臂運動軌跡安全性和合理性以及減少能量消耗均具有重要的研究意義。

現有的機械臂的操作方式主要為手柄或者搖桿操作，操作指令無法直接控制機械臂整體運動的位移和速度，使得操作者未經訓練難以完成復雜動作，使用靈活度低，一般運用中造成一定延遲，同時無法保證位置精度。有研究嘗試使用數據手套操作機械臂，數據手套能夠精準的確定操作者手的位置和姿勢，但是現有實用機械臂無需模仿手的動作即可實現夾持等功能，而且其大量采用柔性設備，成本較高，功能浪費。擁有較低的價格，靈活簡便的操作方式的人機交互系統成了機械臂運用市場的廣泛需求。

發明內容

為了解決現有技術的不足，本發明提供了一種基于種群隨機亂序多目標遺傳算法的手勢跟蹤方法，通過掃描人體手臂的運動來控制機械臂。該方法通過雙攝像頭傳感器掃描獲取人體手臂各關節運動坐標數據，將人體手臂末端位置坐標以文本形式保存，經過多目標遺傳算法處理，其中三個目標函數分別為能量消耗函數，最終位置誤差函數以及手臂跟蹤軌跡函數。通過每代種群隨機亂序的方式，在保證機械臂跟蹤過程中能量消耗最小和機械臂末端位置精度的前提下，不斷提高機械臂軌跡跟蹤模仿相似度。經二維平面坐標運算得到手臂末端位置坐標，利用跟蹤誤差函數加快目標函數的收斂。依據此方法，輸出得到機械臂對應各關節旋轉角度，經指令轉換，傳輸給下位機，控制仿真機械臂準確模擬真人的手臂動作，到達指定末端位置。經測試發現，這種方法明顯使跟蹤軌跡得到優化。通過傳感器實反饋，補償量會加入到下次手臂運動中，用閉環控制機械臂系統效果。

本發明為解決其技術問題所采用的技術方案是：

(1)人體手臂骨骼信息獲取：利用傳感器提取人體手臂骨骼的彩色圖像數據流和深度圖像數據流，獲取人體手臂各個關節信息，得到各個關節位置坐標；

(2)建立機械臂運動模型：將機械臂簡化為三連桿模型，由步驟(1)的人體手臂各個關節信息中獲得人體手臂末端位置，并由人體手臂各個關節位置坐標計算人體手臂各個關節偏離豎直軸的旋轉角度；由機械臂尺寸和機械臂各關節偏離豎直軸的旋轉角度，表示機械臂末端位置；

(3)多目標遺傳算法能量及軌跡優化：以能量函數、手臂跟蹤軌跡函數以及位置誤差函數為目標函數的3個目標子函數，經多目標遺傳算法處理，通過每代種群隨機亂序迭代進化，得到機械臂達到末端位置時的各關節旋轉角度，并且旋轉角度達到能量全局最小，最終位置誤差全局最小，手臂跟蹤軌跡全局最優；

(4)跟蹤手勢：將多目標遺傳算法處理后的機械臂各關節旋轉角度數據傳輸至機械臂，驅動機械臂跟蹤手勢運動，反饋關節旋轉角度并進行閉環控制。

步驟(2)具體包括以下過程：

(2-1)將六自由度實體機械臂簡化為三連桿機械臂模型，即建立機械臂動力學模型；