[發明專利]基于增強現實的機器人示教方法在審
| 申請號: | 201710431671.7 | 申請日: | 2017-06-08 |
| 公開(公告)號: | CN107351058A | 公開(公告)日: | 2017-11-17 |
| 發明(設計)人: | 杜廣龍;張平;陳明軒 | 申請(專利權)人: | 華南理工大學 |
| 主分類號: | B25J9/00 | 分類號: | B25J9/00;B25J9/16 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標代理有限公司44102 | 代理人: | 何淑珍 |
| 地址: | 510640 廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 增強 現實 機器人 方法 | ||
1.基于增強現實的機器人示教方法,其特征在于,包括如下步驟:
S1、顯示虛擬機器人并建立坐標系;
S2、虛擬機器人示教;
S3、驅動真實機器人。
2.根據權利要求1所述的基于增強現實的機器人示教方法,其特征在于,所述步驟S1具體包括:
增強現實設備將虛擬機器人投影到真實機器人上,并與真實機器人重疊;
機器人基座、機器人關節、增強現實設備坐標系、人手坐標系均采用3個互相正交的軸來表示;機器人基座坐標系xOy平面為水平方向;z軸正方向為豎直向上;機器人關節i坐標系中Zi-1軸位于按右手規則旋轉軸方向;Xi-1軸沿Zi-1與Zi公垂線方向;增強現實設備坐標系中ZL軸為沿著操作者上方向;XL軸為沿著操作者右方向;YL軸正方向為操作者前方向;人手坐標系中ZH軸負方向為四指方向;XH軸方向垂直手背向上;YH軸為拇指方向。
3.根據權利要求1所述的基于增強現實的機器人示教方法,其特征在于,所述步驟S2包括以下步驟:
1)位置和姿態模型
機器人采用Denavit‐Hartenberg(D‐H)模型,Ai表示從坐標系i-1到坐標系i的齊次坐標變換矩陣,則有:
其中θi表示在坐標變換時繞Zi-1旋轉的角度,使得Xi-1和Xi相互平行;ri表示在坐標變換時沿Zi-1平移的距離,使得Xi-1和Xi共線;li表示在坐標變換時Xi-1平移的距離,使得Xi-1和Xi的原點重合;αi表示在坐標變換時Zi-1繞Xi旋轉的角度,使得Zi-1和Zi原點重合,方向一致;
對于一個具有六關節的虛擬機器人,從基座坐標系到第六個關節的齊次變換矩陣定義為:
T6=A1A2A3A4A5A6(2)
定義在t時刻虛擬機器人末端在關節空間的位置和姿態為:
Xt=[J1,t J2,t J3,t J4,t J5,t J6,t]T(3)
其中Ji,t為t時刻虛擬機器人第i個關節角;
利用式(1),(2)對T6進行逆運動學求解,得到初始時刻虛擬機器人各個關節角度值X0;
從機器人末端坐標系到人手坐標系的齊次變換矩陣定義為:
其中向量l為人手與機器人末端的距離;
定義Zt為t時刻人手的位置和姿態,有:
T6A7=Zt(5)
在示教過程中,虛擬機器人跟隨操作者的手指運動,即在笛卡爾狀態空間里虛擬機器人末端和人手的位姿一致,通過式(4)、(5)對Zt進行逆運動學求解得到Xt,即t時刻虛擬機器人各個關節角;
2)語音指令輸入
操作者直接通過語音指令來對虛擬機器人進行微調操作,對語音進行識別,獲取指令語句中的方向、操作、特征值、單位參數;對語音識別完畢后,進入意圖理解部分;意圖理解部分主要是將自然語言指令轉化為對應的機器人控制指令;在對剛識別完的自然語言指令進行理解轉化之前,要有一個最大熵分類模型,從訓練語料庫中提取文本特征,然后利用TF‐IDF對文本特征進行特征向量加權,將文本表示為文本特征向量,有n個詞就表示為n維特征向量;然后利用最大熵算法,對文本特征向量與對應的意圖輸出標簽的條件概率進行建模,得到分布最均勻的模型,利用公式:
得到最大熵概率分布,從而完成最大熵建模,其中,fi(x,y)為第i個特征函數,若文本向量與對應的輸出標簽出現在同一個樣本中,則fi(x,y)等于1,否則為0;λi為fi(x,y)對應的權值,Z(x)為歸一化因子;最大熵分類模型建立之后,對文本特征向量進行分類,最后得到機器人控制指令,并轉化為位置和姿態微調矩陣T′:
其中n′x,n′y,n′z,o′x,o′y,o′z,a′x,a′y,a′z分別是運動坐標系Fn,o,a在參考坐標系Fx,y,z三軸方向上的分量,p′x,p′y,p′z表示運動坐標系Fn,o,a原點相對于參考坐標系Fx,y,z的位置;
特別地,若操作者沒有進行語音指令輸入,有:
定義X′t為t時刻虛擬機器人末端的根據語音指令微調后的理想位置和姿態,有:
T6A7T′=Z′t(9)
其中Z′t為t時刻根據語音指令微調后人手的位置和姿態;通過求解(7),(9),對Zt′進行逆運動學求解得到X′t;
根據X′t,虛擬機器人可到達示教指定位置。
4.根據權利要求1所述的基于增強現實的機器人示教方法,其特征在于,所述步驟S3具體包括:
虛擬機器人到達指定位置后,由操作者確認虛擬機器人運動軌跡是否所需示教軌跡,若滿足示教需求,則驅動真實機器人完成由虛擬機器人規劃的運動路徑;先對虛擬機器人進行快速示教,避免對真實機器人的接觸。
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