面向内容的三维人体运动检索技术研究综述

三维人体运动数据检索技术是计算机动画领域的研究热点,系统分析了当前基于内容的三维人体运动数据检索技术的研究现状。分析比较了基于运动数值特征、基于运动能量特征和基于语义信息特征三种运动数据的特征表示方法;从局部相似性度量和全局相似性判断两个角度阐述了运动相似性匹配算法;总结目前基于内容的人体运动数据检索技术中存在的问题,探讨了未来开展基于语义的检索技术所需的工作。     

仿人机器人复杂动态动作设计及相似性研究

提出了一种基于人体运动的考虑节奏相似性的仿人机器人复杂动态动作设计方法. 首先, 把人体的运动分割成基本动作段, 给出了运动学约束, 讨论了复杂动态动作的稳定性调节方法. 然后, 提出了考虑运动节奏的仿人机器人模仿人体动作的相似性函数, 并给出了满足运动学约束和动力学稳定性、具有高相似性的运动轨迹求解方法. 最后, 通过在仿人机器人 BHR-2 上进行中国功夫``刀术'实验验证了该方法的有效性.     

基于约束物理系统和运动捕捉的人体运动仿真

为了能在基于PC平台的虚拟现实中实现更具真实感的人体运动仿真,该文提出一种改进的约束求解方法,将人体建模为基于约束关节树的骨骼结构。约束模型的求解采用基于线性互补问题的求解方法,同时结合相应的运动捕捉数据。实验结果表明,该方法所获得的运动数据不仅能满足交互式要求的帧速率,而且由于算法基于人体运动捕捉原始数据,使得虚拟人体与环境进行实时交互运动的过程更加真实。仿真结果以每帧的三维图像表示,可以形象地显示每秒60帧的人体运动。     

基于运动相似性的仿人机器人双足步行研究

提出了一种基于人体步行运动相似性的仿人机器人双足步行动作设计方法．改进了人体步行轨迹的参 数获取与相似性匹配系统,扩展了相似性函数的适用范围．根据仿人机器人的机械连杆特点定义了步行运动周期中 的关键姿势与子相变换,建立了运动学约束方程,并对行走中出现的动态稳定性问题进行了约束．仿真和实体机器 人实验验证了该方法的有效性．     

自适应粒子滤波在人体跟踪过程中的应用

人体运动跟踪技术近年来在图像处理与计算机视觉领域引起很多关注,在当前一些重要研究和应用领域有着广泛的需求。在以往跟踪方法的基础上提出了基于决策规则的自适应粒子滤波的无标记运动目标跟踪方法。利用一个带外观模板的人体关节模型,通过学习得到运动模型及基于关节模型的相似性计算,巧妙地利用自适应粒子滤波对运动目标进行实时跟踪,使得在粒子滤波过程中,可以根据实际滤波情况在线调节粒子数。实验表明,提出的算法鲁棒性好,跟踪速度比基于传统粒子滤波的快。     

虚拟人运动建模中的逆向运动学方法研究

针对当前虚拟人运动建模中缺少环境约束这一问题,文中提出了一种基于环境约束的逆向运动学求解方法。主要研究了在环境约束下,如何运用逆向运动学方法使人体的步行运动更加真实直观。首先提出了人体的层次结构模型和关节模型,其次对CCD算法的实现方法进行分析,最后结合CCD算法提出一种在环境约束下调整人体步行运动的方法。解决了运动捕捉方法中动作单一的问题,使虚拟人能够根据环境信息调整现有的动作,最终能够使虚拟人在平坦地面的运动和上下台阶运动都更加灵活真实。     

基于二阶倒立摆的人体运动合成

为了合成物理真实、实时可控的人体运动,提出了一种基于二阶倒立摆的人体运动合成方法.方法分三步实现:首先将人体运动状态映射为一个二阶倒立摆模型;然后根据步态控制参数与环境约束,对二阶倒立摆进行运动规划;最后基于二阶倒立摆的运动,根据人体运动规律与高层用户需求,优化计算关节力矩,合成人体全身运动.利用文中方法,通过设置不同的参数,如步幅、步频等,能够实时控制人体运动,生成物理真实的人体运动.与现有的低维模型方法相比,该方法能够生成更加自然真实的人体下肢运动.该文合成方法既不需要使用运动捕获数据,也无需耗时的离线优化.     

仿人机器人相似性阶梯行走约束与优化控制

针对基于运动相似性的仿人机器人动作规划中固定运动捕获轨迹难以适应可变目标环境的问题,以仿人机器人上阶梯为例,提出了一种基于运动相似性的行走约束与优化控制方法.首先,为相似性阶梯运动轨迹划分子相关键姿势,施加运动学约束;其次,对运动的稳定性、方向、落脚缓冲等施加动力学约束;再次,结合粒子群优化与分层强化学习方法,提出粒子群分层强化矢量位置择优算法,用于对机器人阶梯运动轨迹进行优化.实验证明了方法的有效性.     

人体运动仿真综述

人体运动仿真是生物力学、机器人学和计算机科学交叉产生的研究领域,其目的是建立计算模型模拟人体在给定约束下自然真实的物理运动.与一般的人体动画相比,人体运动仿真要求合成的人体运动满足牛顿定律.因此,人体运动仿真除了可用于特效制作,还可用于物理任务的操作培训和学习等方面.首先介绍人体运动仿真的起源与典型应用,然后阐述人体运动仿真研究的关键技术.在关键技术介绍中,引入人体运动仿真研究中使用的人体简化几何模型和物理模型,然后将人体运动仿真方法分成两类:基于前向动力学方法与基于逆向动力学方法,并详细介绍它们的发展历程和最新研究进展.最后从交互动作的仿真、仿真结果验证等几方面讨论人体运动仿真未来可能的发展方向.     

基于人体运动的仿人型机器人动作的运动学匹配

提出了仿人型机器人模仿人体运动的相似性函数,讨论了运动学约束,并给出了满足运动约束条件且具有与人体动作高相似性的运动求解算法. 在有33个自由度的仿人型机器人实体上完成了模仿人的太极拳动作,验证了方法的有效性.     

参数化优化的仿人机器人相似性前向倒地研究

提出了一种基于运动相似性的仿人机器人前向倒地动作设计方法.首先,分析了运动相似性并提出了关键姿势同步转换方法; 其次,为机器人前向倒地运动四级倒立摆建立了相似性变换条件下的动力学约束方程与关联的物理条件约束; 再次,引入参数化优化控制与强化技术,对机器人的触地过程进行了参数化优化.实验结果表明了该方法的有效性.     

满足不同交互任务的人机共融系统设计

人与机器人共同协作的灵活生产模式已经成为工业成产的迫切需求, 因此, 近年来人机共融系统方面的研究受到了越来越多关注. 设计并实现了一种满足不同交互任务的人机共融系统, 人体动作的估计和机器人的交互控制是其中的关键技术. 首先, 提出了一种基于多相机和惯性测量单元信息融合的人体姿态解算方法, 通过构造优化问题, 融合多相机下的2D关节检测信息和所佩戴的惯性测量单元测量信息, 对人体运动学姿态进行优化估计, 改善了单一传感器下, 姿态信息不全面以及对噪声敏感的问题, 提升了姿态估计的准确度. 其次, 结合机器人的运动学特性和人机交互的特点, 设计了基于目标点跟踪和模型预测控制的机器人控制策略, 使得机器人能够通过调整控制参数, 适应动态的环境和不同的交互需求, 同时保证机器人和操作人员的安全. 最后, 进行了动作跟随、物品传递、主动避障等人机交互实验, 实验结果表明了所设计的机器人交互系统在人机共融环境下的有效性和可靠性.     

Real-time humanoid whole-body remote control framework for imitating human motion based on kinematic mapping and motion constraints

In this paper, we propose a whole-body remote control framework that enables a robot to imitate human motion efficiently. The framework is divided into kinematic mapping and quadratic programming based whole-body inverse kinematics. In the kinematic mapping, the human motion obtained through a data acquisition device is transformed into a reference motion that is suitable for the robot to follow. To address differences in the kinematic configuration and dynamic properties of the robot and human, quadratic programming is used to calculate the joint angles of the robot considering self-collision, joint limits, and dynamic stability. To address dynamic stability, we use constraints based on the divergent component of motion and zero moment point in the linear inverted pendulum model. Simulation using Choreonoid and a locomotion experiment using the HUBO2+ demonstrate the performance of the proposed framework. The proposed framework has the potential to reduce the preview time or offline task computation time found in previous approaches and hence improve the similarity of human and robot motion while maintaining stability.     

Efficient autonomous global localization for service robots using dual laser scanners and rotational motion

This study presents an alternative global localization scheme that uses dual laser scanners and the pure rotational motion of a mobile robot. The proposed method extracts the initial state of the robot’s surroundings to select robot pose candidates, and determines the sample distribution based on the given area map. Localization success is determined by calculating the similarity of the robot’s sensor state compared to that which would be expected at the estimated pose on the given map. In both simulations and experiments, the proposed method shows sufficient efficiency and speed to be considered robust to real-world conditions and applications.

     

仿人机器人相似性运动轨迹跟踪控制研究

提出一种基于带观测器的条件状态反馈控制的仿人机器人相似性运动轨迹跟踪控制方法.首先,分析了7连杆双足机器人动力学模型,阐述了其运动能量方程与动力学特征方程; 其次,基于带观测器的状态反馈控制器原理,构建起三维倒立摆平衡控制模型; 最后,由线性二次型调节器确定状态反馈增益矩阵,使机器人轨迹跟踪误差最小化,以复现出较高相似度的双足步行运动效果.实验验证了该方法的有效性.     

髋关节康复机器人的运动学分析与仿真

康复机器人能够按照指定轨迹稳定运行是康复过程安全性和有效性的重要保证,因此机器人末端位姿与人体患肢位姿应保持高度重合,同时康复机器人应具备适应不同人体患肢长度的能力。为此提出了机器人与人体患肢运动学模型关联的计算方法。对所设计的平卧式五自由度髋关节康复串联机器人建立了运动学数学模型。将人体下肢简化为四自由度两关节连杆,建立人体的运动学模型,根据人体下肢参数计算患肢末端位姿,并将其作为输入条件代入机器人运动学模型求解,得到机器人的关节变量对关节转动进行控制。以屈髋和内旋动作为例,应用SimMechanics进行仿真,得到的各关节角度与目标设定值一致,且机器人关节角度范围满足人体髋关节活动度的康复要求。分析了下肢长度测量误差对髋关节康复角度及位置的影响。结果表明当大腿长度占比测量偏差为0.5%,位置偏差小于6 mm时,关节角度偏差小于1°。     

Odometry based pose determination and errors measurement for a mobile robot with two steerable drive wheels

A trigonometric method is proposed to calculate the pose (position and orientation) of a mobile robot, possessing a locomotion platform with a unique combination of two steerable and driven wheels and two caster wheels. The model of the locomotion platform is derived to deliver timely and accurate odometer information from measurements of drive wheel revolutions and steering angles. Non-systematic errors, mainly caused by wheel slippage, are detected by a new computation method based on the ratios between the two drive wheels’ incremental distances. Real-world experiments validate the proposed model and the algorithm’s ability to detect non-systematic errors.     

A novel compound biped locomotion algorithm for humanoid robots to realize biped walking

In this paper, a compound biped locomotion algorithm for a humanoid robot under development is presented. This paper is organized in two main parts. In the first part, it mainly focuses on the structural design for the humanoid. In the second part, the compound biped locomotion algorithm is presented based on the reference motion and reference Zero Moment Point （ZMP）. This novel algorithm includes calculation of the upper body motion and trajectory of the Center of Gravity （COG） of the robot. First, disturbances from the environment are eliminated by the compensational movement of the upper body; then based on the error between a reference ZMP and the real ZMP as well as the relation between ZMP and CoG, the CoG error is calculated, thus leading to the CoG trajectory. Then, the motion of the robot converges to its reference motion, generating stable biped walking. Because the calculation of upper body motion and trajectory of CoG both depend on the reference motion, they can work in parallel, thus providing double insurances against the robot＇s collapse. Finally, the algorithm is validated by different kinds of simulation experiments.     

Perceptive whole‐body planning for multilegged robots in confined spaces

Legged robots are exceedingly versatile and have the potential to navigate complex, confined spaces due to their many degrees of freedom. As a result of the computational complexity, there exist no online planners for perceptive whole‐body locomotion of robots in tight spaces. In this paper, we present a new method for perceptive planning for multilegged robots, which generates body poses, footholds, and swing trajectories for collision avoidance. Measurements from an onboard depth camera are used to create a three‐dimensional map of the terrain around the robot. We randomly sample body poses then smooth the resulting trajectory while satisfying several constraints, such as robot kinematics and collision avoidance. Footholds and swing trajectories are computed based on the terrain, and the robot body pose is optimized to ensure stable locomotion while not colliding with the environment. Our method is designed to run online on a real robot and generate trajectories several meters long. We first tested our algorithm in several simulations with varied confined spaces using the quadrupedal robot ANYmal. We also simulated experiments with the hexapod robot Weaver to demonstrate applicability to different legged robot configurations. Then, we demonstrated our whole‐body planner in several online experiments both indoors and in realistic scenarios at an emergency rescue training facility. ANYmal, which has a nominal standing height of 80 cm and a width of 59 cm, navigated through several representative disaster areas with openings as small as 60 cm. Three‐meter trajectories were replanned with 500 ms update times.     

基于激光测距仪全局匹配扫描的SLAM算法研究

针对传统的SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法构建地图时容易受环境因素和外界条件的的影响,在非线性系统状态下误差修正能力不足,且当机器人位姿都处于未知状态时,移动机器人位姿获取不精确,地图构建SLAM技术特征量的获取比较繁琐、不准确等问题。以电力巡检机器人为平台,研究了基于全局匹配的扫描算法,摒弃传统的栅格地图模型的插值方法,采用双线性滤波的插值方法,保证子栅格单元的精确性,估算栅格占用函数的概率和导数。最后采用此算法解决了SLAM地图构建的问题,并分别在室内室外环境进行实验。实验结果表明：基于激光测距仪的全局匹配扫描的SALM算法,在室内室外两种不同环境下,不受复杂背景的影响,准确地进行机器人位姿定位,以及环境地图的构建