外骨骼机器人人体姿态解算算法研究

外骨骼机器人的人机协同控制因其自身特点,具有较大难度。目前,虚拟力矩控制是一种较为常见的控制方式,但其基于物理特性以及运动学参数预测人机作用力的原理决定了该方法必须依靠极其精确的惯性系参数预测才能实现(假设系统关节处无摩擦),大量的系统动力学方程运算也给控制器带来了较大负担。针对该问题提出了一种基于位置随动的控制算法,通过在人机接触点直接引入激光流式间距传感器测量人机(外骨骼)间距信息,结合外骨骼姿态信息计算由人体各关节角度构成的人体姿态,作为外骨骼随动的目标值,进而计算人体末端位置,最终解算出能达到同样末端位置的外骨骼姿态。该方法具有运算量下、稳定性好、控制精度高等特点。     

便携式移动机器人姿态解算方法

本文根据便携式移动机器人的特点，采用四元数法解算机器人导航系统的姿态，避免了在机器人运动角度较大时出现奇异点的问题。文中应用改进的四阶龙格-库塔算法解算四元数微分方程，经仿真实验，精度完全能够达到要求。给出了合理的变换公式．在机器人运动范围内，满足了四元教与欧拉角之间转换的一一对应。     

弹丸姿态解算方法研究

研究弹丸轨道优化问题,为提高有效命中率,对解算方法都需要确定有效的初值,以往设定初值时存在一定的盲目性,往往解算出来的值与方程组的最优解存在较大误差,需要多次校对才能得到较准确的解,无疑加大了工作量.针对上述问题,采用方向余弦法,利用三轴磁阻传感器测量地磁场在弹体坐标系三轴上的分量,通过Matlab仿真分析了初值设定对解算结果的影响,提出了一种通过逐步缩小初值范围提高解算精度的方法,使姿态解算误差可控制在0.3°以内,计算量也有了较大的减少.     

基于北斗/iNEMO惯性模块的机器人运动姿态解算方法

基于北斗/iNEMO惯性模块研究了一种组合式机器人运动姿态测量系统和解算方法。设计了以ARM为核心的嵌入式组合姿态解算平台,通过四元数法和卡尔曼滤波技术,对iNEMO惯性组件测量数据进行融合,进而在高动态环境中实时解算出机器人的运动姿态。同时,以北斗接收机输出的1PPS上升沿脉冲作为数据融合的同步信号,并利用其输出的导航信息辅助iNEMO惯性模块实现精对准。测试结果验证了设计方案的可行性和正确性,为机器人姿态解算提供了一种高精度、高稳定性、小体积、低功耗的解决方案。     

基于扩展卡尔曼滤波的球形机器人姿态解算

针对球形机器人在姿态解算的过程中,惯性测量元件精度不高、稳定性差和易受噪声干扰从而导致无法精确控制其运动姿态的问题,提出一种通过扩展卡尔曼滤波融合IMU(Inertial Measurement Unit)惯性测量元件数据来进行姿态解算的方法,利用多传感器测量数据进行融合,并使用扩展卡尔曼滤波得到精确的姿态信息。通过相关实验充分验证了基于扩展卡尔曼滤波的姿态解算方法的精度和鲁棒性明显提高,抗噪声干扰能力更强。实验表明,该姿态解算方法相比于互补滤波的姿态解算,全姿态角均方根误差和平均误差分别下降了0.0601和0.1984,可见其对于球形机器人的运动控制具有良好的适用性。     

基于Internet多操作者多机器人的遥操作系统的研究

近年来基于Internet多操作者多机器人MOMR(Multi-Operator-Multi-Robot)协作成为许多学者关注的对象．相对于单操作者单机器人SOSR(Single-Operator-Single-Robot)遥操作任务的单一性和局限性,MOMR在群体作业如：设备维护、建筑建造、外科手术等许多场合具有明显的优势．对于危险或难以到达的环境,MOMR遥操作系统的控制成为一个主要问题．本文综述了基于Internet 的MOMR系统的结构、概念以及国内外的研究现状,并讨论了MOMR系统存在的主要问题和各种协调(或协作)控制方法．     

基于互补滤波和粒子滤波融合的球形机器人姿态解算

针对球形机器人在运动控制中难以实时、准确地获取机器人的位置和姿态估计精度的问题,提出了一种基于互补滤波和粒子滤波相融合的姿态解算算法．为了避免使用磁力计数据参与四元数计算时俯仰角和横滚角误差较大的问题,使用陀螺仪和磁力计互补滤波算法单独对球形机器人的偏航角进行解算,同时,通过信息熵评估磁力计噪声大小,动态调整磁力计在互补滤波中的权值．实验结果表明,在外部磁场干扰实验中,偏航角误差在3°以内,在球形机器人动态和静态实验中,偏航角误差在0.3°左右,俯仰角和横滚角误差能够控制在0.1°之内．因此,该算法能够保证球形机器人姿态解算的实时性,增强准确性和和抗干扰能力,有效提高球形机器人运动控制的精度．     

蛇形机器人互补滤波和四元数的姿态解算

针对蛇形机器人姿态解算问题,陀螺存在漂移特性,加速度计的测量值包含重力加速度和运动加速度,磁强计易受周围环境地磁干扰,并且蛇形机器人采用嵌入式微处理器,需要减少计算量.设计了用互补滤波器来实现惯性传感器的数据融合,用四元数进行姿态解算的方法.经过实验验证表明：采用互补滤波和四元数进行姿态解算能有效融合各个惯性传感器的数据,计算量小,能够满足蛇形机器人对精度和实时性的要求.     

主从遥操作下双臂机器人的阻抗控制策略研究

在遥操作机器人系统中,从端机器人不仅需准确地跟随主端设备的运动,还需与外界环境保持合适接触力,以避免因接触力过大对机器人和环境造成破坏.由于遥操作机器人系统中主从端设备是分离的,要实现遥操作下柔顺接触是极具挑战的.为了提高遥操作机器人系统任务执行的安全性,本文结合运动映射提出一种主从遥操作下阻抗控制策略.首先,通过提出主从端运动映射策略,将主从端设备联系起来,并获得从端机器人运动的目标位姿.接着,为了实现机器人末端执行器与环境的柔顺接触,提出阻抗控制策略,建立机器人与外界环境之间的位置和接触力的动态响应关系.同时,引入虚拟排斥力,让从端机器人的双臂在可行的空间中运动,从而提高了机器人操作的柔顺性和安全性.设计了机器人拖拽和白板擦拭两个实验来验证方法有效性.实验结果表明,所提出方法可实现机器人在具有接触的任务中的柔顺操作,可提高操作的安全性.     

基于MDL的机器人网络遥操作系统控制方法

为了降低遥操作系统对网络带宽的需求,实现系统中计算、通信等功能的合理划分,提出了基于运动描述语言（MDL）的机器人网络遥操作系统控制方法．利用机器人运动轨迹正交分解的方法得到了运动基元模型中的开环与闭环控制参数,保证了MDL的描述能力,并针对遥操作抓取任务定义了4类运动基元．以Phantom Omni为主端控制器、Motoman 6自由度机器人为被控对象建立了基于网络的机器人遥操作系统,并针对直接控制方法和基于MDL的控制方法进行了对比实验,实验结果验证了该方法的可行性与有效性．     

Monocular human motion tracking

Human motion tracking from monocular image sequences has been explored widely. However, a framework that addresses the variety of sensing conditions is lacking. In this paper, we present a simple, efficient, and robust method for recovering plausible 3D motion from a video without knowledge of the cameras parameters. Our method transforms the motion capture problem into a convex problem and employs a hierarchical geometrical solver for the minimization. This algorithm was applied to numerous synthetic and real image sequences with very encouraging results. Specifically, our results indicate that it can handle challenges posed by variation of lighting, partial self-occlusion, and rapid motion.Published online: 21 October 2004     

基于自动标注特征点的人体关节跟踪

现有的基于人体特征点的关节跟踪方法大多采用手动标注特征点方式;提出了一种新的特征跟踪的方法,该方法能够对目标人体关节特征点进行自动标注,实现对人体关节点的自动跟踪;首先采用帧间差分和背景差分相融合的方法来分割运动人体,采用CANNY算子提取目标轮廓,自动标注关节特征点;然后采用LK光流算法跟踪标注的特征点;最后利用卡尔曼滤波线性跟踪来预测特征点出现的位置,从而修正那些产生跟踪错误的特征点;实验结果表明,该方法能够有效的对实际视频的目标人体进行特征点自动标注,取得较好的跟踪效果.     

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。     

基于视觉的人体运动分析综述

基于视觉的人运动分析越来越受到计算机视觉领域研究者的广泛关注,它成为图像分析、心理学、人工智能等领域的研究热点,在智能视频监控、虚拟现实、用户接口、运动分析等方面有着广泛的应用.从运动目标检测、运动目标分类、人体运动跟踪、人体行为识别与描述四个环节综述了人体运动分析的研究现状,分析了存在的一些问题和未来的研究发展方向.     

欠驱动刚体航天器姿态运动规划的遗传算法

研究欠驱动刚体航天器姿态的非完整运动规划问题．航天器利用3个动量飞轮可以控制其姿态和任意定位,当其中一轮失效,航天器姿态通常表现为不可控．在系统角动量为零的情况下,系统的姿态控制问题可转化为无漂移系统的运动规划问题．基于优化控制理论,提出了求解欠驱动刚体航天器的姿态运动控制遗传算法,并且数值仿真表明：该方法对欠驱动航天器姿态运动的控制是有效的．     

基于人体行为模型的跌倒行为检测方法

随着移动互联网的广泛应用,智慧社区等一系列移动互联应用等得到人们的重视,特别是以居家养老的老年人防跌倒检测备受关注.针对目前老年人跌倒没有及时得到检测报警,从而无法及时救助,进而产生更严重的安全性的问题,本文提出了一种跌倒检测方法.本文提出的方法首先对特定人体进行扫描,利用人体建模工具poser构建出人体模型,在运动过...     

Action-specific motion prior for efficient Bayesian 3D human body tracking

In this paper, we aim to reconstruct the 3D motion parameters of a human body model from the known 2D positions of a reduced set of joints in the image plane. Towards this end, an action-specific motion model is trained from a database of real motion-captured performances, and used within a particle filtering framework as a priori knowledge on human motion. First, our dynamic model guides the particles according to similar situations previously learnt. Then, the state space is constrained so only feasible human postures are accepted as valid solutions at each time step. As a result, we are able to track the 3D configuration of the full human body from several cycles of walking motion sequences using only the 2D positions of a very reduced set of joints from lateral or frontal viewpoints.     

基于改进粒子滤波算法的人体运动跟踪

在复杂环境中对人体进行有效性和鲁棒性的跟踪是计算机视觉领域一个非常富有挑战性的课题,提出了一种基于改进粒子滤波算法实现的人体运动跟踪。利用改进的粒子滤波算法跟踪视频序列中的人体运动,不但解决了传统粒子滤波算法计算量大、误码多的缺点,而且能较好地处理遮挡和自遮挡问题。实验结果表明,该改进算法能更准确、更有效地跟踪运动人体。     

单目视频中无标记的人体运动跟踪

提出一种人体运动跟踪算法,从无关节标记的单目视频中获取人体运动,利用一个带外观模板的人体关节模型,通过学习得到的运动模型及基于外观模型的相似性计算,巧妙地利用粒子滤波的概率密度传播策略鲁棒地跟踪普通单目视频中的人体运动,当出现跟踪丢失时,能在后续序列中自动恢复正确跟踪,且能较好地处理遮挡和自遮挡问题,实验表明,该算法鲁棒性好,跟踪结果令人满意。     

基于无标记点运动跟踪的步态参数提取*

〖提出一种无标记点的步态参数提取方法,采用基于模型的人体运动跟踪方法,无须标记点即可从视频图像序列中获取运动步态参数。利用粒子滤波算法跟踪人体目标运动过程,通过基于外观模型的相似度计算及边界匹配误差判断定位腿部关节点。依据曲线拟合方法在跟踪与定位结果上提取运动步态参数。实验结果表明,该方法能精确定位腿部关节点且有效地提取步态参数。