基于体感人机交互的仿人服务机器人增强示教学习技术研究

摘要

机器人是集机械，电子，控制，人工智能等多门学科于一体的产物，是机电一体化的最高成就，而仿人机器人代表着机器人的最尖端技术。随着科学技术的不断发展，仿人服务机器人成为了研究的热点之一。仿人服务机器人在许多的方面已经取得了重大的进步，比如关键零部件，行走平衡与协调运动控制、语音识别与交互等，但是离实用还相差甚远，其主要原因在于仿人服务机器人缺乏环境感知和学习能力。 相对于仅具有6个自由度，在结构化环境中重复执行固定程序的工业机器人，仿人服务机器人的控制充满挑战。仿人机器人工作于有人环境，其中包含各式各样的、不确定的物体，需要完成复杂的操作、导航任务。要完成这些任务，需要对感知装置、决策系统和四肢运动进行很好的协同，很难通过传统的示教方式进行编程。当前，仿人服务机器人对环境的适应性和学习能力不足，泛化能力薄弱，仍然需要进一步开展相关关键技术的研究工作。 本文采用3D打印技术研制了仿人服务机器人平台imNEU，针对服务机器人示教学习相关的机器人运动学建模、多模态示教、体感示教、视觉感知，手眼标定，示教学习与增强示教学习等关键技术展开研究工作。 首先，搭建了仿人服务机器人imNEU的实物平台。将两轮差分驱动底部运动平台和全3D打印的仿人服务机器人躯体结合，研制了仿人服务机器人imNEU。采用模块化的思想，将imNEU分为双臂、双手、头躯和底盘6个模块，设计了嵌入式驱动控制模块，采用了分层驱动的思想，并在ROS平台上设计了配套的软件系统。 第二，为imNEU配备了多模态人机物理交互接口和示教手段。设计了仿人服务机器人imNEU的控制系统，通信协议和通信方式，并在ROS(Robot Operating System)机器人操作系统软件框架下对Kinect传感器、双目视觉等功能模块进行开发与集成。基于上述的控制系统架构，设计了仿人服务机器人的多种控制方式，包括Kinect体感控制方式，基于人机交互界面的控制方式，F701遥控手柄的控制方式，数据手套控制方式，直接消息发布机制的自动控制方式，并分别进行了5种控制方式的控制实验。 第三，建立了仿人服务机器人imNEU的正逆运动学模型，研究了仿人服务机器人的运动控制问题。基于D-H关节坐标参数模型，建立了仿人服务机器人双臂正运动学模型，并采用数值优化算法求解逆运动学。分别采用了基于单纯型法和L-BFGS优化算法，并对两种算法的求解速度和准确性进行分析，最终选择了L-BFGS优化算法进行求解。在运动学的基础上，进一步完成了机器人重复定位精度测定和机器人的工作区间的求解。 第四，仿人机器人视觉感知系统实现。在imNEU平台集成了双目视觉，分别对左、右相机进行了摄像机标定，同时对双目相机进行了立体标定，通过基于HSV颜色空间对物体进行了识别，通过Opencv编程的方式获取了物体的三维坐标。在此基础上通过获取多组眼部坐标系与基坐标系下的坐标数据，利用最小二乘法，完成了机器人的手眼标定工作，获得了手眼坐标系的坐标变换矩阵。 第五，开展了示教学习与增强示教学习的研究工作。针对示教数据中存在的高维和不确定特性，提出采用混合高斯模型(GMM:Gaussian Mixture Models)对机器人运动轨迹示教数据进行建模，通过混合高斯回归(GMR:Gaussian Mixture Regression)算法得现机器人运动轨迹;针对非结构环境中，环境约束对示教数据引入的内在耦合问题，提出采用基于多坐标系下示教数据重构和多重GMM混合方法来提高算法在非结构环境中的泛化性能。 最后，在仿人服务机器人imNEU示教学习实验平台上，以孔棒装配过程为例，开展体感示教和示教学习技术实验研究。实验结果表明，所提出的示教方法合理有效，可以解决非结构环境下机器人示教学习问题。

目录

论文说明

声明

摘要

第1章绪论

1．1课题的研究背景和研究意义

1．2国内外发展现状及趋势

1．2．1仿人服务机器人国内外的研究现状

1．2．2示教学习的发展

1．3研究内容

第2章仿人服务机器人平台的搭建

2．1引言

2．2仿人服务机器人imNEU硬件总体方案设计

2．2．1仿人服务机器人底部运动平台的搭建

2．2．2仿人服务机器人躯体硬件平台的搭建

2．3数据手套的设计与制作

2．3．1数据手套的硬件组成

2．3．2数据手套的检测电路的设计

2．4本章小结

第3章仿人服务机器人运动学以及性厶匕B匕肚-r,r征

3．1引言

3．2仿人服务机器人正运动学的建立

3．2．2基于D-H方法的imNEU运动学建模

3．3仿人服务机器人逆运动学求解

3．3．1基于单纯形法的逆运动学求解

3．3．2基于L-BFGS优化算法的逆运动学求解

3．4基于蒙塔卡罗的imNEU仿人服务机器人工作空间的求解

3．5 imNEU仿人服务机器人重复定位精度的测定

3．6本章小结

第4章仿人服务机器人控制系统设计与多模态控制实验

4．1引言

4．2仿人服务机器人的控制系统设计

4．2．1 ROS简介与特点

4．2．2 ROS与Arduino通信

4．2．3基于ROS的双目摄像头的集成

4．2．4基于ROS的Kinect的集成与体感控制实验

4．2．5基于ROS的遥控手柄的设计与控制实验

4．2．6 imNEU控制界面的设计与实验

4．2．7基于数据手套的灵巧手控制

4．2．8 ROS直接消息发布机制的自动控制

4．3本章小结

第5章imNEU仿人服务机器人手眼标定

5．1引言

5．2双目视觉系统测距原理

5．3摄像机标定

5．3．1单目摄像机标定

5．3．2双目立体摄像机标定

5．4基于Opencv的视差和深度信息的提取

5．5基于颜色的物体识别

5．6基于最小二乘法的imNEU仿人服务机器人的手眼标定

5．7本章小结

第6章基于GMM／GMR仿人服务机器人增强示教学习研究

6．1引言

6．2 GMM和GMR方法的介绍

6．2．1 GMM方法的介绍

6．2．2最大似然函数与EM算法求解

6．3 imNEU仿人服务机器人固定环境下示教学习的实现

6．3．1体感示教学习以及示教学习数据的记录

6．3．2体感示教数据的GMM建模，GMR轨迹生成与实验

6．4 imNEU仿人服务机器人在非结构化环境下增强示教学习研究

6．4．1非结构化环境下体感示教学习数据获取

6．4．2仿人服务机器人在非结构化环境下数据特征分析

6．4．3 imNEU仿人服务机器人在非结构环境化下的轨迹生成方法

6．5本章小结

第7章结论与展望

7．1结论

7．2展望

参考文献

致谢

附录