隨著工業(yè)機(jī)器人在工業(yè)生產(chǎn)中的大量應(yīng)用,其工作方向已從基本的機(jī)械加工和簡(jiǎn)單協(xié)助技術(shù)人員,演變成了基于人機(jī)交互作用完成不同環(huán)境下的復(fù)雜任務(wù),機(jī)器人編程技術(shù)已成研究熱點(diǎn)。論文以機(jī)器人演示編程為研究對(duì)象,針對(duì)傳統(tǒng)演示方式編程部署時(shí)間長(zhǎng)、人機(jī)交互能力差和使用門檻高等問題,以軌跡示教任務(wù)為例,研究基于手勢(shì)識(shí)別軌跡生成方法改進(jìn)及應(yīng)用,結(jié)合工業(yè)機(jī)器人和視覺傳感器,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人與操作人員的自然交互、快速示教目的。在手勢(shì)識(shí)別方面,首先分別針對(duì)演示編程技術(shù)與基于手勢(shì)識(shí)別的人機(jī)交互技術(shù)進(jìn)行了國(guó)內(nèi)外研究調(diào)研,結(jié)合機(jī)器人的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行設(shè)備選擇,建立整體組織框架;其次提出了基于膚色分割與CNN結(jié)合的手勢(shì)識(shí)別方法,通過利用膚色模型提取手勢(shì)相關(guān)信息,將手勢(shì)圖片輸入RGB與YCbC混合膚色空間去除非膚色區(qū)域,再將分割得到圖像進(jìn)行腐蝕處理、擴(kuò)張?zhí)幚砗透咚篂V波以平滑噪音,以突出輪廓和邊緣,最后進(jìn)行二值化得到手勢(shì)圖像;利用Keras自建CNN模型進(jìn)行特征提取并得到手勢(shì)識(shí)別模型;在Marcel數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),并且針對(duì)開源手勢(shì)樣本,較少的情況,自行采集圖像構(gòu)建手勢(shì)樣本庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法的可靠性,可用于進(jìn)行... 

【文章來(lái)源】：西安建筑科技大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

演示編程系統(tǒng)的意義

穡?岢黿?丈?狽酵糩17]、LBP特征[18]，圓形率和長(zhǎng)寬比、歸一化Zernike矩相結(jié)合的特征描述方法，完成目標(biāo)零件識(shí)別[19]；其次當(dāng)零件放置位置與工作臺(tái)表面不存在重疊時(shí)，對(duì)識(shí)別完成后的目標(biāo)零件進(jìn)行特征信息提取，基于如表面高度等先驗(yàn)信息，采用單目視覺算法完成零件定位后運(yùn)用最小面積矩形（MetalArtifactReduction,MAR）完成目標(biāo)零件位姿估計(jì)[20]；對(duì)于存在裝配關(guān)系的零件，利用歸一化的相關(guān)性度量（Zero-meanNormalizedCross-Correlation,ZNCC）[21]，結(jié)合匹配點(diǎn)的相對(duì)位置信息完成目標(biāo)零件位姿獲取[22]。圖1.2樂高積木組裝仿真實(shí)驗(yàn)[23]在裝配演示編程中的動(dòng)作識(shí)別方面，譽(yù)洪生針對(duì)原壓縮跟蹤中目標(biāo)尺寸和學(xué)習(xí)率均固定的問題提出了一種改進(jìn)的壓縮跟蹤算法。首先通過對(duì)目標(biāo)圖像采集不同尺度圖像以生成圖像金字塔，其次基于帶通道標(biāo)記的隨機(jī)稀疏測(cè)量矩陣提取Haar特征[24]，進(jìn)而完成變尺寸的物體跟蹤；結(jié)合目標(biāo)物體顏色信息，利用計(jì)算跟蹤結(jié)果與跟蹤目標(biāo)的直方圖巴氏距離，對(duì)目標(biāo)物體遮擋情況進(jìn)行分析[25]。為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)連續(xù)裝配動(dòng)作分割與識(shí)別，使用基于分層模型的多特征融合裝配動(dòng)作識(shí)別方法，利用Multi-classSVM分類器實(shí)現(xiàn)了裝配動(dòng)作識(shí)別[26]，將多特征融合的動(dòng)作特征描述作為識(shí)別依據(jù)，利用滑動(dòng)窗口法實(shí)現(xiàn)裝配動(dòng)作分割，并基于迭代動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法最大化裝配動(dòng)作識(shí)別置信度總和，同時(shí)化化分割點(diǎn)位置和動(dòng)作數(shù)目[27]。

西安建筑科技大學(xué)碩士論文4在裝配演示編程中的機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)控制方面，王浩等人通過對(duì)任務(wù)執(zhí)行過程中機(jī)械臂末端的力傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并利用SVM對(duì)任務(wù)執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。且為保證裝配的成功率與過程的安全性，將實(shí)驗(yàn)過程中的數(shù)據(jù)運(yùn)用高斯過程進(jìn)行建模，并對(duì)控制進(jìn)行貝葉斯優(yōu)化，在解決噪聲干擾、建模誤差的同時(shí)，更好地平衡了搜索空間與搜索效率[28]。圖1.3手電筒的演示編程示意圖國(guó)外對(duì)機(jī)器人演示編程的研究十分注重，并且已經(jīng)取得了不錯(cuò)的進(jìn)展，在機(jī)器人演示編程的關(guān)鍵技術(shù)難題上都有所突破。許多高校和研究機(jī)構(gòu)都在機(jī)器人演示編程技術(shù)領(lǐng)域開展了深入的研究，如荷蘭的戴爾福特大學(xué)，意大利的摩德納－雷焦·艾米里亞大學(xué)，英國(guó)的埃塞克斯大學(xué)等。來(lái)自加拿大麥克馬斯特大學(xué)JineshPatel等人面向具體工業(yè)場(chǎng)景下的零件分揀，針對(duì)提高該場(chǎng)景下機(jī)器人的容錯(cuò)能力設(shè)計(jì)了示教系統(tǒng)[29]。該系統(tǒng)硬件平臺(tái)由一臺(tái)深度相機(jī)（Kinect），一臺(tái)六自由度機(jī)械臂（CRSRobotics）和一個(gè)固定在機(jī)械臂末端的電磁吸爪組成[30]。機(jī)器人的工作平臺(tái)采用泡沫板以容忍機(jī)器人在垂直方向上的定位誤差。這套演示編程系統(tǒng)的主要功能是通過人手先指向工作臺(tái)上的不同形狀的工件（螺釘、墊圈、螺母），然后再指向要將其分撿的盒子，通過視覺處理使機(jī)器人能夠自動(dòng)進(jìn)行零件的分揀工作。他們的主要工作集中在視覺處理方面的手勢(shì)識(shí)別（HandGestureRecognition,HGR）和零件識(shí)別的軟件算法上[31]。JineshPatel將實(shí)現(xiàn)零件分揀的算法任務(wù)分為兩個(gè)主要模塊，分別是示教模塊和分揀模塊，每個(gè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3011653