【摘 要】
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在机器人越来越智能化的过程中,人机共融作为机器人的一种应用方式,逐渐受到更多人的关注。如何保障人的安全成为了人与机器人交互过程中一个重要的研究问题。本文针对人机共融环境中的机械臂及人体姿态估计进行研究,利用姿态估计与多目立体视觉模型得到机械臂及人体关键点的位置,从而获得机械臂与人体之间的距离,为人机安全防护提供一个方案。主要研究内容由以下几个部分组成:在机械臂姿态估计模型的研究训练及优化部分中,首
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在机器人越来越智能化的过程中,人机共融作为机器人的一种应用方式,逐渐受到更多人的关注。如何保障人的安全成为了人与机器人交互过程中一个重要的研究问题。本文针对人机共融环境中的机械臂及人体姿态估计进行研究,利用姿态估计与多目立体视觉模型得到机械臂及人体关键点的位置,从而获得机械臂与人体之间的距离,为人机安全防护提供一个方案。主要研究内容由以下几个部分组成:在机械臂姿态估计模型的研究训练及优化部分中,首先制作了一个机械臂图像数据集,为机械臂姿态估计模型的研究训练提供数据支撑。然后对比分析了Faster R-CNN系列与SSD系列在机械臂目标检测上的精度与速度,确立使用SSD300作为机械臂目标检测的算法模型。在此基础上,分别对SSD300+Hourglass、HRNet+AE两种姿态估计方法进行测试,结果表明SSD300+Hourglass的机械臂姿态估计方法性能更优。最后,对原始MMpose中的Hourglass模型进行了优化,将其中残差模块采用的Basic Block结构更改为Bottleneck结构,提高了Hourglass模型的检测速度。在多目立体视觉模型的研究与建立部分中,实现了使用直接线性映射变换的方法求取摄像机的投影矩阵,并对建立的多目立体视觉模型的正确性进行实验验证,实验所得结果的平均误差为4.02mm,标准差为2.27mm。在人体姿态估计的研究部分中,对MMpose框架中的人体姿态估计模型HRNet-w32与HRNet-w48在检测精度与检测速度上进行对比分析,得到HRNet-w32的检测性能更优。在系统实验部分中,构建了人机共融环境下的机械臂及人体姿态估计系统实验场景,对机械臂与人体之间的最短距离进行检测,所得结果的平均误差为2.15cm,标准差为0.82cm。系统设计为一般人机共融场景的安全防护提供了一个方案。
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