【摘 要】
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随着老龄化问题的日益加重,如何为老人病患提供更好的护理服务成为了国家亟待解决的问题。护理机器人为此提供了新的思路。本文设计了一款基于视觉和语音识别的护理机器人交互系统,护理机器人可以根据使用者的语音命令和人体姿态进行相应的交互动作,如抱起、捶背、扶持等。本文首先基于ZED2双目相机进行了人体姿态估计,主要包括单目2D、单目3D和双目3D人体姿态估计,改进的递归图模型能在短距离双目相机下识别出人体的
【基金项目】
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国家重点研发计划护理机器人（CA21935006）；
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随着老龄化问题的日益加重,如何为老人病患提供更好的护理服务成为了国家亟待解决的问题。护理机器人为此提供了新的思路。本文设计了一款基于视觉和语音识别的护理机器人交互系统,护理机器人可以根据使用者的语音命令和人体姿态进行相应的交互动作,如抱起、捶背、扶持等。本文首先基于ZED2双目相机进行了人体姿态估计,主要包括单目2D、单目3D和双目3D人体姿态估计,改进的递归图模型能在短距离双目相机下识别出人体的3D绝对姿态;其次,本文建立了多场景下的语音识别系统,主要包括基于Snowboy的唤醒词检测系统、基于CMU Sphinx的连续语音识别系统和基于HMM模型的孤立词识别系统,可以识别出使用者的三种指令:“抱起”、“捶背”和“扶持”;然后,本文搭建了基于ROS的机器人交互系统,主要包括启动节点、语音识别节点、姿态识别节点和路径规划节点,并针对捶背动作进行了运动仿真;最终,本文在真实场景下进行了实验,主要包括实验平台搭建、相机标定、孤立词识别系统评估实验、改进的递归图模型评估实验和捶背动作交互实验,证明了本文设计的交互系统的可行性。本文创新地将人体姿态估计和语音识别应用到了护理机器人交互系统中。在3D人体姿态估计方面,本文对递归图模型做了改进,并进行了大量实验。改进的递归图模型相较于原方法,其精度在Human3.6M数据集上提高了16.94%,在ZED2数据集上提高了34.54%,体现了其优越性和有效性。本文所设计的护理机器人交互系统可以有效地根据语音指令和人体姿态对患者进行护理,具有创新性。该交互系统不仅可以应用到护理机器人领域,还可以应用于其他具有交互场景的机器人上,具有一般性。本文的不足之处在于没有进行真实老龄人的护理实验,在UR机械臂实验中,只进行了开环的位置控制实验,没有对捶背的力度进行控制。
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