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题名机器人示教缝纫动作的学习方法
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作者
王皞燚
王晓华
王文杰
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机构
西安工程大学电子信息学院
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出处
《西安工程大学学报》
CAS
2022年第1期76-84,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(51905405)
陕西省重点研发计划(2019ZDLGY01-08)
陕西省重点研发计划项目(2022GY-276)。
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文摘
提出了一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)-高斯混合回归(Gaussian mixture regression,GMR)的机器人动作学习方法,以实现机器人对示教缝纫动作的学习。采用改进的OPENPOSE模型识别示教缝纫动作,并运用标签融合方法更正关节点标签,解决缝纫过程中因布料遮挡造成的关节定位失败问题。以人体上肢关节的坐标变化作为缝纫动作训练样本,采用时间间隔将轨迹样本分割成运动基元,并运用GMM对每段运动基元和时间进行混合编码,得到高斯分量的回归函数。应用GMR对运动基元进行运动预测,生成缝纫动作轨迹,更新回归函数的高斯参数,实现工人上肢缝纫动作的学习。通过轨迹跟踪的仿真实验以及与Kalman方法进行实验对比,验证了本文缝纫动作学习方法的平稳性和有效性。
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关键词
缝纫机器人
OPENPOSE模型
示教动作
高斯混合模型
高斯混合回归
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Keywords
sewing robot
OPENPOSE model
teaching movement
Gaussian mixture model
Gaussian mixture regression
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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