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基于多尺度目标检测的人机协作装配场景认知方法
1
作者
董元发
严华兵
+3 位作者
刘勇哲
彭巍
周彬
方子帆
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期1657-1667,共11页
人机协作装配场景的快速理解对提高协作机器人认知能力、实现人机协作装配具有重要的现实意义。针对非结构化人机协作装配场景认知过程中目标尺度差异较大、缺少统一场景描述框架等问题,首先构建了一种轻量级多尺度目标检测网络LMS-Net...
人机协作装配场景的快速理解对提高协作机器人认知能力、实现人机协作装配具有重要的现实意义。针对非结构化人机协作装配场景认知过程中目标尺度差异较大、缺少统一场景描述框架等问题,首先构建了一种轻量级多尺度目标检测网络LMS-Net,并在网络训练过程中引入目标检测框聚类机制以提高多尺度目标检测精度;然后将LMS-Net检测结果转换为人物交互图并建立了人机协作装配场景元描述模型,提出了基于多尺度目标检测的人机协作装配场景认知方法。在自建数据集HRC-Action上的实验结果表明所构建多尺度目标检测网络具有较高的准确率(平均89%)和较快的速度(深度学习工作站平均58.7 FPS,Jetson Nano B01嵌入式开发板平均25 FPS),所提人机协作装配场景认知方法具有较好的可行性和实用性。
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关键词
人机协作装配
场景认知
目标检测
人物交互图
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职称材料
基于上下文感知与图注意力网络的人机协作装配人员作业意图识别方法
2
作者
姚冬安
徐文君
+2 位作者
姚碧涛
刘佳宜
纪圳睿
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期2005-2013,共9页
针对人机协作装配现有研究尚未充分综合利用复杂装配环境中各要素的三维空间特征与视觉特征,并考虑装配环境中丰富的上下文信息,使得复杂装配环境下人员作业意图识别精度较低,提出结合装配环境各要素的三维空间特征和视觉特征,基于图注...
针对人机协作装配现有研究尚未充分综合利用复杂装配环境中各要素的三维空间特征与视觉特征,并考虑装配环境中丰富的上下文信息,使得复杂装配环境下人员作业意图识别精度较低,提出结合装配环境各要素的三维空间特征和视觉特征,基于图注意力网络实现人员作业意图的高精度识别方法。首先利用FasterR-CNN神经网络对装配场景中的各要素,如人员、机器人、零件等进行目标检测,得到各要素的空间位置信息,同时从网络中提取各要素的视觉特征信息;然后结合图注意力网络推理装配过程中人员对不同作业对象的作业意图,如搬运、组装、触碰等;最后通过人机协作场景下的齿轮装配实验对所提方法进行验证。实验结果表明,相比深度卷积神经网络,所提方法在识别准确性、场景泛化性等方面具有优越性。
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关键词
人机协作装配
作业意图识别
上下文感知
图注意力网络
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职称材料
题名
基于多尺度目标检测的人机协作装配场景认知方法
1
作者
董元发
严华兵
刘勇哲
彭巍
周彬
方子帆
机构
三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室
三峡大学机械与动力学院
三峡大学智能制造创新技术中心
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期1657-1667,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(52075292)
湖北省自然科学基金资助项目(2023AFB1116)
湖北省水电机械设备设计与维护重点实验室(三峡大学)开放基金资助项目(2020KJX05)。
文摘
人机协作装配场景的快速理解对提高协作机器人认知能力、实现人机协作装配具有重要的现实意义。针对非结构化人机协作装配场景认知过程中目标尺度差异较大、缺少统一场景描述框架等问题,首先构建了一种轻量级多尺度目标检测网络LMS-Net,并在网络训练过程中引入目标检测框聚类机制以提高多尺度目标检测精度;然后将LMS-Net检测结果转换为人物交互图并建立了人机协作装配场景元描述模型,提出了基于多尺度目标检测的人机协作装配场景认知方法。在自建数据集HRC-Action上的实验结果表明所构建多尺度目标检测网络具有较高的准确率(平均89%)和较快的速度(深度学习工作站平均58.7 FPS,Jetson Nano B01嵌入式开发板平均25 FPS),所提人机协作装配场景认知方法具有较好的可行性和实用性。
关键词
人机协作装配
场景认知
目标检测
人物交互图
Keywords
human-robot collaborative assembly
scene cognitive
object detection
human-object interaction graph
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于上下文感知与图注意力网络的人机协作装配人员作业意图识别方法
2
作者
姚冬安
徐文君
姚碧涛
刘佳宜
纪圳睿
机构
武汉理工大学信息工程学院
武汉理工大学机电工程学院
宽带无线通信与传感器网络湖北省重点实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期2005-2013,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51775399,52005376)
国防基础科研计划资助项目(JCKY2020206B015)
+1 种基金
湖北省自然科学基金杰出青年资助项目(2021CFA077)
湖北省青年拔尖人才培养计划资助项目。
文摘
针对人机协作装配现有研究尚未充分综合利用复杂装配环境中各要素的三维空间特征与视觉特征,并考虑装配环境中丰富的上下文信息,使得复杂装配环境下人员作业意图识别精度较低,提出结合装配环境各要素的三维空间特征和视觉特征,基于图注意力网络实现人员作业意图的高精度识别方法。首先利用FasterR-CNN神经网络对装配场景中的各要素,如人员、机器人、零件等进行目标检测,得到各要素的空间位置信息,同时从网络中提取各要素的视觉特征信息;然后结合图注意力网络推理装配过程中人员对不同作业对象的作业意图,如搬运、组装、触碰等;最后通过人机协作场景下的齿轮装配实验对所提方法进行验证。实验结果表明,相比深度卷积神经网络,所提方法在识别准确性、场景泛化性等方面具有优越性。
关键词
人机协作装配
作业意图识别
上下文感知
图注意力网络
Keywords
human-robot collaborative assembly
human intention recognition
context-aware
graph attention network
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度目标检测的人机协作装配场景认知方法
董元发
严华兵
刘勇哲
彭巍
周彬
方子帆
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于上下文感知与图注意力网络的人机协作装配人员作业意图识别方法
姚冬安
徐文君
姚碧涛
刘佳宜
纪圳睿
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
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