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题名基于肢体动作预测的动态可变人机协作装配
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作者
吴海彬
宋晨阳
周世璇
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机构
福州大学先进制造学院
福建省特种智能装备安全与测控重点实验室
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出处
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第10期3243-3252,共10页
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基金
国家重点研发计划(2018YFB1308603)
福建省科技重大专项专题项目(2024HZ026020)。
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文摘
在复杂的装配领域中,单纯依靠机器人很难完成,进行人机协作装配才能确保装配过程顺利进行,但人机协作过程中,机器人缺乏根据人的不同操作作出响应的能力。针对产品组装过程中存在多种不同的组装方案和顺序的情况,提出一种通过识别和预测操作者肢体动作,使机器人根据操作者不同的选择做出对应配合的装配动作,实现动态可变的人机协作装配方案。利用惯性测量单元(IMU)采集操作者的肢体动作信息,提取惯性测量单元信号特征,为提高识别准确率,提出一种同时利用时域和时频域特征的粒子群优化(PSO)支持向量机(SVM)算法,用于肢体动作识别;同时,提出一种参数可变的隐马尔可夫模型(HMM)实时预测肢体动作序列,在监督训练和零训练状态下,推断出操作者的未来意图,实现装配序列的动态可变性。实验结果表明:在减速器人机协作装配实验中,所提方案肢体动作平均识别率达到96.7%,并且能够有效预测操作者肢体动作,实现装配顺序可变的动态人机协作装配,显著提升了装配系统的适应性,降低了人机协作装配的复杂度。
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关键词
运动控制
可穿戴传感器
人机协作装配
顺序动态可变
隐马尔可夫模型
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Keywords
motion control
wearable sensors
human-machine collaborative assembly
dynamically variable sequence
hidden Markov model
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分类号
TB181
[一般工业技术]
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