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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及一种面向遥操作的人‑机器人多模态交互方法，利用Kinect获取左右手关节点的空间3D坐标，通过识别左右手的空间3D坐标变化，将其转化为机械臂末端的位姿变化，其中机械臂末端位置和机械臂末端姿态由左右手进行控制，得到机械臂运动的控制指令；同时基于语音指令控制机械臂得到机械臂运动的控制指令，采用多模态控制方法，综合两种方式，按照权重确定机械臂运动的控制指令，通过机械臂逆向运动学分析，得到末端位姿的各个关节角的对应位置数值，实现机械臂的运动。基于多模态信息融合的方法，可以在保证完成操作任务的情况下，人‑机器人交互过程更加自然、直观，意图理解效果更好。
主权项：1.一种面向遥操作的人-机器人多模态交互方法，其特征在于步骤如下：步骤1：采用Kinect获取左右手关节点的空间坐标；步骤2：将机械臂末端位置信息和姿态信息与左右手关节点的空间坐标关联，使得机械臂末端位置和姿态分别由左右手进行控制；由左右手关节点的运动发出机械臂运动的控制指令；步骤3：将百度语音API识别的关键字与机械臂末端的位置和姿态信息一一对应，设计对应的语音控制的辅助控制指令作为机械臂运动的控制指令；人-机器人多模态交互控制过程：步骤4：采用基于语音指令滤波的多模态融合控制，设定语音识别控制的权重大于左右手关节点的控制；当步骤2和步骤3同时发出控制指令时，以步骤3的控制指令对步骤2发出的机械臂控制指令进行滤波，得到机械臂的最终控制轨迹；如果没有采集到语音指令，则将步骤2得到的控制指令作为机械臂的最终控制轨迹；步骤5：对得到的机械臂指令轨迹，基于LBRiiwa14R820机械臂的七自由度逆向运动学分析，采用臂形角的方法约束冗余自由度，将LBRiiwa14R820简化地看作人的手臂，通过机械臂逆向运动学分析，得到末端位姿的各个关节角的对应位置数值，实现机械臂的运动。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种面向遥操作的人-机器人多模态交互方法
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