服务机器人
 
  当前位置:首页 > 新闻资讯 > 机器人开发 > 华南理工大学罗晶博士和杨辰光教授团队发文提出遥操作机器人交互感知与学习算法  
 

华南理工大学罗晶博士和杨辰光教授团队发文提出遥操作机器人交互感知与学习算法

来源:CAAI认知系统与信息处理专委会      编辑:创泽      时间:2020/5/27      主题:其他   [加盟]

1、论文背景 

目前遥操作机器人在医疗临床、康复、深海探测、救援救灾等诸多领域得到了广泛的应用(图1)。但是在操作过程中,由于人机交互性能不足、感知能力不佳,机器人只能完成一些简单、重复的任务。例如,操作人员控制机器人执行pickup任务[1]和维护任务[2]。为了解决上述问题,我们提出了一种新型的人机交互感知机制和学习算法来提高遥操作机器人的操控性能。首先,为了增强遥操作系统的感知能力,我们设计了一个基于肌肉活性的人机交互界面,提取操作者的肌电信号,用于对外界环境做出反应。通过遥操作系统的触觉反馈和视觉反馈,人类操作者可以自然地作出反应,发出正确的控制命令。肌电信号的强弱随着操作任务的不同而不同,同时人机协作过程中的肌肉活性变化、机器人末端执行器的轨迹、操作者的运动,都可以用来表征人机协作任务和意图。机器人可以通过学习人类的操作行为来提升智能化程度,学习的内容不仅包括运动轨迹,还有人类执行任务时的刚度。通过学习人类的操作行为,遥操作机器人可以独立完成重复性任务或者不确定性任务。

图1机器人遥操作示意图

2、系统概述

如图2所示,我们利用从端机器人的末端执行器来完成执行人机协作任务,采用隐半马尔科夫模型获取人机协作任务模型。在示教过程中,操作者可以通过生物信号感知界面感知操作过程中外力的变化,实时调整所需的增益/刚度,并将其映射到从端机器人的控制器中。示教过程中主要考虑了任务轨迹、刚度和力等数据,通过任务学习与复现阶段,形成了人在闭环系统中的技能建模方案。如图3所示,如图该框架中将人机协作任务分为两个阶段:学习阶段和复现阶段。在学习阶段,基于隐半马尔科夫和混合高斯模型方法可以对人机协作任务进行学习,建立基于运动轨迹的生成任务模型。在复现阶段,基于隐半马尔科夫和混合高斯回归方法可以对生成模型的任务轨迹进行修正,从学习的任务中复现结果[3]。

3、实验分析

操作者通过Touch X控制Baxter机器人执行绘图任务,整个任务过程进行3次人机协作示教,绘图任务在一张大小为210mm297mm (A4)的二维空间内进行。图4(a)所示为绘画任务的运动轨迹和刚度轨迹。灰色曲线为人机协作绘画的轨迹,红色曲线为任务生成阶段的结果。生成阶段可以划分为6个步骤(I-VI)和三个子任务。在步骤I和II中,Baxter机器人开始绘图子任务1。步骤II和步骤III,Baxter机器人右臂末端离开纸张进行下一次绘图操作。类似地,子任务2和子任务3分别由步骤III到IV和步骤V到VI完成。在任务学习阶段,操作者的手臂刚度是随着绘画任务过程的变化而变化。如图4(b)所示,Baxter机器人采用生成的刚度执行绘画任务。从图4(b)中的(a)-(f)可以得出,Baxter机器人利用生成的模型成功的完成了绘图任务。

4、分析与结论

本文提出了一种新型的触觉肌电感知机制和基于隐半马尔科夫模型-高斯混合理论的机器人学习框架。操作者通过调节自身的肌肉活性来应对外界环境的变化,同时观察和记录人机协作过程中的肌肉活动情况。利用采集的肌电信号和提出的任务学习框架,遥操作机器人系统可以自然地与外界环境进行交互、编码人机协作任务和生成任务模型,从而提升系统的类人化操作行为和智能化程度。

参考文献:
[1] Penco L, Scianca N, Modugno V, et al. A MultimodeTeleoperation Framework for Humanoid Loco-Manipulation: An Application for the iCub Robot. IEEE Robotics & Automation Magazine, 2019, 26(4): 73-82.
[2] MaddahiY, Zareinia K, Sepehri N. An augmented virtual fixture to improve task performance in robot-assisted live-line maintenance. Computers & Electrical Engineering, 2015, 43: 292-305.
[3] Yang C, Luo J, Liu C, et al. Haptics electromyography perception and learning enhanced intelligence for teleoperated robot. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2018, 16(4): 1512-1521.

陪护机器人
陪护机器人
无人驾驶扫地车
智能机器人创创
政务机器人



    推荐信息
» 【深度】未来5-10年计算机视觉发展趋势为何?
» 音乐人工智能、计算机听觉及音乐科技
» 让大规模深度学习训练线性加速、性能无损,基于BMUF的Adam优化器并行化实践
» 基于深度学习和传统算法的人体姿态估计,技术细节都讲清楚了
» 传统目标检测算法对比
» 基于深度学习目标检测模型优缺点对比
» 如何更高效地压缩时序数据?基于深度强化学习的探索
» 滴滴机器学习平台调度系统的演进与K8s二次开发
» 人工智能和机器学习之间的差异及其重要性
» 面向动态记忆和学习功能的神经电晶体可塑性研究
» CVPOS自助收银的挑战以及商品识别算法工程落地方法和经验
» 内容流量管理的关键技术:多任务保量优化算法实践


新闻资讯
公司新闻
行业动态
机器人趋势
机器人开发
机器人相关政策
机器人应用
机器人知识
人工智能
人工智能应用
人工智能标准
机器人排名
消毒机器人
== 最新资讯 ==
» 国标《智慧城市 智慧多功能杆 服务功能与
» 人工智能之数据挖掘2020年第9期
» 喷雾消毒杀菌机器人
» 中国通信学会发布《全球人工智能基础设施战
» 创泽集团受邀参加工信部 AI 精准赋能中
» 人工智能案例 依图科技:不断崛起的AI
» 2020年面向人工智能新基建的知识图谱行
» 破解AI工程化难题,AI中台助力企业智能
» 浅析我国消防机器人发展现状与趋势 | 山
» 【华为出品】智能体白皮书2020
» “先行示范•智赢未来” 创泽
» 创泽集团牵头起草的全国首个《应用于灭菌消
» 创泽集团智能机器人新品发布会!多款自主研
» AIIA2020人工智能开发者大会开幕
» 人工智能人才发展报告:亚太地区创新与招聘
» 创泽集团智能机器人“创创”受邀参加进博会
» 《2020人工智能在物流行业中的应用前瞻
» 德勤的《中国与全球企业人工智能应用现状调
» 喜报!“创泽AI大学”成立啦~
» 大中华区人工智能成熟度调研:解码2020
» 新加坡国立大学制造出具有触觉的机器人皮肤
» 2020科大讯飞全球1024开发者节开幕
» 《中国新一代人工智能发展报告2020》发
» 艾瑞咨询发布《2020年中国人工智能AP
» 2020年全球服务机器人行业市场现状 物
» 手术机器人呈微型化趋势,全球市场规模或达
» Walker机器人(大型仿人服务机器人)
» 南方都市报人工智能伦理课题组和App专项
» 武汉市国家新一代人工智能创新发展试验区启
» 《人工智能计算中心发展白皮书》发布
 


机器人招商  Disinfection Robot   机器人公司  机器人应用  智能医疗  物联网  机器人排名  机器人企业  机器人政策  教育机器人  迎宾机器人  机器人开发  独角兽  消毒机器人品牌  消毒机器人  合理用药  地图 
版权所有 © 创泽智能机器人集团股份有限公司     中国运营中心:北京·清华科技园九号楼5层     研发地址:山东日照太原路71号
电话:4006-935-088     4006-937-088    4008-128-728(售后)

消毒机器人

城市合伙人招募
X 关闭
  » 联系我们
X 关闭