機(jī)器人交互安全技術(shù)

目錄

第1章 緒論 1
1.1　研究背景與意義 1
1.2　機(jī)器人節(jié)點(diǎn)姿態(tài)估計(jì)技術(shù)的研究現(xiàn)狀 4
1.2.1 單個(gè)IMU姿態(tài)估計(jì)技術(shù) 4
1.2.2 機(jī)器人關(guān)節(jié)角估計(jì)技術(shù) 5
1.3　人體運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)的研究現(xiàn)狀 7
1.3.1 人體運(yùn)動(dòng)捕捉方案 7
1.3.2 人體運(yùn)動(dòng)捕捉方法 9
1.3.3 人體位置跟蹤方法 11
1.4　人體動(dòng)作識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀 13
1.4.1 傳感器部署方案與數(shù)據(jù)集 13
1.4.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)作識別方法 15
1.4.3 基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)作識別方法 17
第2章 MARG傳感器的模塊設(shè)計(jì)與傳感器校準(zhǔn) 21
2.1　MARG傳感器的模塊設(shè)計(jì) 21
2.2　傳感器校準(zhǔn) 29
2.2.1 磁力計(jì)校準(zhǔn) 29
2.2.2 加速度計(jì)校準(zhǔn) 31
2.2.3 陀螺儀校準(zhǔn) 32
第3章 節(jié)點(diǎn)姿態(tài)估計(jì)技術(shù) 34
3.1　剛體姿態(tài)描述方法 34
3.2　基于EKF的姿態(tài)估計(jì)算法 35
3.2.1 過程模型 35
3.2.2 觀測模型 36
3.2.3 EKF執(zhí)行過程 37
3.3　基于DEKF的解耦姿態(tài)估計(jì)算法 38
3.3.1 問題描述 38
3.3.2 融合加速度矢量和角速度矢量估計(jì)物體姿態(tài) 39
3.3.3 從單位四元數(shù)中剔除航向姿態(tài) 39
3.3.4 融合磁場矢量和角速度矢量估計(jì)航向姿態(tài) 41
3.3.5 融合非航向姿態(tài)與航向姿態(tài)實(shí)現(xiàn)完整姿態(tài)估計(jì) 43
3.4　基于正交觀測矢量的姿態(tài)估計(jì)算法 43
3.4.1 參考矢量構(gòu)造 43
3.4.2 參考矢量觀測協(xié)方差推導(dǎo) 44
3.4.3 基于正交觀測矢量的解耦姿態(tài)解算 45
3.5　實(shí)驗(yàn)與分析 46
3.5.1 磁干擾下解耦姿態(tài)估計(jì)實(shí)驗(yàn) 46
3.5.2 靜態(tài)與動(dòng)態(tài)姿態(tài)估計(jì)實(shí)驗(yàn) 48
3.5.3 大范圍俯仰運(yùn)動(dòng)姿態(tài)估計(jì)實(shí)驗(yàn) 50
3.5.4 算法計(jì)算效率對比實(shí)驗(yàn) 53
第4章 人體運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù) 54
4.1　人體關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)鏈模型 54
4.2　人體運(yùn)動(dòng)捕捉算法 55
4.2.1 初始姿態(tài)標(biāo)定 55
4.2.2 關(guān)節(jié)姿態(tài)解算 58
4.2.3 人體運(yùn)動(dòng)學(xué)模型 59
4.3　人體位置跟蹤算法 62
4.3.1 基于自適應(yīng)零速度更新的腳部位置跟蹤 62
4.3.2 融合慣性導(dǎo)航與人體運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的位置跟蹤 76
4.4　實(shí)驗(yàn)結(jié)果 78
4.4.1 零速度檢測實(shí)驗(yàn) 78
4.4.2 人體動(dòng)作捕捉實(shí)驗(yàn) 85
4.4.3 人體位置跟蹤實(shí)驗(yàn) 86
第5章 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù) 90
5.1　單軸旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)旋轉(zhuǎn)軸與轉(zhuǎn)角估計(jì) 90
5.1.1 旋轉(zhuǎn)軸與轉(zhuǎn)角解析 90
5.1.2 實(shí)驗(yàn)與分析 95
5.2　機(jī)械臂姿態(tài)捕捉 104
5.2.1 問題構(gòu)建 105
5.2.2 關(guān)節(jié)角與位置解算 107
5.2.3 實(shí)驗(yàn)與分析 115
5.3　移動(dòng)機(jī)器人姿態(tài)捕捉 120
5.3.1 基于主平面磁場信息的磁力計(jì)校準(zhǔn) 120
5.3.2 移動(dòng)機(jī)器人姿態(tài)估計(jì)算法 123
5.3.3 實(shí)驗(yàn)與分析 123
第6章 人體行為識別技術(shù) 129
6.1　基于深度卷積Transformer的對比自監(jiān)督動(dòng)作識別模型 129
6.1.1 對比自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練模塊 130
6.1.2 動(dòng)作識別微調(diào)模塊 135
6.1.3 動(dòng)作識別測試模塊 136
6.2　實(shí)驗(yàn)平臺 136
6.2.1 數(shù)據(jù)集 136
6.2.2 模型參數(shù)設(shè)置 137
6.2.3 對比模型 137
6.2.4 模型評價(jià)方法 138
6.3　實(shí)驗(yàn)與分析 139
6.3.1 數(shù)據(jù)增強(qiáng)實(shí)驗(yàn) 139
6.3.2 基于不同比例有標(biāo)記數(shù)據(jù)的動(dòng)作識別實(shí)驗(yàn) 141
6.3.3 線性評估與微調(diào)評估實(shí)驗(yàn) 143
6.3.4 動(dòng)作類別分類能力實(shí)驗(yàn) 143
6.3.5 特征學(xué)習(xí)能力實(shí)驗(yàn) 146
6.3.6 消融實(shí)驗(yàn) 146
參考文獻(xiàn) 149