基于Kinect的NAO機(jī)器人的模仿動作的研究.pdf

1、機(jī)器人模仿是目前人機(jī)交互領(lǐng)域研究熱點之一，在探尋如何提高機(jī)器人人工智能水平，讓機(jī)器人自主適應(yīng)周邊環(huán)境等方面具有重要價值。隨著社會的發(fā)展和社會分工的細(xì)化，通過編程控制機(jī)器人在不同環(huán)境下完成精度高、內(nèi)容復(fù)雜的工作愈發(fā)困難。而通過模仿的交互方式則為這種問題提供了潛在的解決方案。本文主要對基于NAO機(jī)器人的模仿動作進(jìn)行了研究。
　　本文首先基于Kinect傳感器，以NAO機(jī)器人為實驗平臺，實現(xiàn)了NAO機(jī)器人對于人類動作的模仿。針對模仿過程

2、中的平滑性，時空一致性等問題對模仿動作進(jìn)行了優(yōu)化。將人臉識別算法與模仿相結(jié)合，利用 Kinect對人體骨骼檢測的準(zhǔn)確性準(zhǔn)確定位人臉位置，實現(xiàn)了針對指定人的模仿內(nèi)容。最后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模仿動作的穩(wěn)定狀態(tài)進(jìn)行預(yù)判，避免了實驗過程中機(jī)器人由于不穩(wěn)定而摔倒的問題。具體研究內(nèi)容如下：
　　首先，通過Kinect和NAO機(jī)器人SDK與計算機(jī)的連接，構(gòu)建實驗平臺。應(yīng)用改進(jìn)的逆運動學(xué)算法實現(xiàn)了機(jī)器人對于人體手臂動作的模仿。
　　其次，在

3、手臂模仿基礎(chǔ)上，對模仿動作進(jìn)行優(yōu)化：采用滑動平均濾波和限幅濾波，增加機(jī)器人動作平滑性，減少角度突變對關(guān)節(jié)電機(jī)造成的傷害；采用按比例調(diào)節(jié)的方法，讓機(jī)器人的運動速度實時變化，保證模仿動作的時空一致性；通過計算機(jī)存儲人體一系列骨骼點數(shù)據(jù)，使機(jī)器人能夠在任何時候復(fù)現(xiàn)人體動作；將動作模仿與人臉識別相結(jié)合，實現(xiàn)了針對指定的某個人的模仿。
　　最后，在手臂模仿基礎(chǔ)上加入對腿部關(guān)節(jié)的控制。由于人體關(guān)節(jié)和機(jī)器人結(jié)構(gòu)的不同，對人體正常站立情況下機(jī)器人

4、對應(yīng)的關(guān)節(jié)角度進(jìn)行設(shè)定，作為實驗初始姿態(tài)?？紤]到在加入腿部關(guān)節(jié)控制后，機(jī)器人會存在由于重心不穩(wěn)而摔倒的問題，本文提出采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對將要執(zhí)行的動作進(jìn)行穩(wěn)定狀態(tài)辨識的方法，避免機(jī)器人由于動作不穩(wěn)定而摔倒。
　　實驗證明，通過濾波和速度控制，對于結(jié)構(gòu)差異和噪聲造成的角度突變有良好的抑制作用，同時保證了模仿動作的時空一致性；通過 Kinect對人體骨骼框架的判斷定位人臉，有效的避開了旋轉(zhuǎn)、光照等影響，實現(xiàn)了針對指定人的模仿；在全身模仿