CN109590986B - 机器人教学方法、智能机器人和存储介质 - Google Patents

机器人教学方法、智能机器人和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及机器人的技术领域，公开了机器人教学方法、智能机器人和存储介质，其中机器人教学方法包括：将所述示教动作按照步骤拆分为多段动作，并对应生成各段动作的示教轨迹数据和误差阈值；所述机器人按照所述控制程序，演示所述示教动作；采集所述学习者的模仿动作并拆分多段动作，然后对应生成各段动作的模仿轨迹数据，比对每段动作的所述模仿轨迹数据和所述示教轨迹数据判断是否超出所述误差阈值，判断所述模仿动作是否合格；如果所述判断模仿动作不合格，则发出动作指令。由于学习者与机器人示教教学之间不仅仅存在单向演示模仿的过程，而且还包括判断反馈模仿动作是否合格的过程，动作学习的过程智能化程度更高，具有较佳的教学能力。

Description

机器人教学方法、智能机器人和存储介质
技术领域
本发明涉及机器人的技术领域，尤其涉及机器人教学方法、智能机器人和存储介质。
背景技术
机器人(Robot)是一种高科技产品，其内部预设有程序或者原则性纲领，接收到信号或者指令后，能够在一定程度上判断并采取行动，例如移动、拿取、摆动肢体等动作。机器人的任务主要是在某些场合中协助甚至取代人类的工作，实际的工作场景中涉及的行动和信息判断往往非常繁复，难以全部事先以程序的方式记录在机器人中，因此如何根据已有的知识，自行学习提高适应能力和智能化水平，也即机器人学习，成为机器人行业中一个非常热门的研究重点。
机器人教学是机器人行业的一个新兴方向，例如演示护理动作、演示书法动作等，一般以预设的动作作为模板动作，仿生机械臂或机械手演示模板动作，以供学习者学习。现有技术中的机器人教学仅能提供演示作用，而无法对于错误动作进行纠正，与真正的教师教学存在差距，有着智能化程度低、功能单一的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供机器人教学方法，旨在解决现有技术中机器人在教学过程中只能提供演示作用，有着功能单一、智能化程度低等问题。
本发明是这样实现的，提供机器人教学方法，用于演示并指导学习者学习示教动作，包括以下步骤：将所述示教动作按照步骤拆分为多段动作，并对应生成各段动作的示教轨迹数据和误差阈值；所述机器人按照所述控制程序，演示所述示教动作；采集所述学习者的模仿动作并拆分多段动作，然后对应生成各段动作的模仿轨迹数据，比对每段动作的所述模仿轨迹数据和所述示教轨迹数据判断是否超出所述误差阈值，判断所述模仿动作是否合格；如果所述判断模仿动作不合格，则发出动作指令。
与现有技术相比，本发明中提供的机器人教学方法中，机器人作为示教者，对于学习者演示动作，并且检测学习者的模仿动作判断是否合格，如果不合格则发出动作指令使学习者获知动作模仿不合格。由于学习者与机器人示教教学之间不仅仅存在单向演示模仿的过程，而且还包括判断反馈模仿动作是否合格的过程，学习过程更加接近真正教师与学生之间的学习，动作学习的过程智能化程度更高，具有较佳的教学能力。
附图说明
图1为本发明实施例提供的机器人教学方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
以下结合具体附图对本实施例的实现进行详细的描述，。
本实施例中提供了一种机器人教学方法，用于演示并指导学习者学习示教动作，包括以下步骤：
101、将动作示教动作按照步骤拆分为多段动作，并对应生成各段动作的示教轨迹数据和误差阈值。例如示教动作为拿取：从甲位置拿起，移动至乙位置，下降至丙位置放下，依次拆分为三段动作。具体地，本实施例中的示教动作以书法动作为例，例如书法动作所书写的汉字有两个笔画，可按照以下方式拆分为四段动作：1、在a点下笔；2、以θ1为倾角书写第一笔画至b点；3、以θ2为倾角书写第二笔画至c点；4、在c点提笔完成书写。根据四段动作生成对应的控制程序，在对应的位置控制机器人进行对应的动作。根据各段动作，指定误差阈值，例如位置偏差小于等于x，速度偏差小于等于y，角度偏差小约等于z等。
102、机器人控制程序，演示示教动作。
103、采集学习者的模仿动作并拆分多段动作，然后对应生成各段动作的模仿轨迹数据，比对每段动作的模仿轨迹数据和示教轨迹数据判断是否超出误差阈值，判断模仿动作是否合格。判断可以采用取点拟合函数的方式，对比模仿轨迹数据生成的函数和示教轨迹数据生成的函数，也可以采用图像识别的方式，将模仿轨迹数据和示教轨迹数据简化为图像，叠加后判断是否超出误差阈值。也可以从结果上进行对比，本实施例中示教动作为书法动作，相应的在纸上书写成为一个汉字，采集学习者模仿动作所书写而成的汉字，将两个汉字进行字形比对，每个笔画即对应每段动作，相应的误差阈值即为各个笔画允许偏移、变形的最大值。
104、如果判断模仿动作不合格，则发出动作指令。学习者发现机器人发出动作指令后，获知其模仿动作不合格，应当继续进行学习，重新做模仿动作，例如再次用书法书写该汉字。
上述的步骤102至步骤104可以反复进行，也即学习者再次做出模仿动作后，机器人继续判断，直至不再发出动作指令，机器人判断学习者已经掌握该动作，完成教学工作。
从上述的机器人教学方法中可以看出，本实施例中的机器人不仅能够演示示教动作，而且在学习者学习的过程中采集模仿动作，并且判断是否合格，如果不合格则发出动作指令告知学习者，学习者处在被持续指导、纠错的学习过程中，直至学会示教动作。因此，本实施例中提供的机器人教学方法与真正的教师教学更为接近，提供演示—纠正这一教学过程，使得教学过程智能化程度更高，更加适应实际的教学场景。
在步骤103中，采集模仿动作可以采用多种手段，例如在学习者手臂贴设电子追踪结构，通过能够追踪该结构运动状态的追踪装置采集运动数据；或者能够记录各个点压力和相对位置变化的力学、速度传感器采集等。具体地，本实施例中设置采集区域，在采集区域外围安装多个摄像头进行多方位的拍摄，通过图像识别的方式采集发生在采集区域内的动作数据。以书法学习为例，采集区域应该能拍摄到书写中手臂、笔的变化和书写完成后在纸上的文字。容易理解的是，采集区域可以位于机器人的一侧，也可以设置在远程，通过远程拍摄，线上传输进行学习。
优选的，在步骤103中，学习者保持在采集区域内做模仿动作，以供机器人检测识别，这样学习者能够在采集区域外任意动作，需要进行学习时回到采集区域内即可，降低了动作误判的可能性。
优选的，在采集区域内设置多个拍摄装置，从多个角度采集学习者的模仿动作，尽可能精准的评估其是否合格。
在步骤103中，动作指令可以为几个规定的动作，对应表示特定的含义，例如横向挥手表示模仿动作角度存在偏差，竖向挥手表示模仿动作幅度存在偏差等。具体地，本实施中的动作指令为，重新演示不合格动作的正确示教动作，机器人检测到动作指令后，与内部的多段动作比对，判断具体的错误动作，然后重新按照再次示教的正确示教动作修正。
优选的，为了能更加清楚的指示出错误动作的修正方式，动作指令在重新演示时，适当增大需要修正方向的动作幅度。例如，机器人书写汉字“大”中的笔画“一”时，位置过于靠近上方导致汉字变形，此时重新演示时，依照“矫枉过正”的原则，增大向下方修正的动作幅度，便于机器人正确识别的修正方向。容易理解的是，相应的机器人在修正时需要按照检测到的动作幅度进行一定幅度的减少，以回到正确的修正位置。
优选的，采集模仿动作的动作数据后，将每段动作拆分拟合为至少两个函数：用于描述目标姿态随时间变化的姿态函数、用于描述目标位置随时间变化的位移函数。其中，学习者该段动作的过程中，其姿态的变化，可以由姿态函数描述，具体在本实施例中，即书写动作中笔自身的姿态变化。位移函数中，将笔视为质点，描述笔的位移变化量，例如从甲点移动至乙点，然后再上升至丙点等。在进行模仿轨迹数据和示教轨迹数据比对时，可以选取特定的时间点，从姿态函数和位移函数上取特征点，将特征点点与示教轨迹数据放置在同一坐标系内，判断相对示教规矩数据各个特征点的偏移量，从而获知是否超出误差阈值，也即动作是否合格，
优选的，由于人的学习是一个循序渐进的过程，在学习过程中除了负激励—判断为错以外，也需要正激励，因此在本实施例中，在第一次教学时，设置较大的误差阈值，后续反复教学中逐渐缩小误差阈值。也即，在第一次教学时，学习者最容易满足动作合格判断，获得正激励，在后续的学习中，越来越难以满足动作合格判断，最终学习完成。
本实施例中还提供了机器人，用于执行上述的机器人教学方法，包括动作采集端、计算模块、控制模块和执行端。整个执行过程与前述的机器人教学方法相同，不做赘述。
本实施例中还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，存储介质被处理器执行时能够实现上述机器人教学方法的步骤。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.机器人教学方法，用于演示并指导学习者学习示教动作，其特征在于，包括以下步骤：
将所述示教动作按照步骤拆分为多段动作，并对应生成各段动作的示教轨迹数据和误差阈值；
所述机器人按照控制程序，演示所述示教动作；
采集所述学习者的模仿动作并拆分多段动作，然后对应生成各段动作的模仿轨迹数据，比对每段动作的所述模仿轨迹数据和所述示教轨迹数据判断是否超出所述误差阈值，判断所述模仿动作是否合格；
如果判断所述模仿动作不合格，则发出动作指令；
所述动作指令为：重新演示不合格动作的正确示教动作；所述动作指令在重新演示时，适当增大需要修正方向的动作幅度；
在第一次教学时，设置较大的所述误差阈值，后续反复教学中逐渐缩小所述误差阈值；
采集模仿动作的动作数据后，还包括以下步骤：
将每段所述动作拆分拟合为至少两个函数：用于描述姿态随时间变化的姿态函数、用于描述位置随时间变化的位移函数；
在进行模仿轨迹数据和示教轨迹数据比对时，选取特定的时间点，从姿态函数和位移函数上取特征点，将特征点与示教轨迹数据放置在同一坐标系内，判断各个特征点相对示教轨迹数据的偏移量，从而获知是否超出误差阈值，也即动作是否合格。
2.如权利要求1所述的机器人教学方法，其特征在于，采集学习者的模仿动作并拆分多段动作具体包括：
设置采集区域，通过图像识别的方式采集发生在所述采集区域内的动作数据。
3.如权利要求2所述的机器人教学方法，其特征在于，所述学习者保持在所述采集区域内进行所述模仿动作。
4.如权利要求3所述的机器人教学方法，其特征在于，所述采集区域内设有多个拍摄装置，采集多个角度的所述模仿动作。
5.智能机器人，其特征在于，用于执行权利要求1至4任一项所述的机器人教学方法，包括动作采集端、计算模块、控制模块和执行端。
6.存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述机器人教学方法的步骤。
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