CN1830635A - 基于人体运动轨迹的仿人形机器人动作的相似性评价 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种仿人形机器人模仿人体动作的相似性评价方法。基于人体运动轨迹的仿人形机器人动作设计，由人体运动数据提取、运动学匹配、动力学匹配和实验四部分组成。动作相似性评价以简化人体模型与仿人形机器人模型的对应角关系为依据，提出了动作相似性评价函数，应用于运动学匹配和动力学匹配解算过程，进行基于人体运动轨迹的仿人形机器人模仿动作设计。该相似性评价方法原理简单，易实现。能使仿人形机器人在满足运动学约束条件和动力学约束条件下，模仿各种人体复杂动作实现具有与人体运动轨迹高相似性的运动控制，误差消除效果好。

Description

基于人体运动轨迹的仿人形机器人动作的相似性评价

所属技术领域：

本发明为基于人体运动轨迹的仿人形机器人动作相似性评价方法，属于机器人技术和自动化领域。通过该方法可以有效设计出与人体动作具有高相似性的仿人形机器人动作，实现仿人形机器人模仿人体动作的运动控制。

背景技术：

为使仿人形机器人进行动作表演或实现某种作业行为，则要设计规划仿人形机器人运动，以此来对仿人形机器人进行运动控制。目前，仿人形机器人的运动规划大多采用运动解析方法。此方法是通过对仿人形机器人进行模型简化，建立运动解析方程，求解运动轨迹得出仿人形机器人各关节轨迹，来对仿人形机器人进行运动控制。其优点是易于满足机器人的机械约束条件、运动学及动力学稳定性条件，并能使运动轨迹平滑。但是，对于人类的复杂动作如人类舞蹈和体育运动等，如果仍然采用这种方法，运动方程解析式不仅复杂，建立困难，有时难以求解，甚至无解。而且此方法，由于在动作设计过程中加入了设计者的主观认识，使得设计出的仿人形机器人运动动作与人体动作原型会有较大差异，产生视觉上的动作不相象。

应用运动捕捉系统对人体运动轨迹进行测量，将人体运动数据应用于仿人形机器人动作设计上，这种运动规划方法避免了对复杂动作难以建立起运动方程的问题，而且在动作相象程度上也有了很大进步。但是，由于人体运动模型与仿人形机器人模型在尺寸、关节范围等方面存在差距。所以并不能将人体运动数据直接应用仿人形机器人动作设计上。要通过运动学匹配算法与动力学匹配算法来满足仿人形机器人运动学约束条件、机械约束条件和动力学约束条件。但是在进行上述匹配算法过程中，也会产生与人体动作原型的差异，需要解决在满足仿人形机器人约束条件的基础上得到具有与人体动作高相似性运动轨迹的问题。

发明内容：

为了实现对人体动作的高相似性动作模仿，本发明提出了一种基于人体运动轨迹的仿人形机器人动作设计评价方法。

本发明采用的主要技术方案是：在运动捕捉系统中对人体运动模型进行简化，使仿人形机器人模型与人体简化模型具有相同的自由度数目，这样就建立起人体与仿人形机器模型之间的运动学对应关系。应用运动学匹配与动力学匹配算法对采集到的人体运动数据进行重新调整设计，在上述算法中加入动作相似性评价函数，最后得到在满足仿人形机器人约束条件的基础上具有与人体动作高相似性运动轨迹。

评价人体与机器人动作的相似可以归为几何相似。本发明采用对应关节角度的轨迹关系来评价人体与机器人的动作相似性，提出相似性评价函数，并根据各关节在动作中所起作用的不同，函数中引入了加权系数。

用向量θ_h＝[q_h1，q_h2，....，q_hn]^T表示人体模型的关节角，向量θ_r＝[q_r1，q_r2，...，q_rn]^T表示机器人的关节角，那么相似性函数可以用下式表示：

$S(q_{\mathrm{hi}},q_{\mathrm{ri}})=\frac{1}{1+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{K}_i\left|\frac{q_{\mathrm{ri}}-q_{\mathrm{hi}}}{q_{\mathrm{ri}\max }-q_{\mathrm{ri}\min }}\right|}---\left(1\right)$

其中q_rimax和q_rimin是仿人形机器人第i个关节角运动范围的最大值和最小值，n是自由度的数目。K_i是加权系数，它根据各关节在全身动作中所起作用的不同而设定。对于相似性函数值有：0＜S≤1，在S＝1时，说明仿人形机器人关节的运动轨迹与人体运动完全相同，仿人形机器人的运动动作相似性就达到最大值。

本发明的有益效果是：

1.可以使仿人形机器人模仿人类的各种复杂动作。

2.可以在满足运动学条件和机器人机械约束条件下实现对人体动作的高相似性模仿。

3.算法较为简单，实现容易。

附图说明：

图1是人体简化模型与仿人形机器人模型。

图2是单脚支撑到双脚支撑运动匹配算法。

图3是运动学匹配前、后的仿人形机器人髋关节角轨迹对比图。

图4是运动学匹配前、后的仿人形机器人髋关节角轨迹对比图。

图5是运动学匹配前、后的仿人形机器人髋关节角轨迹对比图。

图6是运动学匹配前、后的仿人形机器人髋关节角轨迹对比图。

图7是人体运动与仿人形机器人运动对比图。

具体实施方式：

仿人形机器人脚与地面之间的接触约束对于仿人形机器人的运动是关键问题，由于仿人形机器人腿的长度与人的骨骼不成比例，使得地面接触约束条件常常不能被满足，导致了滑步、踏空、陷入等问题的产生。仿人形机器人在运动中有两种支撑阶段：单腿支撑和双腿支撑。当仿人形机器人从单腿支撑到双腿支撑过程中，摆动脚应该以规划的位置和方向落在地面上。在踏空的情况下脚是腾空的。相反地，在陷入时脚在地表面以下。在双腿支撑阶段，两只脚应固定在地面上，不应该有滑动，但是，当获取的人体关节角数据直接应用于仿人形机器人时一只脚或两只脚的位置有可能会改变，也就是说会发生滑步现象。

图2所示为单腿支撑到双腿支撑的运动匹配算法，主要解决运动学中踏空与陷入问题。首先，根据运动约束条件计算悬空脚着地位置的范围，然后，通过遍历算法，寻找到所有满足仿人形机器人机械约束条件和肢体接触约束条件的着地运动轨迹集合，根据相似性函数公式(1)计算出每条着地运动轨迹的相似性评价函数值并进行相互比较，最后，从着地运动轨迹集合中决定动作相似性最大的仿人形机器人着地运动轨迹。

图3-图5为运动学匹配前、后的仿人形机器人关节角轨迹对比图，可以看出运动学匹配后的关节角轨迹比匹配前的轨迹平滑连续。图6为相似性评价函数值。

Claims (3)

1.一种基于人体运动轨迹的仿人形机器人动作设计评价方法。其特征在于：通过简化人体运动模型，使简化人体模型具有与仿人形机器人模型相同的关节数目，建立起简化人体模型具有与仿人形机器人模型之间的运动学对应关系。采用简化人体模型与仿人形机器人模型对应关节角度的轨迹关系来评价人体与仿人形机器人的动作相似性。

2.如权利要求1所述的评价人体与机器人动作的相似性评价方法，其特征在于：通过简化人体模型与仿人形机器人模型对应关节角度的轨迹关系，提出相似性函数具体的数学表达式。并在动作设计中运动学匹配及动力学匹配调整算法中应用相似性函数，能使仿人形机器人模仿各种人体复杂动作并获得具有与人体运动轨迹高相似性的运动控制。

3.如权利要求1所述的评价人体与机器人动作的相似性评价方法，其特征在于：不仅可应用于基于人体运动轨迹的仿人形机器人动作设计评价，而且还适用于所用关节型机器人对于动作模仿方面的运动轨迹评价问题。

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