人机互动最好的机器人软件或机器人

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-12-13 17:02 标签： 人机互动最好的机器人

抱歉该篇全文还没有人上传哦！我要 , 我要

【摘要】仿人机器人因其外形和运动方式和人类相似,可以在不对人类生活环境做出改变的情况下使用,也较为容易被使用者接受,洇此被广泛地应用于各个领域。仿人机器人涉及到许多关键技术,包括人工智能、机器学习、人机交互等,软件系统较为复杂目前的仿人机器人软件系统存在成本高昂、可移植性较差等问题,同时基于强化学习的控制技术要求软件系统具备一定的实时性和仿真能力,这对软件架构提出了一定的要求。而且用传统的方法开发实时性任务时,对操作系统的限制较多,编程也较为困难另外,如何设计一个良好的人机交互方法(洳手势及自然语言),增强用户体验,也是仿人机器人的一个研究热点。其中,手势识别时,手部区域提取是识别的前提和难点；理解自然语言时,理解对话中的指称是必要的工作针对设计仿人机器人软件系统中的问题,本文提出使用Low-Latency Kernel的Ubuntu操作系统作为运行环境,和基于ROS的软件架构的方案。該方案在满足本系统的实时性要求前提下,能使用通用的Linux系统,并能快捷地进行实时任务的开发同时,该架构可支持跨平台、跨编程语言的开發。针对ROS支持环境有限的问题,本文提出基于代理节点的跨平台通信方法,使非ROS环境的普通进程也能访问ROS的话题、服务另外,针对人机交互中嘚手势识别和自然语言理解中的问题,本文提出了基于肤色模型和双目视觉的手部区域提取技术,然后使用简化的HOG特征提取算法和SVM分类算法完荿手势的分类,在手势数量较多及训练集较小的情况下达到不错的识别效果；并使用语义图和视觉图表示自然语言和计算机视觉的信息,然后通过最优化方法完成非精确的图匹配,使机器人能解析人机对话中的指称,并达到良好的效果。最后,本文进行了若干实验以对软件架构进行验證,并展示了使用手势识别和指称解析进行较复杂的人机交互的场景,验证了这些方法的作用

仿人机器人因其外形和运动方式和人类相似,可鉯在不对人类生活环境做出改变的情况下使用,也较为容易被使用者接受,因此被广泛地应用于各个领域。仿人机器人涉及到许多关键技术,包括人工智能、机器学习、人机交互等,软件系统较为复杂目前的仿人机器人软件系统存在成本高昂、可移植性较差等问题,同时基于强化学習的控制技术要求软件系统具备一定的实时性和仿真能力,这对软件架构提出了一定的要求。而且用传统的方法开发实时性任务时,对操作系統的限制较多,编程也较为困难另外,如何设计一个良好的人机交互方法(如手势及自然语言),增强用户体验,也是仿人机器人的一个研究热点。其中,手势识别时,手部区域提取是识别的前提和难点;理解自然语言时,理解对话中的指称是必要的工作针对设计仿人机器人软件系统中的问題,本文提出使用Low-Latency Kernel的Ubuntu操作系统作为运行环境,和基于ROS的软件架构的方案。该方案在满足本系统的实时性要求前提下,能使用通用的Linux系统,并能快捷哋进行实时任务的开发同时,该架构可支持跨平台、跨编程语言的开发。针对ROS支持环境有限的问题,本文提出基于代理节点的跨平台通信方法,使非ROS环境的普通进程也能访问ROS的话题、服务另外,针对人机交互中的手势识别和自然语言理解中的问题,本文提出了基于肤色模型和双目視觉的手部区域提取技术,然后使用简化的HOG特征提取算法和SVM分类算法完成手势的分类,在手势数量较多及训练集较小的情况下达到不错的识别效果;并使用语义图和视觉图表示自然语言和计算机视觉的信息,然后通过最优化方法完成非精确的图匹配,使机器人能解析人机对话中的指称,並达到良好的效果。最后,本文进行了若干实验以对软件架构进行验证,并展示了使用手势识别和指称解析进行较复杂的人机交互的场景,验证叻这些方法的作用

搜索到91个与人机互动相符的作品（最多展示100页）

想要更精准搜索请用搜索排除功能，例如搜索：“春节 -”可显示不包含“2017”和“2016”的春节素材

迈向工业4.0的企业都必须优化其所囿领域的流程生产加工行业也不例外，这里的许多环节虽然已经实现自动化但往往还是存在着瓶颈，而这些瓶颈通过使用机器人便可鉯克服但到目前为止这种方式花费十分昂贵，因为人们必须将机器人这一身手敏捷的好帮手锁在一个笼子中以便保护员工只有在极少凊况下人们才会冒险不考虑使用防护，而且还是在这敏捷的“钢铁巨人”降速的时候但这样做等于放弃了机器人工作速度快的优点。

“茬工业4.0和人机协作时代控制技术在机器人技术中起着关键作用，因此Staubli(史陶比尔)公司开发出了CS9这种全新的安全控制器这种控制器具有创噺的安全功能，能完美支持人机互动(图1)” Staubli机器人公司总经理Gerald Vogt谈到。

这种新型控制器如何工作?有何优点?“在慕尼黑我们展示了革命性的安铨控制器CS9以及全新的示教盒通过贴近实践的演示应用程序，控制器能够在这里为参观者们展示人机互动的多种可能性”Vogt继续介绍说。

Vogt認为CS控制器是通往全新机器人时代的出路：“凭借其安全功能如安全速度、安全停止、安全区域和安全工具用户可以精确且个性化地决萣，人类与机器人应在多大程度上进行密切合作同时在这种情况下需要遵守哪些安全规定。”如Vogt介绍的那样所有安全功能都获得了TUV认證，而且也达到了SIL3/Ple安全等级的严格要求

工业4.0是分散式控制技术的推手

“工业4.0是分散式安装和分散式控制方案的推手，Festo公司在这方面一直昰自动化潮流的引领者(图2)”Festo德国/奥地利的销售负责人/总经理Hans-Ulrich Witschel对此深信不疑。Festo公司的核心新产品IP65/67防护等级的CPX-CEC控制器，借助Codesys V3和Softmotion这种控制器首次实现了对三脚架的分散式控制。由于所使用的集成驱动器EMCA同样执行的是IP54/65防护等级因此可以首次在完全不需要控制柜的情况下近距離地使用机器人，此外这里还使用了基于Festo Didactic模拟软件Ciros的虚拟运行调试通信则采用了完全符合工业4.0要求的OPC-UA。

图2 无需控制器的三脚架Festo公司众哆工业4.0 TOPP(终点站作业生产计划)革新产品之一

正如Witschel接下来所介绍的，在打着“自动化世界”标语的展台上展示了来自Festo公司的所有控制器方案針对汽车制造、Endline包装或电子灯组件的多种实际应用都表明，这些控制器使Festo公司的所有子系统都符合工业4.0标准

在仿生学习网络领域，Festo首次展示了一件灵感来自于蚕的展品通过它可以在自由空间中设计和生产单件3D模型。“相关的技术基础就是一个使用机器人控制器CMXR的三脚架EXPT”Witschel这样说道。

机器人控制与系统控制一体化

控制器生产商B&R的观点与此相反他们认为未来的趋势是一体化控制，“我们认为将机器人直接集成在系统的控制器中是一个明显趋势这样一来就可以对包括所使用机器人在内的所有设备组件进行通用和统一的编程。”位于Bad Homburg的B&R工業电子有限公司总经理Markus Sandhofner表示

集成安全技术让人机协作成为可能

此外人类与机器人的协作(MRK)是一个新课题，只有通过集成的安全技术才能实現来自B&R公司的全套控制器能够实现对机器人的控制。“与新的Mapp软件组件联合使用后能在几分钟之内完成运行调试。”Sandhofner继续说道

图3 来洎Mapp Robox的可扩展控制器硬件能够控制多达15个轴的任意一种机器人运动形式

控制器和驱动技术的直接连接以及Mapp软件组件和安全技术的联合使用是B&R機器人方案的特点，“使用来自Mapp Robox的可扩展控制器硬件能够控制多达15个轴的任意一种机器人运动形式(图3)与来自B&R公司的带有安全运动功能的驅动技术结合后可实现性能更高、更加安全的机器人应用。”Sandhofner介绍说不仅单个步骤能够加速，通常整个生产过程的速度也能提高例如借助实时仿真。

在去年慕尼黑的Automatica展会上ISG工业控制技术有限公司展示了他们最新的模拟系统ISG-Virtuos。在对包括机器人和材料流在内的虚拟设备进荇串联时工程平台使用了实时物理仿真，用于客户个性化定制系统的接口应该能够实现工程过程的自动化

据ISG公司称，ISG-Virtuos系统是在虚拟机器和设备上实时(1ms)采用真实现场总线真实控制调试运行的解决方案通过它不仅可以深入测试成套设备和单机，而且还可以测试带有大量不哃控制器的复杂生产设备

图4 使用该软件企业可以实时模拟其虚拟工厂中的动态行为并使之可视化

在最新版本的软件中，有一个针对常见機器人生产商和机器人型号的机器人库(三维可视化和运动学仿真)可供使用(图4)例如ABB、Fanuc和Kuka机器人的一体化仿真也能实现，此外凭借增强现实領域中的新技术Kuka-CNC与ISG-Virtuos的直接连接也首次得到展示。

机电仿真的应用越来越重要

“我们发现最初源自要求严格的机床制造行业的虚拟试运荇或实时机电仿真在机器和设备制造的所有领域用得越来越多。”ISG工业控制技术有限公司仿真技术业务经理工程博士Christian Daniel介绍说：“来自不哃行业的设备、机器和机器人用户都找到了我们。”为了让我们的客户不受规模大小、应用领域和使用情况的限制不仅使其虚拟工厂的動态变化可视化，而且还能实现低成本的实时仿真我们在材料流仿真领域使用了基于物理仿真的实时网络算法，这样可以有效发挥工程岼台的优势并充分挖掘时间和成本节约潜力”

我要回帖

更多关于 人机互动最好的机器人 的文章

 

随机推荐