[发明专利]一种基于视频图像演示的机器人操作学习方法

权利要求书

1.一种基于视频图像演示的机器人操作学习方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、通过搭载在机器人外部三脚架上的Kinect相机，计算机器人基座到跟踪系统的静态变换，实现机器人和相机系统的手眼标定；

步骤2、通过控制机器人执行不同的演示任务收集一个演示视频数据集；

步骤3、通过3D卷积神经网络获取视频数据中的动作特征；

步骤4、将操作学习与未知模型元学习相结合计算出具有泛化能力的机器人操作模仿学习模型；

步骤5、通过监控机器人抓取过程中手指的最大电流，感知手指抓取力；

所述步骤3中，通过未知模型元学习中的二次梯度计算出具有泛化能力的深度学习模型。

2.根据权利要求1所述的机器人操作学习方法，其特征在于：步骤1中，标定板采用Aruco，并将标定板固定在机器人末端，使用ROS系统下Moveit插件和easy_handeye标定包相结合。

3.根据权利要求2所述的机器人操作学习方法，其特征在于：利用棋格标定板对Kinect相机进行内参标定。

4.根据权利要求1所述的机器人操作学习方法，其特征在于：步骤2中，在ROS系统下，控制机器人在不同环境下完成不同的抓取任务，得到一个可供模型进行训练的数据集。

5.根据权利要求1所述的机器人操作学习方法，其特征在于：所述步骤5中，通过监控流过手指的最大电流，找到手指施加相应的力，运行程序控制手指缓慢闭合，直到达到电流的阈值；所述阈值根据不同的物体进行改变，达到阈值后，手指停止闭合，然后通过图表找到手指达到最大电流与施加力的大小。