[发明专利]一种头姿交互控制与自主学习控制共享的轮椅控制方法及系统

权利要求书

1.一种头姿交互控制与自主学习控制共享的轮椅控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)通过Kinect传感器获取用户脸部的深度图像，采用随机森林结合最近点迭代法估计头部姿态，建立头姿识别到轮椅控制的模型；

(2)结构化场景下，通过头姿交互方式，用户控制轮椅进行特定轨迹的操作技巧演示，获取演示过程的观测数据序列；

(3)使用高斯混合模型对获取到的操作技巧观测数据序列进行表征，并运用EM算法，学习高斯混合模型参数；

(4)使用高斯混合回归方法再现机器人轮椅操作技巧，实现基于头姿模仿学习的自主控制；

(5)用户判断当前环境信息，通过按键的方式，在头姿交互控制方式与自主学习控制方式之间进行切换，实现机器人轮椅的共享控制；

所述步骤(1)包括以下步骤：

(11)建立了基于机器人轮椅操纵杆的头部姿态运动映射：头部姿态采用头部朝向向量表示，该向量为坐标原点O与鼻尖之间的方向向量，头部姿态矩阵T与头部朝向向量V可以进行转换：在头部朝向前方的圆锥形空间内截取一个圆形截面，假定在头部转动过程中，某一时刻头部朝向向量与该截面交于一点P，将该点投影至机器人轮椅操纵杆运动截面内，得到点P(x,y)，基于头姿的机器人轮椅交互控制即是根据P(x,y)在操纵杆圆形控制截面中的位置来确定轮椅的转向与转速；

(12)根据映射得到头姿对应的轮椅转速和转向角后，运用Ackerman–Jeantand转向模型计算机器人轮椅驱动轮速度。

2.根据权利要求1所述的一种头姿交互控制与自主学习控制共享的轮椅控制方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下步骤:

(21)使用激光扫描传感器获取360°范围内周围障碍物到轮椅的距离值；

(22)基于机器人轮椅操纵杆的头部姿态映射获取头部位置与姿态值；

(23)以同一频率采集上述激光扫描值与对应的头部位置与姿态值，并且对示范轨迹进行分段演示，将得到的多组演示数据序列作为用户操作技巧观测数据序列。

3.根据权利要求1所述的一种头姿交互控制与自主学习控制共享的轮椅控制方法，其特征在于，所述步骤(3)包括以下步骤：

(31)用户进行操作技巧演示时，通过激光扫描传感器和Kinect深度传感器获取实时的环境信息和头姿信息，采集观测数据；

(32)完成对上述观测数据概率密度函数的建模如下：

其中，X和Y分别为输入和输出矩阵，为每个高斯分量的混合权重，满足Ν(x；μ_jx,∑_jx)为每个高斯分量X的边缘密度函数，μ_jx为每个高斯分量的均值，∑_jx为每个高斯分量的协方差；

(33)通过高斯混合模型对数据进行聚类分析，并利用EM算法估计相应参数。

4.根据权利要求3所述的一种头姿交互控制与自主学习控制共享的轮椅控制方法，其特征在于，所述步骤(4)实现过程如下：

依据正态向量的条件分布定理得到m个回归函数，由式将回归函数加权混合完成对观测数据的回归分析。

5.一种采用如权利要求1所述方法的头姿交互控制与自主学习控制共享的轮椅控制系统，其特征在于，包括头姿控制模块、模仿学习模块和共享控制模块；所述头姿控制模块，采用基于深度图像的随机森林结合最近点迭代法估计头部姿态，将头部运动姿态空间映射到操纵杆运动空间，从而控制轮椅运动；所述模仿学习模块，用户在结构化场景下进行操作技巧演示，采用高斯混合模型对演示过程进行建模，机器人轮椅根据高斯混合回归方法进行行为再现，实现基于头姿模仿学习的自主控制；所述共享控制模块，用户通过按键的方式切换不同的控制模式。