[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

说明书

本发明提供了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，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；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；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；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；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。本发明丰富了机器人轮椅的功能，方便了老残人群的出行。

技术领域

本发明属于机器人学习与人机交互领域，具体涉及一种头姿交互控制与自主学习控制共享的轮椅控制方法。

背景技术

近年来，随着生活水平提高和医疗卫生技术的不断发展，残障和老年人士的生活质量受到了更多的关注，智能移动机器人的出现方便了他们的出行，成为了当前辅助器械医疗领域一个新研究热点。其中对于肢体残障人士，基于头姿的人机交互方式作为一个新的选择，受到了许多消费者和国内外科研人员的青睐，具有较高的市场价值与研究价值。实际上，移动机器人的工作环境通常是以高度复杂的形式建模的，因此自主导航可能会比较困难。由于这种环境建模模式需要巨大的计算能力，因此对于具有有限的计算资源和复杂规划算法的实际机器人来说，这一困难更加严重。模仿学习也称为演示编程，其灵感来自于人类和动物为获得新技能而发展的模仿能力，通过依赖用户示范将新技能传授给机器。相较于人机交互控制方式，基于人机交互与自主控制的共享方式能够提供更高的安全性以及控制任务执行的准确性，并且由于自主控制的引入，减轻了用户的工作负担；相较于自主控制方式，共享方式借助用户的参与，在复杂环境下具有更好的适应性。

发明内容

发明目的：本发明目的是提供一种头姿交互控制与自主学习控制共享的轮椅控制方法和系统，弥补了传统的自主导航方法在环境建模复杂性与计算资源利用率方面的劣势，允许用户与机器人相互协作，共同完成机器人轮椅的控制任务。

发明内容：本发明提出一种头姿交互控制与自主学习控制共享的轮椅控制方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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；