[发明专利]一种人机协作方法及系统

说明书

本发明提供了一种人机协作方法及系统，一方面，所述方法包括：S1，通过第一相机获取协作场景图像；S2，基于协作场景图像判断协作场景类型；S3，通过第二相机获取人体动作图像；S4，基于所述人体动作图像获取人体手部的起始位置；S5，基于所述协作场景类型获取人体手部的终点位置；S6，基于所述起始位置和所述终点位置对人体手部的移动轨迹进行预测，获得预测轨迹；S7，基于所述预测轨迹获取机器人的规划路径。另一方面，本发明还提供了相应的系统用于实现所述方法。本发明使机器人的路径规划系统能够感知协作场景和操作者的任务意图，并基于这些预测执行相应的预期运动，实现机器人与机器人使用者之间的流畅、高效的协作。

技术领域

本发明涉及人机协作领域，尤其涉及一种人机协作方法及系统。

背景技术

协作机器人就是在机器人与人可以在生产线上协同作战，充分发挥机器人的效率及人类的智能。这种机器人不仅性价比高，而且安全方便，能够极大地促进制造企业的发展。

现有技术中，对于人机协作场景，一般需要手动选择场景类型，然后协作机器人根据预先设定的场景运动策略来进行运动。这使得协作机器人无法适应场景的快速转换，例如当需要在两种场景中来回切换时，手动选择场景显然效率不够高。使得协作机器人和机器人使用者之间的协作不够高效。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的在于提供一种人机协作方法及系统。

一方面本发明提供了一种人机协作方法，包括：

S1，通过第一相机获取协作场景图像；

S2，基于协作场景图像判断协作场景类型；

S3，通过第二相机获取人体动作图像；

S4，基于所述人体动作图像获取人体手部的起始位置；

S5，基于所述协作场景类型获取人体手部的终点位置；

S6，基于所述人体手部的起始位置和所述人体手部的终点位置对人体手部的移动轨迹进行预测，获得预测轨迹；

S7，基于所述预测轨迹获取机器人的规划路径。

优选地，所述基于所述协作场景图像判断协作场景类型，包括：

获取所述协作场景图像的特征信息；

将所述特征信息与场景数据库中预存的场景类型特征信息进行匹配，获取协作场景图像的特征信息对应的场景类型。

优选地，所述第二相机包括双目RGB相机或TOF相机或结构光相机。

优选地，所述基于所述人体动作图像获取人体手部的起始位置，包括：

对所述人体动作图像进行图像识别处理，获取所述人体动作图像中的手部区域的像素点；

基于人体动作图像中包含的深度信息获取所述手部区域的像素点在全局坐标系中的三维空间坐标；

计算所有属于手部区域的像素点的平均三维空间坐标，将所述平均三维空间坐标作为人体手部的起始位置。

优选地，所述获取所述协作场景图像的特征信息，包括：

将所述协作场景图像转换为灰度图像；

对所述灰度图像进行亮度调节处理，获得调节图像；

对所述调节图像进行降噪处理，获得降噪图像；

对所述降噪图像进行图像分割处理，获得前景图像；

使用预设的特征获取算法获取所述前景图像中包含的特征信息。