[发明专利]融合视触觉主动感知的多自由度辅助抓握外肢体机器人系统

说明书

本发明提供了一种融合视触觉主动感知的多自由度辅助抓握外肢体机器人系统，包括脑电信号采集模块，用于采集使用者的脑电信号；视觉信息采集模块，用于采集视觉信息；多自由度辅助抓握外肢体机器人具有多自由度的机械手，所述机械手五指上分别设置有传感器，用于检测相应触觉信息；控制系统，被配置为从视觉信息中提取待抓握物体位置和待选位置，对脑电信号进行处理分析，获取运动意图，控制机械手按照所述运动意图，执行抓握动作，以将目标物体移至目标位置，在上述抓握执行过程中接收机械手反馈的触觉信息，根据触觉信息与预设阈值的差值控制机械手的抓握力。本发明将运动意图、机器视觉和机器触觉进行有效融合建立对被抓握物体及环境的主动感知，从而实现对外肢体的抓握控制。

技术领域

本发明属辅助机器人于技术领域，具体涉及一种融合视触觉主动感知的多自由度辅助抓握外肢体机器人系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

利用机器人实现辅助残障人士进行日常活动所需的伸手和抓握运动操作，在近年来越来越广泛地得到应用。对机器人进行操控常用的操纵杆、键盘或触摸板等输入设备不适用于肢体残障人士。脑机接口技术是近年来兴起地新型人机交互方式。通过脑电图等技术对大脑信号进行记录和解读，可不依赖于传统输入设备而实现对机器人的直接操控，其关键是通过脑电信号的实时、准确的解码与分类，实现对运动意图的识别。在面向实际的操作性任务时，由于机器人面对的是形状各异的物体和复杂多变的环境，对脑电的实时解码和准确分类仍是需要持续关注并重点突破的关键技术问题之一。

为了让机器人能够更好的辅助人类生活，使其具有主动感知能力也是至关重要的。主动感知的核心是机器人从被动接受环境信息变为利用视触觉等多模态传感器对环境信息进行收集和整合，形成对环境的主动认知、主动理解和主动适应。视觉信息的获取是用相机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图形处理，为计算机提供可利用的数字信息。这些数字信息不仅仅是二维的图片，也包括三维场景、视频序列等。通过这些数字信息，可让机器人对环境及被操作的物体有充分的认知，便于通过调用前向经验实现对机器人的控制。除了视觉信息，机器人在触碰物体时还需要获得接触感知能力。

人类能够高效地完成操作任务，这很大程度上是依赖于密布于人手地机械刺激感受器。这些感受器能够将人手接触物体时地压力、震动等接触感知信息通过感知神经通路传入中枢神经系统。通过对接触感知信息的处理与分析，中枢神经系统能够建立对接触位置、接触力的大小和方向、被操控物体的形状、重量、质心、表面纹理、摩擦系数等关键信息的认知。这些信息允许人类仅凭触觉就能非常熟练地操作和识别物体。如何让机器人能够具有相同的触觉机制是当前机器人研究中的热点，其核心是当机器人的执行机构(如机械手)去抓握不同大小和形状的物体时精确实时地识别手指与物体之间的接触信息，并通过综合分析判断建立接触认知，从而通过更高层决策实现对运动的控制。

机器人的视觉和触觉在机器人主动感知环境的过程中发挥着重要作用。然而，这两种不同模态的感知信息如何进行有效融合,如何通过对视觉和触觉信息的分析与融合，并结合肢体残障人士的主观意愿，实现对机器人的运动决策与控制等等，这些问题是制约机器人用于残障人士生活自理的关键问题。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出一种融合视触觉主动感知的多自由度辅助抓握外肢体机器人系统，本发明通过对脑电信号的分析实现运动意图的解码，并将机器视觉和机器触觉进行有效融合建立对被抓握物体及环境的主动感知，从而实现对外肢体的抓握控制。

根据一些实施例，本发明采用如下技术方案：

一种融合视触觉主动感知的多自由度辅助抓握外肢体机器人系统，包括：

脑电信号采集模块，用于采集使用者的脑电信号；

视觉信息采集模块，用于采集视觉信息；