[发明专利]基于符号分析的机器人动作识别与过滤方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于符号分析的机器人动作识别与过滤方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤S1：基于符号分析对机器人进行动作识别，得到动作特征；步骤S2：基于符号分析对机器人进行动作过滤，完成对机器人的兴趣动作提取。本发明利用符号化转换，识别机器人动作具有灵活性，可以适应机器人动作的改变；本发明利用符号化转换，人很容易识别机器人动作次序；定位兴趣动作，计算复杂度很低。

技术领域

本发明涉及符号分析的技术领域，具体地，涉及基于符号分析的机器人动作识别与过滤方法及系统。

背景技术

在机器人预测性维护的应用中，需要准确识别机器人运动的关键动作；其中，大部分动作往往是辅助性的，不重要的，比如：机器人末端的移动，机器人复位；只有少数关键动作需要施加预测性维护，一般是机器人对工件的加工动作需要关注，存在碰撞，振动，加工工具的退化等。

加速度传感器用于做预测性维护的机器人数据采集，同时也用于机器人动作识别；如何不借助其它手段，能准确识别，并在一个长周期内定位机器人关键动作是一个难题。

因此，需要提出一种新的技术方案。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于符号分析的机器人动作识别与过滤方法及系统。

根据本发明提供的一种基于符号分析的机器人动作识别与过滤方法，所述方法包括如下步骤：

步骤S1：基于符号分析对机器人进行动作识别，得到动作特征；

步骤S2：基于符号分析对机器人进行动作过滤，完成对机器人的兴趣动作提取。

优选地，所述步骤S1包括如下步骤：

步骤S1.1：将时间序列转换为字符串，保留原始时间序列的大体形状；

步骤S1.2：对Y轴做切分，生成字母表{a，b，c，…，g}；

步骤S1.3：用SAX算法对实际机器人时序数据做符号转化，产生abc字母组成的符号序列。

优选地，所述步骤S1.1包括如下步骤：

步骤S1.1.1：对Y轴做n个切分[y，y+Δy]_1...n，其中Δy的是某个切分的截距；

步骤S1.1.2：Y轴每个切分对应一个唯一的字母，生成n个字母的字母表{a，b，c，…，n}；

步骤S1.1.3：沿时间轴t设定一个步长Δt，对于t∈[t_k，t_k+Δt]的数据y进行均值化操作，生成均值化后的时序数据y′；

步骤S1.1.4：用n个切分对均值化的时序数据y′|[t_k，t_k+Δt]做符号转换，如果当前值y′∈[y_i，y_i+Δy]；则y′转化为字母表中第i个字母；

步骤S1.1.5：遍历整个时序，生成一个完整的符号序列。

优选地，所述步骤S1.2包括如下步骤：

步骤S1.2.1：对于t∈[t_k，t_k+Δt]的数据y进行均值化操作，生成均值化后的时序数据y′；

步骤S1.2.2：y′∈[y_i，y_i+Δy]；则y′转化为字母表中第i个字母。

优选地，所述步骤S2包括如下步骤：

步骤S2.1：用SAX算法将机器人时序数据符号化；

步骤S2.2：定义兴趣波形的符号特征；