基于人體動作識別的類人機器人動作模仿

朱奇光，董惠茹，張孟穎

(燕山大學 信息科學與工程學院，河北 秦皇島 066004)

1 引 言

隨著類人機器人研究的深入以及模仿學習的不斷進步，類人機器人動作模仿相似性問題已經成為了機器人領域的研究熱點[1]。一臺機器人的模仿學習程度是機器人智能化程度的重要體現。模仿學習在機器人仿生學中也有著舉足輕重的地位[2]。基于模仿學習的類人體感機器人動作模仿的順利實現對于機器人自主獲取經驗、機器人運動行為的發展、提高工業生產效率以及一些特殊任務的完成有著重要的意義。傳統的基于視覺的示教者動作識別方法受光照影響較為嚴重，可穿戴動作捕捉設備識別精度較高但價格高昂，以上問題使得3D Kinect相機從一眾動作識別設備中脫穎而出，同時Kinect 2.0設備的推出也使得關節坐標的定位更加穩定[3～6]。Elbasiony R等[7]提出使用高斯過程潛變量模型提取相關特征并通過變分異方差高斯過程回歸算法將這些相關特征用于訓練回歸模型，提高了動作模仿的流暢度，但忽略了類人機器人手部動作模仿的準確性問題。Chen J X等[8]通過角度關節控制方案對人形機器人的下半身進行控制，并通過增益因子彌補機器人運動與人體運動之間的差異，可以控制機器人完成一些復雜的下半身控制，但未對類人機器人的上半身動作模仿進行研究。于建均等[9]利用質心-角度雅克比矩陣進行角度補償以實現機器人的平衡性控制，并且引入了權值可調的二次規劃進行優化處理保證了動作模仿的相似性，但此方法只適用于低速運動的情況。……