基于KINECT和全局视觉的机器人避碰研究

• 作者: 叶锦华 杨晓宁
• 来源期刊: 机械制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 工业机器人 人体骨架检测 卡尔曼滤波 全局视觉
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 电气与自动化/Electric and Automation
• 页码范围: 156-160
• 页数: 5页
• 分类号: TP242.2
• 字数: 4001字
• 语种: 中文

摘要

为了提高工业机器人作业过程中的安全性，在六自由度工业机器人平台上，提出了一种全局视频和Kinect相结合的人体运动检测与预测方法，并进一步实时控制工业机器人的避碰运动，从而确保人在机器人工作空间的安全性。首先利用Kinect人体骨架检测技术精确检测出人体位置信息，利用帧连续卡尔曼滤波器预测肢体运动；然后通过全局视觉检测出机器人运动空间内包括人在内的障碍物，依据检测结果判别危险性，并针对非人体障碍物和不同人体部位及运动趋势，采取相应的运动控制措施。实验结果证明，该方法能够实时、有效地提高机器人工作的安全性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶锦华	福州大学机械工程及自动化学院	13	36	3.0	5.0
2	杨晓宁	福州大学机械工程及自动化学院	1	1	1.0	1.0