基于深度图像检测的机器人碰撞避免方案

• 作者: 姚湘 徐平平 王华君
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人机协作 深度图像检测 3D模型 碰撞避免 安全控制
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机控制技术及软件优化
• 页码范围: 1514-1518
• 页数: 5页
• 分类号: TN241
• 字数: 3372字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.150566

摘要

在人机共存的生产环境中,提高人机协作的安全性对增强工作效率和整体生产力至关重要,为此提出一种基于深度图像检测的实时碰撞避免控制系统.首先,使用两个Kinect图像传感器作为深度摄像机,构建机器人所在环境的3D模型;然后,进行深度图像处理,移除已知固定物体和环境背景;接着,检测并构建操作人员图像的点云,与机器人3D模型合并,计算两者之间最小距离;最后,控制器根据距离阈值做出碰撞避免策略.通过人机装配实验表明,该方案能有效进行碰撞检测和碰撞避免.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐平平	东南大学信息科学与工程学院	76	346	9.0	14.0
2	王华君	无锡太湖学院物联网工程学院	23	55	5.0	6.0
3	姚湘	无锡太湖学院物联网工程学院	9	6	1.0	2.0