基于深度学习进行动作模仿的舞蹈机器人

• 作者: 周昌乐 施明辉 晁飞 杨锦隆
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人体姿态估计 动作模仿 机器人舞蹈 人机交互
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 759-766
• 页数: 8页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 4725字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201902014

摘要

为了增强智能机器人的人机交互性,探索了人类对图像的认知理解过程在机器人上的实现方案.以舞蹈机器人作为研究对象,将舞蹈的视频信息作为输入,利用深度学习方法对视频中的人体姿态进行估计,得出人体的关键点位置坐标;再利用机器人逆运动学计算求解得到机器人各关节角度值,调整下半身关节角度值来保持机器人的平衡.最终在优必选Alpha ebot人形机器人上进行了实验.结果表明该系统可通过分析RGB图像对画面中的动作进行模仿,提高了机器人舞蹈的灵活性与交互性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周昌乐	厦门大学信息科学与技术学院福建省类脑计算技术及应用重点实验室	148	1475	22.0	30.0
2	施明辉	厦门大学信息科学与技术学院福建省类脑计算技术及应用重点实验室	9	83	5.0	9.0
3	晁飞	厦门大学信息科学与技术学院福建省类脑计算技术及应用重点实验室	8	44	3.0	6.0
4	杨锦隆	厦门大学信息科学与技术学院福建省类脑计算技术及应用重点实验室	1	1	1.0	1.0