基于异常行为监测的人机安全协作方法

TP242; 为保证人机协作任务的高效安全进行,提出一种基于异常行为监测的人机安全协作方法.首先,根据人体3D骨架特征,构建人体运动特征模型,并对运动特征数据进行去异常点和滤波处理;其次,从人员示范中迭代学习标准作业行为,结合人机最小距离,对异常行为进行在线识别与分类;最后,基于人工势场法,在异常行为下对机器人进行避碰运动规划,防止人机危险碰撞.通过零件分拣和人机协作涂胶任务验证了所述方法,实验结果表明该方法可通过准确监测异常行为,有效保证人机协作过程安全....

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Published in计算机集成制造系统 Vol. 28; no. 12; pp. 3737 - 3745
Main Authors 朱德慰, 李志海, 吴镇炜
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院 机器人与智能制造创新研究院,辽宁 沈阳 110016 31.12.2022
中国科学院 沈阳自动化研究所,辽宁 沈阳 110016
中国科学院大学,北京 100049%中国科学院 沈阳自动化研究所,辽宁 沈阳 110016
Subjects
最小距离
运动规划
避碰
人工势场法
人机协作
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ISSN1006-5911
DOI10.13196/j.cims.2022.12.003

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Summary:TP242; 为保证人机协作任务的高效安全进行,提出一种基于异常行为监测的人机安全协作方法.首先,根据人体3D骨架特征,构建人体运动特征模型,并对运动特征数据进行去异常点和滤波处理;其次,从人员示范中迭代学习标准作业行为,结合人机最小距离,对异常行为进行在线识别与分类;最后,基于人工势场法,在异常行为下对机器人进行避碰运动规划,防止人机危险碰撞.通过零件分拣和人机协作涂胶任务验证了所述方法,实验结果表明该方法可通过准确监测异常行为,有效保证人机协作过程安全.
ISSN:1006-5911
DOI:10.13196/j.cims.2022.12.003