【摘要】 本发明公开了一种基于人体运动轨迹的仿人机器人节奏性动作的相似性评价方法，包括以下的步骤：对人体运动按照速度是否为零分割为静止阶段和基段；对于每一个基段分别进行运动学匹配与动力学匹配；在满足运动学约束和动力学约束的条件下，通过相似性评价函数对每段动作进行角度与节奏的相似性评价，选取相似性最高的动作，将这些动作按照一定的顺序组合成整套动作，再对整套动作进行相似性评价。本发明从基段的相似性和整个动作的相似性两个方面评价仿人机器人与人的动作的相似性，该相似性不仅是空间上的，还是节奏上的。本发明还具有算法简单，容易实现的优点。 ： 【专利类型】发明授权 【申请人】北京理工大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】100081 北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学宇航科学技术学院智能机器人研究所 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】海淀区 【申请号】CN200810171982.5 【申请日】2008-10-28 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101412218B 【公开公告日】2010-09-29 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101412218B 【授权公告日】2010-09-29 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】B25J9/16; G05B19/02 【发明人】黄强; 陈学超; 余张国; 许威 【主权项内容】一种基于人体运动轨迹的仿人机器人节奏性动作的相似性评价方法，包括以下的步骤：对人体运动按照速度是否为零分割为静止阶段和基段；对于每一个基段分别进行运动学匹配与动力学匹配；在满足运动学约束和动力学约束的条件下，通过相似性评价函数对每一个基段进行角度与节奏的相似性评价，选取相似性最高的动作，将这些动作按照一定的顺序组合成整套动作，再对整套动作进行相似性评价；所述的基段相似性评价的方程式如下：其中， j(j＝1，2，......，m)为进行分割后的基段的个数，对于任意的基段j：Thj是人动作的时间，对这个基段进行采样周期为 的采样，采样点的个数是k；Trj是仿人机器人动作的时间，对这个基段进行采样周期为 的采样，采样点个数是k；θr(tri)＝[qr1(tri)qr2(tri)...qrn(tri)]T表示仿人机器人的n个关节在采样点i经过运动学匹配和动力学匹配之后的角度值；θh(thi)＝[qh1(thi)qh2(thi)...qhn(thi)]T表示人的n个关节在采样点i经过运动学匹配和动力学匹配之后的角度值； 表示仿人机器人的n个关节在采样点i经过运动学匹配和动力学匹配之后的角速度值； 表示人的n个关节在采样点i经过运动学匹配和动力学匹配之后的角速度值；Δθr(tr)＝|θr(tr)max-θr(tr)min|表示仿人机器人的n个关节的角度在k个采样点中的最大的差值； 表示仿人机器人的n个关节的角速度在k个采样点中的最大的差值；当Δθr(tr)＝0时，ωi＝0；当 时， 当Δθr(tr)≠0， 时， ωi表示空间关系的影响，ωi表示时间上的影响；γ，λ是灵敏度系数，γ＞0，λ＞0；γ越大，空间关系的影响在相似程度越大时的灵敏度越高，在相似程度越小时的灵敏度越低；λ越大，时间上的 影响在相似程度越大时的灵敏度越高，在相似程度越小时的灵敏度越低；α，β是影响系数，0≤α≤1，0≤β≤1，且α+β＝1；n是关节的自由度数；0≤Xj≤1，Xj越大，相似程度越高；如果Xj＝1，仿人机器人运动动作相似性达到最大值。FSB00000073712800011.tif, FSB00000073712800012.tif, FSB00000073712800013.tif, FSB00000073712800014.tif, FSB00000073712800015.tif, FSB00000073712800016.tif, FSB00000073712800017.tif, FSB00000073712800018.tif, FSB00000073712800019.tif, FSB000000737128000110.tif, FSB000000737128000111.tif, FSB000000737128000112.tif, FSB000000737128000113.tif 【当前权利人】北京理工大学 【当前专利权人地址】北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学宇航科学技术学院智能机器人研究所 【统一社会信用代码】12100000400009127B 【引证次数】1.0 【被引证次数】2 【自引次数】1.0 【被自引次数】2.0 【家族引证次数】1.0 【家族被引证次数】9
