(英)基于视觉的多阶段深度神经网络机械手姿态一致遥操作.pdf

在自动化技术和智能机器领域中，视觉遥操作技术作为实现机器人与人类操作者远程协作的关键手段之一，受到了广泛的关注和研究。特别是对于那些环境复杂、人类直接操作存在困难或者安全风险的场景，基于视觉的遥操作方法能够极大地拓展人类的操作能力，提高作业的灵活性和安全性。本文探讨了一种创新的基于深度神经网络的视觉遥操作方法，目的是实现机器人手臂与操作者姿势的高一致性遥操作。 在传统机械手操作中，控制信号通常是通过机械臂的硬件接口直接传递的。而视觉遥操作技术则是在操作者与机械手之间引入了视觉反馈机制，通过图像数据来捕捉和解析操作者的动作意图，进而通过一系列计算处理，映射到机器人手臂上。这种方法的关键在于如何准确地从视觉信息中提取操作者的动作意图，并将其转换为机械手可执行的控制信号。 为了达到这一目标，本文提出了一种多阶段深度神经网络结构。该网络由多个处理层组成，每一层都有特定的职责，共同工作以完成从视觉数据到机器人动作控制的映射。在这一过程中，网络首先需要识别和提取关键的视觉特征，然后根据这些特征预测出操作者关节的角度变化，最终生成对应的机器人动作指令。为了实现这一映射，网络需要经过大量的样本数据训练，以学习到动作的一致性和转换规则。 为了构建有效的训练数据集，本文提出了一种新颖的人机姿势一致映射方法。这种方法通过构建和解决一个受约束的非线性矩阵函数来生成大量的视觉遥操作数据。这些数据能够模拟操作者动作与机械手响应之间的对应关系，使深度神经网络能够在多样化的条件下训练出准确的映射函数。数据生成器扮演了重要的角色，它负责生成丰富多样的训练样本，帮助网络捕捉到不同操作环境下动作的一致性。 经过充分训练的多层次视觉遥操作网络，能够学习到将人类动作映射为机械手动作的高精度映射关系。在实际的远程操作实验中，验证了该网络的有效性和可靠性。实验结果显示，所提出的视觉遥操作方法能够实现人机姿势的高度一致性，即便是在复杂的动态变化环境中也能维持高稳定性和准确性。 本文所提出的视觉遥操作技术不仅为机器人与人类操作者之间的远程协作提供了创新的解决方案，而且在多个领域具有重要的应用潜力。例如，在工业制造领域，远程操作技术可以用于远程质量检测、精密装配等工作；在医疗手术领域，它可以用于远程手术操作，提供给医生更多的操作选择和灵活性；在危险环境探索领域，它可以帮助人类操作员在远离危险的控制室内，遥控操作机器人探索和执行任务。此外，这项技术的推广也可能推动相关领域的研究进步，如提高网络的实时性能，优化数据生成策略，以及提高系统的鲁棒性和适应性。 基于深度神经网络的视觉遥操作技术在实现人机动作一致性方面展现了巨大的潜力和应用前景。通过继续深入研究与开发，这一技术有望在未来的工业自动化、远程医疗服务、以及危险环境探索中扮演关键角色，为人类提供更加安全、高效和灵活的操作解决方案。