移動偵測機器人的人機交互與局部自主關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、在戰(zhàn)場環(huán)境偵察任務(wù)中或者發(fā)生恐怖襲擊、核化泄漏事故時，派遣移動偵測機器人代替人類進入危險區(qū)域進行偵察、探測、取樣或者應(yīng)急處置，可以大大降低人員所受風(fēng)險，并為決策指揮提供必要的信息支持。本文針對人-機器人交互和移動機器人局部自主兩項關(guān)鍵技術(shù)開展相應(yīng)的理論和實驗研究。
　　首先根據(jù)移動偵測機器人工作環(huán)境，設(shè)計了一款小型移動偵測機器人，并根據(jù)移動偵測機器人半自主控制的需求，提出一種基于人機交互的機器人混合控制體系，該控制體系融合了基于認

2、知模型的功能分解式體系和基于行為的反應(yīng)式體系的特點。在移動機器人未見過的場景中或者在緊急情況下，人類操作者可以通過該控制體系對移動機器人的智能行為或基本行為進行直接干預(yù)，從而保證其應(yīng)急處置的能力。
　　針對戰(zhàn)場環(huán)境的特點，提出一種基于可穿戴式視覺的移動機器人手勢控制系統(tǒng)，該手勢控制系統(tǒng)包括手部檢測分割和手勢識別兩部分。在手部檢測分割部分，為了從可穿戴式視覺設(shè)備中采集到的包含復(fù)雜背景，劇烈光照變化等干擾的圖像中提取出有效手部區(qū)域，提

3、出一種基于輪廓線索和基于部件投票思想的手部檢測器。在手勢識別部分，通過將混合分類器和集成學(xué)習(xí)融合，提出一種深度集成混合分類器。為了減少連續(xù)手勢切換過程中的中間態(tài)手勢帶來的誤判，提出了一種投票濾波器，并將其應(yīng)用于連續(xù)識別結(jié)果序列，該投票濾波器能夠?qū)⑦B續(xù)手勢切換過程中因為中間態(tài)手勢帶來的誤判修正為期望的識別結(jié)果。
　　為了減少傳統(tǒng)強化學(xué)習(xí)的試錯次數(shù)并將其應(yīng)用于真實場景的移動機器人的行為學(xué)習(xí)上，本文通過模擬人類學(xué)習(xí)過程提出一種模仿強化學(xué)

4、習(xí)算法，該算法能夠通過預(yù)先學(xué)習(xí)人類經(jīng)驗的方式提高移動機器人的學(xué)習(xí)速度并且顯著減少試錯次數(shù)。為了驗證模仿強化學(xué)習(xí)的能力，本文將模仿強化學(xué)習(xí)應(yīng)用于真實場景中的移動機器人的走廊跟蹤任務(wù)中。實驗部分驗證了移動機器人在預(yù)先學(xué)習(xí)了人類經(jīng)驗的前提下只要再在走廊中經(jīng)過很少次的試錯學(xué)習(xí)后就能掌握走廊跟蹤行為的控制策略。這說明本文提出的模仿強化學(xué)習(xí)方法確實可以使傳統(tǒng)的強化學(xué)習(xí)方法不必局限于模擬仿真環(huán)境中，而是可以真正應(yīng)用到真實場景的移動機器人的行為學(xué)習(xí)上。

5、
　　為了使移動偵測機器人具備代替人類進入核污染環(huán)境進行放射源自主搜尋的能力，提出了一種小型移動機器人自主趨近核放射源算法，該算法使得移動機器人只需要一個2D激光雷達和兩個核輻射劑量率儀就可以實現(xiàn)對單點核放射源的定位及自主趨近并且在自主趨近過程中進行自主避障。該算法包括趨核行為，陷阱逃離行為和行為仲裁，其中陷阱逃離行為是通過直接從人類的控制經(jīng)驗中學(xué)習(xí)而得到，人類經(jīng)驗的學(xué)習(xí)采用模糊進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了提高模糊進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性，降低

6、人類操作經(jīng)驗中的錯誤經(jīng)驗對移動機器人帶來的不利影響，采用一種混合進化算法對模糊進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)則層的規(guī)則進行了優(yōu)化，從而使得移動機器人可以不必拘泥于必須學(xué)習(xí)機器人控制專家的經(jīng)驗，即使普通人的控制經(jīng)驗仍然可以使移動機器人從中獲取有效的控制規(guī)則。
　　為了使移動偵測機器人搭載的機械臂出現(xiàn)關(guān)節(jié)傳感器故障時能夠不召回地繼續(xù)完成應(yīng)急處置任務(wù)，提出一種適用于移動機械手無關(guān)節(jié)狀態(tài)反饋情況的基于人-機-機協(xié)作的無標(biāo)定視覺伺服控制系統(tǒng)。在輔助機器人

7、的觀察視角的幫助下，首先建立故障機械臂的虛擬外骨骼，虛擬外骨骼可以驅(qū)動故障機械臂，而虛擬外骨骼的末端使用人機交互方式產(chǎn)生的人工引導(dǎo)點引導(dǎo)。考慮到在引導(dǎo)過程中可能會存在因為非均勻引導(dǎo)而導(dǎo)致的瞬時大殘差問題，提出一種殘差切換算法，該算法能夠根據(jù)人工引導(dǎo)點的運動特性自適應(yīng)的更新關(guān)節(jié)角從而實現(xiàn)虛擬外骨骼末端對于人工引導(dǎo)點的穩(wěn)定跟蹤。為了實現(xiàn)虛擬外骨骼對于機械手的驅(qū)動，提出一種多關(guān)節(jié)模糊驅(qū)動控制器，它通過實時檢測虛擬外骨骼各關(guān)節(jié)與機械手對應(yīng)各關(guān)節(jié)