本實用新型屬于機器人控制系統技術領域，具體涉及一種基于Kinect的遠程體感機器人控制系統。

背景技術：

機器人屬于綜合性的學科，其擁有廣泛的應用領域，因此針對機器人的研究也日益增多。機器人是門綜合計算機技術，信息采集融合、機構結構力學、傳感技術、仿生科學以及人工智能等高新學科，涉及線性穩定性、非線性下魯棒性控制，基于多傳感器的信息融合、實時閉環穩定性控制，而且復雜機電系統的建模、數字仿真技術及混合系統的控制研究等方面的技術。

仿人形機器人是機器人技術中的一個重要研究課方向，并且雙足機器人是仿人形機器人研究的前奏。雙足步行是一種高自動化的運動，雙足步行機器人具有的動力學特征是相對輪式、履帶式機器人來說更具復雜性并且具有很強的環境適應性，可進入狹窄的作業空間，也可跨越障礙、上下臺階、斜坡及在不平整的地面上工作，以及護理老人、康復醫學和一般家庭的家政服務，具有無可比擬的優越性。

但是，雙足步行機器人具有多關節、復雜驅動結構和多傳感器配合工作的特點，一般存在冗余的自由度，這些特點對其控制問題帶來很大難度，為各種控制和優化方法提供理想的實驗平臺，使其成為一個令人矚目的研究方向，因此對雙足步行機器人行走規劃機器控制的研究不僅具有很高的學術價值，而且具有一定的現實意義。

技術實現要素：

本實用新型的目的在于提供一種基于Kinect的遠程體感機器人控制系統，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本實用新型提供如下技術方案：一種基于Kinect的遠程體感機器人控制系統，包括機器人動作模仿展示系統，所述機器人動作模仿展示系統的輸入端電性連接有執行模塊的輸出端，所述執行模塊的輸出端電性連接于信息采集模塊的輸入端，所述信息采集模塊的輸出端與關節計算模塊的輸入端電性連接，所述機器人動作模仿展示系統的輸出端電性連接于監控模塊的輸入端，所述監控模塊的輸出端分別與姿態估計模塊和穩定性判斷模塊的輸入端電性連接，所述姿態估計模塊和穩定性判斷模塊的輸出端電性連接于關節校正模塊的輸出端，所述關節校正模塊的輸出端與關節控制模塊的輸入端電性連接。

優選的，所述監控模塊為紅外傳感器，所述紅外傳感器由紅外線發射器和紅外線攝像頭組成。

與現有技術相比，本實用新型的有益效果是：該基于Kinect的遠程體感機器人控制系統，傳統的提取運動區域的方法一般采用基于空域信息算法、時域信息算法或者時空混合算法，處理步驟簡單，精度較低，并不適用于處理高精度人體運動圖像序列的運動軌跡提取。為解決人體運動軌跡提取問題，本項目采用MicrosoftKinect傳感器，并采用空間向量方法計算出人體骨骼夾角,采用滑動平均濾波等算法對關節角進行濾波處理，效果比較好；對于NAO機器人的姿態估計與反饋控制，使用 Kalman濾波方法,對NAO機器人的陀螺儀和傳感器測量數據進行融合,克服陀螺儀在測量過程中產生的偏移與加速度計在動態測量中的缺陷,得到更加準確的NAO機器人姿態信息。在得到準確的姿態信息的基礎上,對NAO機器人軀干姿態的進行閉環控制,使NAO機器人運動中具有更加穩定的姿態線性二次型調節器實現平衡穩定行走和運動軌跡跟蹤控制，并研究仿人機器人相似性倒地動作優化與恢復問題，分析4級倒立擺倒地動力學特征，為倒立過程施加運動學與物理條件約束，引入參數化控制與強化技術優化倒地時的觸地姿勢，并基于可變種群規模的遺傳算法設計倒地后的運動軌跡恢復；采用帶觀測器的狀態反饋控制器，將步行模型簡化為一級倒立擺，引入；該基于Kinect的遠程體感機器人控制系統，具有結構設計合理、操作簡單、智能化程度高等優點，可以普遍推廣使用。

附圖說明

圖1為本實用新型的結構示意圖。

具體實施方式

下面將結合本實用新型實施例中的附圖，對本實用新型實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本實用新型一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本實用新型中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本實用新型保護的范圍。

本實用新型提供了如圖1所示的一種基于Kinect的遠程體感機器人控制系統，包括機器人動作模仿展示系統，所述機器人動作模仿展示系統的輸入端電性連接有執行模塊的輸出端，所述執行模塊的輸出端電性連接于信息采集模塊的輸入端，所述信息采集模塊的輸出端與關節計算模塊的輸入端電性連接，所述機器人動作模仿展示系統的輸出端電性連接于監控模塊的輸入端，所述監控模塊的輸出端分別與姿態估計模塊和穩定性判斷模塊的輸入端電性連接，所述姿態估計模塊和穩定性判斷模塊的輸出端電性連接于關節校正模塊的輸出端，所述關節校正模塊的輸出端與關節控制模塊的輸入端電性連接，所述監控模塊為紅外傳感器，所述紅外傳感器由紅外線發射器和紅外線攝像頭組成。

工作原理：該基于Kinect的遠程體感機器人控制系統，基于機器視覺的人體動作和手勢識別是實現新一代人機交互系統所不可缺少的一項關鍵技術。作為一個革命性的產品,Kinect體感設備能夠獲取彩色圖像、深度圖像以及人體骨骼圖像,并提供一種全新的人機交互的方式。它能夠捕捉、跟蹤人體的動作、手勢和聲音。本項目通過利用Kinect體感設備進行人體骨骼動作的識別,并在此基礎上配合機器人動作實現人通過演示人體控制機器人動作的無接觸式互動交互。將獲取的人體骨骼數據劃算為機器人關節運動可識別的 Roll、Pitch 以及 Yaw 三個角度，將此角度賦給 NAO機器人，作為 NAO 機器人目標關節運動的角度值，通過無線網絡，驅動 NAO機器人完成對人類上肢右臂肩關節運動的模仿。因此本項目以體態感知技術與仿人機器人技術的結合點為研究方向,對體態感知技術在機器人控制中的應用方法以及相關的機器人控制技術進行了研究與應用。

最后應說明的是：以上所述僅為本實用新型的優選實施例而已，并不用于限制本實用新型，盡管參照前述實施例對本實用新型進行了詳細的說明，對于本領域的技術人員來說，其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換,凡在本實用新型的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本實用新型的保護范圍之內。