面向人机共同作业的操作者运动意图预测

摘要

在人机共同作业过程中，由于机器人缺乏准确预测人运动意图的能力，人机难以实现安全、友好协作，导致人机协作效率低下.为对人机共同作业过程中操作者的运动意图进行预测，该文以人机共同搬运作业为例，根据人机协作运动的特点，提出了一种基于操作者的人手运动意图感知框架.主要包括两个方面：1)利用自回归方法对人手的运动轨迹进行预测，提出一种在人机共同作业中机器人运动轨迹规划方法，使机器人可以提前感知人的运动意图；2)在人手运动轨迹预测中引入方向补偿方法以降低人机之间的交互力.通过本文方法和卡尔曼滤波预测方法对比，实验表明，与没有运动轨迹预测相比，有运动轨迹预测时机器人受到的交互力降低了至少45.9%.与没有方向补偿相比，运动预测方法中加入方向补偿时，机器人受到的交互力降低了30.4%,轨迹预测误差的最大值降低了32.4%,平均误差也降低了6.8%.与卡尔曼滤波轨迹预测方法对比，交互力降低了52.2%.

关键词

人机协作 / 运动意图预测 / 自回归模型 / 方向补偿

基金资助

国家自然科学基金项目(62203341); 湖北省自然科学基金项目(2024AFB614); 重庆市自然科学基金项目(CSTB2023NSCQ-MSX1078); 浙江省自然科学基金联合基金项目(LLSSZ25F030002); 武汉理工大学研究生教育教学改革研究项目(35400000)