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公开(公告)号：CN108284444A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810072899.6
申请日：2018-01-25
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开人机协作下基于Tc-ProMps算法的多模式人体动作预测方法，在分析人体动作随机不确定特点及作机器人运行方式基础上，实现机器人-人自然的交互和并行协作，可应用于工业生产中协作机器人的协作控制与安全警报。该预测模型主要分为离线训练和在线预测两个模块，离线模块对人体动作样本进行训练，获取某类动作技能的表征的特征权值向量w及其概率分布；在线模块通过视觉信息观察人体动作，对人体动作进行在线识别和滚动预测。在人机协作过程中能够对人类工作操作是否正确进行预测并提前发出警告，避免不必要的人员伤亡，使协作机器人更加安全；同时在线感知人体动作意图，能够促使人与机器人并行协作，大大提高工业生产效率。
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公开(公告)号：CN108284444B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201810072899.6
申请日：2018-01-25
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开人机协作下基于Tc‑ProMps算法的多模式人体动作预测方法，在分析人体动作随机不确定特点及作机器人运行方式基础上，实现机器人‑人自然的交互和并行协作，可应用于工业生产中协作机器人的协作控制与安全警报。该预测模型主要分为离线训练和在线预测两个模块，离线模块对人体动作样本进行训练，获取某类动作技能的表征的特征权值向量w及其概率分布；在线模块通过视觉信息观察人体动作，对人体动作进行在线识别和滚动预测。在人机协作过程中能够对人类工作操作是否正确进行预测并提前发出警告，避免不必要的人员伤亡，使协作机器人更加安全；同时在线感知人体动作意图，能够促使人与机器人并行协作，大大提高工业生产效率。
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