基于改进ReliefF算法的哑铃动作识别

为了实现哑铃动作分类识别的目标,在哑铃上加装惯性传感器模块,通过采集哑铃锻炼过程中的运动信号,经信号标准化、滤波、基于初始静态量周期分割预处理后,提取侧平举、前平举、反握弯举、锤式弯举、弯举5种哑铃动作的特征向量,使用改进的Relief F特征选择算法,选择最优特征向量,采用基于平衡决策树的支持向量机对不同的哑铃动作进行分类识别。通过在实验室自主研发的哑铃动作识别系统上进行测试,结果表明:系统能够在单个哑铃动作周期内对哑铃动作进行识别,且识别率可达90%以上,为提供更加个性化的哑铃动作指导奠定基础。

基于视觉的工业机器人装配演示示教研究

针对工业机器人编程效率低下、智能化程度不高和人机交互性能弱等问题,提出一种基于视觉的工业机器人装配演示示教系统,该系统包括目标检测与中心点定位模块、装配动作分类识别模块和机器人动作执行模块。在目标检测与中心点定位模块中,提出一种目标物体中心点定位和机器人抓取方法,使用实例分割算法识别物体类别,通过掩码均值化处理和坐标转换计算物体3D姿态信息;在装配动作分类识别模块中,建立基于深度学习网络的动作分类识别模型,该模型的输入为装配动作视频帧,输出为动作分类标签;最后,机器人动作执行模块根据物体类别、物体3D姿态和动作分类标签等信息规划机器人装配动作,控制机器人执行装配任务。以轴孔装配为例,验证了上述方法的有效性,实现了基于视觉演示的机器人装配模仿编程,对机器人演示示教研究具有一定的参考价值。