外骨骼机器人使役环境中楼梯动态识别方法

为了准确识别外骨骼机器人使役环境中楼梯特征,文中提出了一种基于机器视觉与超声波测距技术相结合的楼梯动态识别方法。首先,考虑到楼梯结构特征,在Faster R-CNN目标检测网络基础上结合霍夫变换算法建立楼梯识别模型;然后,采用超声波传感器获取外骨骼人机系统至楼梯的距离,基于测量值和预定义的判别准则进行楼梯上下行的判别;最后,在不同光线和几种特殊情况下分别进行了上下楼梯识别试验。试验结果表明:将视频输入到识别模型中得到了较好的动态识别效果,相比于原始的Faster R-CNN模型,在正常光线下楼梯识别率从82.5%提高到了96.17%,在特殊情况下也具有较高的识别鲁棒性;此外,楼梯上下行准确判别率为96.67%。文中研究为外骨骼机器人智能控制和决策提供了依据和数据支撑,对提高人机系统协调性、外骨骼助力高效性和安全舒适性具有重要意义。