面向人机协作系统的上肢姿态精准识别算法研究

在基于姿态识别协同控制灵巧手机械臂的任务中,会出现身体部位相互遮挡以及非操作人员身体干扰的问题。因此本文提出了一种面向人机协作系统的上肢姿态精准识别算法,能够有效排除遮挡和干扰问题。该算法首先基于Finger-YOLOv4算法框选出人体上肢区域;其次通过稀疏性目标提取算法排除非操作人员身体干扰;然后在设计的双特征条件随机场网络中进行深度学习,解决遮挡导致的类内模糊问题,精准定位人体上肢的48个关键点坐标;最后,根据关键点坐标进行人体上肢的姿态预测,将人体上肢的姿态与灵巧手机械臂的姿态进行映射,完成人机协作。实验表明,本算法平均检测速度33 FPS,关键点平均检测精度75.2%,协同操作完成度98%。满足实际需求。