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国内刊号：11-1964/S
国际刊号：1000-1298
发布日期:
作者：倪涛,邹少元,孔维天,黄玲涛,张红彦,舒礼志
单位：吉林大学,吉林大学,吉林大学,吉林大学,吉林大学,吉林大学,
关键词：吊装机器人; 肢体识别; 运动学; TfPose; 神经网络集成学习
基金：国家自然科学基金项目（51575219）
鉴于OpenPose进行肢体识别复杂度较高，提出基于TfPose完成人体骨架提取，并采用神经网络集成学习方法对吊装指令肢体信号进行识别，完成智能化吊装操作。首先，采用D-H法对吊装机器人进行正运动学分析，确定卷扬机构工作空间范围，并使用共形几何代数方法求解其逆运动学，完成吊装机器人从当前位置运动到目标位置的数学建模；然后，基于TfPose获取人体骨架向量和RGB骨架图，以BP神经网络和InceptionV3网络为基分类器，采用神经网络集成学习方法确定最优化权重，完成吊装指令肢体信号识别；最后，将识别的吊装指令肢体信号通过UDP通信传送给吊装机器人控制模块，以完成吊装操作。实验结果表明，该方法平均肢体识别精度达0?977，提高了吊装效率。
来源：2020年第2期
《农业机械学报》期刊编辑部
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