基于人机技能转移的多模态融合方法在机器人协作缝纫中的应用

《Expert Systems with Applications》：Human-Robot Skill Transfer-Driven Multimodal Fusion Method for Robotic Collaborative Sewing

　　

傅天宇|当后|龙家桑|金立刚|李凤明|王超群|宋瑞

摘要

机器人协作缝纫面临诸多挑战，这主要是由于需要动态操控可变形材料以及精确协调各个部件。传统的机器人缝纫方法通常依赖于固定速度控制或简单的协作策略，因此适应性较差。本研究提出了一种新方法，该方法利用人类示范、多模态信息融合和混合控制策略来提升系统的适应性。通过开发一个学习框架，可以根据专家示范预测所需的缝纫速度，并将网络预测的速度与基于视觉检测的轨迹规划相结合，从而使系统能够更好地适应缝纫速度和轨迹的变化。实验验证表明，该方法在直线、弧线和S形曲线等典型缝纫轨迹上的应用中均提高了缝合精度：所有测试轨迹类型的平均轨迹误差均低于3毫米，平均缝线长度误差率也低于4%。此外，该系统还能适应不同的缝纫速度，显示出其在实际缝纫自动化应用中的巨大潜力。