介绍
过去十年，自主机器人的应用领域显著扩展。这主要得益于人工智能和计算机视觉领域的进步。然而，目前尚无任何自主系统能够保证在日益复杂的应用中达到最低可靠性水平。为了弥补这一不足，通常采用人工智能进行高级机器人控制。但这种配置在不适宜或无法允许人员在机器人作业现场的情况下会带来安全隐患，例如水下勘探、核/有毒/爆炸性材料的处理和处置、危险区域的搜救等。因此，许多研究项目致力于开发各种人机界面，以期克服这一局限性。
已提出的用于机器人系统的人机界面包括多种方法，例如基于肌电图肌肉活动传感器、外骨骼机械装置、操纵杆、触觉装置和传感器手套等。然而，这些装置大多假设了不自然的手部和身体运动，未能充分利用人类灵巧的运动能力。基于视觉的方法[1-4]旨在提供用户与设备之间更高带宽的远程操作界面。尽管基于视觉的系统能够获取全身运动学信息，但也存在一些不足。首先，需要大量的摄像头来防止运动跟踪所需的标记点被遮挡。其次，用户需要在摄像头的拍摄范围内进行操作。此外，由于组成摄像头固定在框架或三脚架上，基于视觉的运动捕捉系统的便携性有限。第三，拍摄范围内的红外光源和反射物体会引入不同程度的噪声，导致错误的判断。为了消除噪声，需要进行计算量巨大的滤波和后处理程序。为了解决上述问题，并提供可靠、便携和实时的运动学数据采集，本文作者设计了利用惯性运动捕捉（IMC）服的移动机械臂远程操作控制系统。
具体而言，本文介绍的人机交互系统由KUKA youBot移动机械臂和XsensMVN Analyze惯性运动捕捉系统（IMC）组成。MVN Analyze包含17个惯性运动追踪器，通过绑带固定在人体上，能够提供实时全身运动学数据。KUKA youBot是一款配备麦克纳姆轮的全方位移动平台，搭载五自由度机械臂。该机械臂由五个旋转关节串联而成，末端执行器为可拆卸的双指夹爪。IMC系统和移动机械臂均通过无线通信与主控计算机进行通信。系统概览如图1所示。
MVN Analyze以120Hz的采样率采集用户运动学数据。为了在用户和移动机械臂之间建立直观的映射关系，我们决定使用右手的位置和姿态来生成机器人末端执行器的位置和姿态参考。在每个采样时刻，计算移动机械臂的逆运动学，将手部的位置和姿态转换为机器人关节角度。全向基座的位置和姿态由人体用户的质心 (CoM) 的位置和姿态计算得出。机器人的全向结构使其能够跟踪任何用户的质心（只要满足最大速度约束）。为了消除行走和站立过程中身体摇摆以及非自主手部运动造成的运动伪影，首先对采集到的运动学数据进行滤波。此外，我们还实现了一个简单的摇摆和震颤消除算法来清理运动参考。在非自主运动消除算法中，只有当上一个采样点与当前采样点之间的欧氏距离大于预设距离时，过滤后的新机器人位置参考采样点才会被用作移动机械臂的最终运动参考。我们分别将机器人基座和机械臂的该距离设置为 5 毫米和 1 毫米。这样，我们就可以滤除由非自主运动引起的高频低幅运动，仅使用清晰明确的自主运动来生成运动参考。
人类用户的左手被指定用于向机器人机械臂发出高级指令。为此，我们实现了基于IMC的左臂手势识别器。我们选择了六种不同的左臂手势来向远程操作系统发出高级指令。这些手势分别是：手向前、手放在胸前、手放在腰间、手向上、手向侧方和中立。为了提高手势识别器的可靠性，我们采用了共识投票机制，但代价是增加了延迟。该算法会考虑十个连续的分类结果，并且只有当所有十个标签都属于同一类别时才会生成指令。六种手势与特定的指令相关联。一些手势用于切换系统状态，例如“机械臂开启/关闭”。手臂手势及其对应的指令如下：
- 手部向前移动的手势命令可以激活/停用移动平台。
- 举手动作可激活/停用机械臂；停用后，机械臂将移回初始位置。
- 手放在胸前的手势使机械臂停留在最后到达的位置，或者使其从该位置恢复原位。
- 手部侧向动作允许用户在不同的机械臂运动模式之间切换。
- 手叉腰的手势用于退出选定模式。
- 中性手势不做任何操作，以便用户可以将左手放在一边。
通过图形用户界面，可以可视化识别出的手势和机器人的状态。
结论
本项目提出了一种基于惯性运动捕捉（IMC）的新型远程操作系统，用于控制移动机器人机械臂。所提出的Xsens MVN Analyze克服了传统和新兴的基于视觉的远程操作系统的大部分缺点和限制。我们实现了一个基于左手的IMC手势识别器，用于对机器人进行高级控制。该识别器对六类手势的识别准确率达到了95.6%。此外，我们还开发了一个图形用户界面，使用户能够跟踪手势识别器的输出和机器人的状态。我们进行了实验，将所实现的系统与键盘界面进行了比较，结果表明，基于IMC的界面优于键盘界面，并展现出良好的应用前景。
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