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一种为不同社交机器人生成手势的新方法霍林郭勒

2022-07-19 22:22:17 霍林郭勒

一种为不同社交机器人生成手势的新方法

社交机器人旨在与人类自然交流，协助他们完成各种任务。手势的有效使用可以大大增强机器人与人之间的互动，从而使机器人可以通过语言和非语言进行交流。

大多数社交机器人的设计都受到人体的启发，因为这使复制类似人的手势和行为变得更加容易中国机械网okmao.com。但是，不同的机器人可以具有不同的形态，这使它们可以最好地解决其设计要完成的任务。

比利时布鲁塞尔自由大学的研究人员最近推出了一种基于通用手势方法的新方法，以研究不同设计方面的影响。

他们的论文发表在Springer的International Journal of Social Robotics上，提出了一个框架，该框架可以快速生成与机器人的特定配置相匹配的手势。

研究人员在论文中写道：“在本文中，我们提出了一种新颖的方法来研究基于通用手势方法的不同设计方面的影响。”

“开发了手势方法，以克服将手势传递给不同机器人的困难，从而为对应问题提供了解决方案。”

这组研究人员设计的方法可以克服将手势转移到不同形状和配置的机器人时遇到的困难。用户可以输入机器人的形态信息，该工具将使用该数据来计算该机器人的手势。

可视化许多具有不同手臂形态的机器人的右手臂关节配置。虚线代表身体的中线。

研究人员解释说：“用户输入的一小部分形态学信息用于评估软件的通用框架。”

“因此，可以针对所需的机器人配置快速轻松地计算出手势。通过生成一组针对不同形态的手势，可以研究特定关节的重要性及其对一系列姿势和手势的影响。”

为了确保他们的方法适用于不同类型的机器人，研究人员从人类基本模型中汲取了灵感。

此模型由不同的链和块组成，用于模拟人类的各种旋转可能性。研究人员使用人类基础模型作为参考，为每个关节块分配参考框架，以构建其方法背后的通用框架。

研究人员解释说：“为了为特定的机器人模型生成手势，该方法使用配置的Denavit-Hartenberg（DH）参数作为输入，从而将机器人的不同关节分组为人类基本模型的链和块。”

在他们的论文中。“在运行时，将使用此信息来评估方法的通用框架，并使其适用于所考虑的机器人。”

由于不同的功能对于不同种类的手势很重要，因此研究人员设计的方法被设计为以两种不同的模式工作，即阻挡模式和末端执行器模式。

在整个手臂放置至关重要的情况下，阻止模式用于计算手势，例如情绪表情。

另一方面，末端执行器模式可在末端执行器的位置很重要的情况下（例如，在对象操纵或指向过程中）计算手势。

研究人员说：“手势方法通过提供对指定任务所需的必要复杂程度的印象，证明了其在社交机器人设计过程中的有用性，并且可以在所需的关节角度范围内提供有趣的见解。”

在他们的研究中，研究人员将他们的方法应用于名为Probo的机器人的虚拟模型。

他们使用此示例说明了他们的方法如何帮助研究手势中不同关节的搭配以及关节角度范围。

将来，他们的方法将有助于社交机器人的发展，这些社交机器人可以执行适合其形态和应用的自然手势。