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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明涉及基于动作识别和人机距离的人机共融风险预警方法及系统，包括以下步骤：基于已构建的动作识别模型，利用获取到的作业人员动作信息，识别作业人员当前的动作状态为行走、观察或工作；利用获取到的作业人员和机器人的位置信息，得到作业人员与机器人之间的最小距离；根据作业人员当前的动作状态与得到的最小距离，产生不同动作状态下的风险提示指令。根据构建好的模型识别人机协作过程中人类的动作姿态，机器人根据人类的不同动作和不同的人机距离，识别出不同等级的风险并控制机器人执行对应风险的安全指令。

主权项：1.基于动作识别和人机距离的人机共融风险预警方法，其特征在于：包括以下步骤：基于已构建的动作识别模型，利用获取到的作业人员动作信息，识别作业人员当前的动作状态为行走、观察或工作；其中，所述动作识别模型的构建过程包括以下步骤：通过动作捕捉设备，获得作业人员和机器人处于同一工作空间下进行协同工作时，作业人员的骨架信息；基于骨架信息提取运动特征并构造特征向量，所述运动特征包括，关节点距离特征，关节夹角特征和加速度特征，以特征矩阵的形式输入到卷积神经网络中进行特征提取、学习和分类；将最优训练结果的网络模型保存，作为动作识别模型；利用获取到的作业人员和机器人的位置信息，得到作业人员与机器人之间的最小距离；所述利用获取到的作业人员和机器人的位置信息，得到作业人员与机器人之间的最小距离，包括：以人体和机械臂各关节点坐标的平均值为球心，球心到各个关节点距离的最大值为半径的球形包围盒分别包围人体和机械臂，人体和机械臂两球心之间的距离与两球心半径之和的差，即为作业人员与机器人之间的A级最小距离；若A级最小距离不小于预设的第一安全距离阈值，则将此距离作为实际最小距离，不再进行下一级别的距离计算；若A级最小距离小于预设的第一安全距离阈值，则以B级最小距离作为人机间的实际最小距离；所述B级最小距离为，将人体和机械臂视为空间中的圆柱体，圆柱体的高为人体骨架和机械臂中相邻两关节点间的距离，圆柱体半径为设定值，两圆柱体中轴线段间的最小距离与两个圆柱体的半径之和的差，即为作业人员与机器人之间的B级最小距离；根据作业人员当前的动作状态与得到的最小距离，产生不同动作状态下的风险提示指令。

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百度查询： 山东大学 基于动作识别和人机距离的人机共融风险预警方法及系统