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摘要：本发明公开了一种基于RGB‑D相机的人机安全协作在线监控方法及系统，通过在相机空间下划分和建立监视区域，基于3D骨架追踪技术和RGB‑D图像对操作者在工作空间下进行位置追踪，并依据操作规程结合操作者与各监视区的动态位置关系，对其安全性和作业规范性进行在线判断与监控。使用ArUco增强现实标签标定工作空间各区域位置，通过坐标变换计算其在相机空间下的坐标范围，建立虚拟监视区域，使用去异常点和霍尔特双参数指数平滑算法对关节数据进行处理，使用去背景、点云转换及滤波算法提取操作者的3D点云，结合关节与点云数据实现对操作者在工作空间下的在线位置追踪。本发明成本低、适用性强，可广泛应用于人机协作的在线监控场景。

主权项：1.一种基于RGB-D相机的人机安全协作在线监控方法，其特征在于，包括：步骤1、根据人机协作任务的工作空间划分各操作区，在不同的操作区使用ArUco增强现实标签对划分的各区域分别进行位置标定；步骤2、通过RGB-D相机捕捉各标签的位置坐标，确定各操作区在相机空间下的位置，并结合各区域所占空间大小计算在相机空间下的坐标范围，建立虚拟操作区；根据人机最小安全距离在危险操作区外围建立虚拟监测区；步骤3、采用RGB-D相机采集深度图像数据获取不包含操作者的工作空间背景深度图像；步骤4、采集现场深度图像，提取操作者3D骨架数据，将采集的现场深度图像与预先存储的工作空间背景深度图像逐像素作差，得到仅包含操作者的深度图，再转换为相机空间下位置信息的身体点云；步骤5、结合关节与点云数据判断加工工序的执行状态，实现对操作者在工作空间下的在线位置追踪，并发生危险时给予警报；步骤51、提取操作者3D骨架数据和身体点云数据并进一步处理；步骤52、通过检测3D骨架数据中各关节与各虚拟操作区的动态位置关系判断加工工序的执行状态，所述加工工序的执行状态的判断用于识别操作者是否在作业规范指定的区域作业、是否漏取或多取原材料、是否按照指定的顺序对原材料进行加工；各操作区分为操作者可以进入的原料获取区域、原料加工区、操作者作业区域，以及机器作业区域；包括：当头部关节、颈部关节或肩脊柱关节在协作阶段始终在操作者作业区内则判断为操作者在指定区域作业；当操作者的手部关节进入原料获取区域内则判断为操作者在当前原料获取区域拾取原料，重复进入则判断为重复拾取；当手部关节进入原料加工区内则判断为操作者在原料加工区进行加工操作；步骤53、通过检测操作者身体点云是否侵入危险监测区判断操作者是否在机器运作状态下接近机器，给予警报。

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百度查询： 中国科学院沈阳自动化研究所 一种基于RGB-D相机的人机安全协作在线监控方法及系统