Abstract-This paper presents a human-robot interface, som innehåller Kalman filter (KFs) och adaptiv multispace transformation (AMT), för att spåra rörelser av den mänskliga handen och styra roboten manipulator. Detta system använder en tröghetsmätningsenhet och en 3-D-kamera (Kinect) för att bestämma orienteringen och översättningen av den mänskliga handen, och använder KFs för att uppskatta dessa. Även om KFs kan uppskatta översättningen, ökar översättningsfelet på kort tid när sensorn inte känner av handrörelser, inklusive handskakning. Därför krävs en metod för att korrigera översättningsfelet. I den här tidningen används förändringen av den mänskliga handen för att bestämma robotens hållning. En överdämpande strategi används också för att eliminera effekten av rörelseavkänning misslyckande. Med tanke på att en mänsklig operatör har svårt att arbeta med hög precision på grund av perceptiva och motoriska begränsningar föreslås en AMT-metod för att hjälpa operatören att förbättra noggrannheten och tillförlitligheten när det gäller att bestämma robotens rörelse. Gränssnittet mellan människa och manipulator testas sedan experimentellt i en laboratoriemiljö. Resultaten indikerar att systemet baserat på människa-manipulator gränssnittet kan framgångsrikt styra roboten manipulatorn. Index Terms-Adaptive multispace transformation (AMT), människa-robot gränssnitt, Kalman filter (KF), robot teledrift.
Kalman filter användes av Du et al. REF om data från en IMU-enhet (Inertial Measurement Unit), tillsammans med en Kinect-sensor, för att bestämma översättning och orientering av den mänskliga handen.
Human–Manipulator Interface Based on Multisensory Process via Kalman Filters
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Electronics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Electronics', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}