01?動捕技術(shù)在遙操作機器人的應(yīng)用

浙江大學(xué)，國防科技大學(xué)

Huiying Zhou, Liu Yang, Honghao Lv, Kang Yi, Huayong Yang, Geng Yang

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遙操作機器人系統(tǒng)（Teleoperation Robot System）已在太空探索、醫(yī)療保健等多個領(lǐng)域輔助甚至替代人類工作。遙操作系統(tǒng)的交互設(shè)計要使機器人準(zhǔn)確反映人類真實操作意圖。為此，本文作者采用諾亦騰PN慣性動捕設(shè)備，提出一種實時同步的人-機器人-虛擬交互系統(tǒng)（human-robot-virtuality interaction system），將物理交互和虛擬交互相結(jié)合，實現(xiàn)直觀沉浸的交互體驗。

操作者的動作數(shù)據(jù)由諾亦騰PN實時獲取，并傳輸至機器人，使機器人同步跟隨人類動作。同時，操作者可以通過VR頭顯觀察操作反饋。經(jīng)作者設(shè)置的特定任務(wù)檢驗，該交互系統(tǒng)的任務(wù)成功率達到80%，任務(wù)操作時間縮短至約20秒，顯著提高了遙操作任務(wù)的效率和準(zhǔn)確性。

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https://ieeexplore.ieee.org/document/8868447

02?生物力學(xué)模型與數(shù)字人體模型結(jié)合

?德國，埃爾朗根-紐倫堡大學(xué)

The Federal Institute for Occupational Safety and Health (BAuA)?

數(shù)字人體模型（Digital Human Model, DHM）關(guān)注人體外部的測量學(xué)數(shù)據(jù)，以評估工作場所人體工學(xué)設(shè)計，但難以對工作場所微調(diào)實現(xiàn)準(zhǔn)確評估，而生物力學(xué)模型（Biomechanical Models）關(guān)注人體內(nèi)部骨骼、肌肉和關(guān)節(jié)的力學(xué)負(fù)荷等數(shù)據(jù)，以分析動作或姿勢對人體影響，可補充DHM短板。本文作者在生物力學(xué)模型軟件AnyBody與數(shù)字人體模型軟件EMA之間建立接口，以生物力學(xué)數(shù)據(jù)豐富人體工學(xué)評估。并設(shè)計若干體力勞動實驗，使用諾亦騰PN慣性動捕設(shè)備采集動作數(shù)據(jù)，以驗證該接口的有效性。

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https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-02053-8_134

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03 動捕設(shè)備監(jiān)測建筑工人疲勞狀態(tài)

?加拿大? 滑鐵盧大學(xué)

Lichen Zhang，Mohsen Mutasem Diraneyya，?JuHyeong Ryu，Carl T. Haas，Eihab Abdel-Rahman

建筑工人在日常工作中需長時間、高負(fù)荷進行體力勞動，隨之而來的肌肉疲勞是造成工人工傷事故與慢性職業(yè)病的重要因素之一。監(jiān)測工人疲勞程度，及時安排休息，有助于減輕此類風(fēng)險。本文作者提出一種將諾亦騰PN慣性動捕設(shè)備與機器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合的工人疲勞狀態(tài)監(jiān)測方案，并請到6位專業(yè)建筑工人進行實驗。諾亦騰PN采集6名專業(yè)建筑工人在兩個砌磚任務(wù)中的動作數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)方法可分析工人動作的抖動值以監(jiān)測疲勞程度，兩個任務(wù)的監(jiān)測準(zhǔn)確率分別達到了94%與80%，從而驗證了該方案的可行性。

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https://www.researchgate.net/publication/334127676_Automated_Monitoring_of_Physical_Fatigue_Using_Jerk