3、人机协作中的智能识别与任务分配技术

人机协作中的智能识别与任务分配技术

在现代工业和服务场景中，人机协作变得越来越重要。为了实现高效、安全的人机协作，需要对人类的行为、意图进行准确识别，并合理分配任务。本文将介绍一些相关的关键技术，包括手势识别、机械工具识别、动态任务分配模拟以及导览机器人的设计与实现。

手势识别与机械工具识别

• 手势识别 ：在人机协作场景中，手势是一种重要的交互方式。由于只有“开始”和“停止”两种手势，因此可以在分割后的骨骼数据基础上应用简单算法来推导手势。每个手指的状态由关节的累积角度决定，分为弯曲或伸直。通过计算一组手指的状态来识别手势。
• 机械工具识别 ：使用YOLOv5神经网络进行机械工具识别。与两阶段的RCNN系列算法相比，一阶段的YOLO系列算法在运行速度上具有更大优势。具体操作步骤如下：
  1. 数据集选择 ：选择Kaggle网站上现有的机械工具数据集，在监督系统中仅使用螺丝刀、锤子、扳手和钳子四类。
  2. 数据标注 ：使用Roboflow平台对每张图像进行标注，并自动导出为YOLOv5格式。
  3. 模型选择 ：从五个模型中选择最小、最快的预训练模型YOLOv5s开始训练。
  4. 训练参数设置 ：指定批量大小为16，图像大小为640，训练轮数为300。
  5. 模型验证 ：使用三种机械工具验证训练模型