如今，工業(yè)與互聯(lián)網的聯(lián)系越來越緊密，工業(yè)智能化已經成為下一代工業(yè)的趨勢。機器人是建設制造強國的重要組成部分，中國制造2025和德國工業(yè)4。機器人在控制簡單生產工具的初級階段，正朝著多種感知能力、自主決策、高效溝通、智能協(xié)作的方向發(fā)展。與此同時，機器人的工作空間和范圍不斷擴大，越來越多的機器人進入人類生產生活的非結構化環(huán)境。與機器人的集成將是下一代機器人的基本特征。人機一體化是指人機處于同一個自然空間，兩者緊密協(xié)調。在保證人的安全的前提下，機器人可以自主提高技能，實現(xiàn)與人的自然交互。對于工人來說，機器人不再是簡單的生產工具，而是助手，因此合作機器人通常被稱為“Cobots”。

　　optical動作捕捉系統(tǒng)精度高，延時低，滿足教學要求。

　　通過了解教與學的具體過程方法以及兩種數(shù)據(jù)采集方式的特點，可以發(fā)現(xiàn)對于機器人運動擬人化程度較高的場景，通常會選擇映射的方式來捕捉人體運動，從而獲得更加準確的教與學數(shù)據(jù)。

　　比如在一些特定的行業(yè)(比如一些精細零件的裝配，或者醫(yī)療行業(yè)的輔助手術等。需要對人體的姿態(tài)捕捉進行精確建模，選擇合適的機器學習方法和執(zhí)行策略，使機器人能夠完成指定的任務，并獲得高精度的人體軌跡數(shù)據(jù)。

　　諾可夫測量光學3D動作捕捉系統(tǒng)具有高精度、低延遲的特點，廣泛應用于協(xié)作機器人的教學和學習數(shù)據(jù)采集。光學動作捕捉系統(tǒng)主要由硬件產品和計算機軟件系統(tǒng)組成，如紅外動作捕捉鏡頭。在動作捕捉的過程中，多個動作捕捉鏡頭發(fā)射紅外線，高速連續(xù)拍攝標記點。根據(jù)連續(xù)圖像計算出標記點的運動軌跡，并將相關數(shù)據(jù)傳輸給計算機，計算機通過分析相應的灰度圖像獲得空間坐標信息等高精度數(shù)據(jù)。

　　采用6個紅外光學動作捕捉鏡頭，采樣頻率和采集記錄以340fps粘貼在操作者手中，可以反映紅外標志點的運動數(shù)據(jù)和手指的三維位置。光學運動捕捉系統(tǒng)的平臺可以在正常的工業(yè)環(huán)境下工作，不干擾操作人員的正常裝配，不占用過多的空間和密集的設備分布。在獲得示教數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)通過一系列的數(shù)據(jù)預處理技術，從多組裝配演示數(shù)據(jù)中獲得多條光滑的裝配軌跡。最后，通過策略學習算法推導出重新生成機器人裝配軌跡的策略，在目標位置和方向上隨機啟動裝配任務。

　　學習醫(yī)用機器人的縫合技能。

　　重慶郵電大學楊德偉老師提出了醫(yī)用機器人均勻縫合技術的演示-分解-建模方法。

　　均勻拼接建模方法分為以下四個步驟:

　　首先，醫(yī)生完成縫合操作的示范操作。

　　其次，根據(jù)設備-組織-接觸狀態(tài)的變化，將完整的演示過程分解為具有獨立功能的縫紉動作原語。

　　第三，建立縫紉動作原語起始和終止狀態(tài)的參數(shù)模型。

　　第四，使用動態(tài)運動基元(DMP)對拼接的動態(tài)子過程進行建模。動作原語的動態(tài)過程參數(shù)模型和停止狀態(tài)參數(shù)模型構成縫紉技能庫。

　　運動捕捉系統(tǒng)捕捉標志點的空間坐標，計算夾具的連續(xù)運動軌跡(包括位置和姿態(tài))，利用高精度軌跡數(shù)據(jù)(亞毫米級)進行工藝分解。

　　動作捕捉系統(tǒng)具有高精度、低延遲的特點。該捕獲系統(tǒng)具有高精度、低延遲的特點。