随着航天员助手机器人在微重力环境中执行舱内任务的需求不断增加, 灵巧手的高精度遥操作控制方法已成为实现复杂作业的关键技术, 直接决定了空间任务的执行精度与效率. 然而, 在视觉遥操作控制过程中, 手部关键点检测易受舱内动态环境干扰, 产生抖动与短时异常, 若将其直接映射至灵巧手, 将导致动作稳定性下降和响应延迟增加, 严重制约遥操作控制的可靠性与精准度. 针对上述问题, 本文提出了一种基于视觉运动重定向与卡尔曼滤波的遥操作控制方法. 首先, 依托视觉感知模块, 精准提取人手21个关键点的三维坐标, 并结合人手与灵巧手的结构特征, 构建多自由度运动映射模型, 实现人手多关节动作向灵巧手弯曲与旋转角度序列的转化; 其次, 对灵巧手关节角度与角速度进行联合状态估计, 同时融合指数加权移动平均算法抑制关键点数据跳变, 再通过卡尔曼滤波的状态预测功能补偿遥操作延迟, 最终生成实时与稳定的灵巧手控制指令. 实验结果表明, 该方法能够显著减小关节抖动幅度, 提升动作轨迹的平滑性与系统响应速度, 并在不确定性干扰条件下表现出良好的稳定性与适应性, 验证了其在复杂空间任务中的应用潜力
Wang et al. (Sun,) studied this question.