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1、(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201380025999.9 (22)申请日 2013.04.08 61/622,393 2012.04.10 US 13/797,722 2013.03.12 US G06G 7/48(2006.01) (71)申请人 本田技研工业株式会社 地址 日本东京都 (72)发明人 B达里厄施 (74)专利代理机构 北京市金杜律师事务所 11256 代理人 王茂华 张臻贤 (54) 发明名称 在执行操作任务时的实时姿态和移动预测 (57) 摘要 描述一种用于确定虚拟主体的铰接式模型在 车辆占用者包装设计内执行任务时的姿势的系 统。该系统使用铰接。
2、式模型在虚拟主体执行任务 之前的初始姿态作为起点。该系统在虚拟主体执 行任务的整个过程中确定姿势。基于虚拟主体的 参数、 设计、 待完成的任务和对虚拟主体的运动进 行限制的约束集合确定姿势。可以分析姿势以确 定用于人类主体的设计的可行性而无需活主体测 试。该方法被解析地推导并且实时产生运动学地 和动态地一致的姿态而无需迭代优化。 (30)优先权数据 (85)PCT国际申请进入国家阶段日 2014.11.18 (86)PCT国际申请的申请数据 PCT/US2013/035577 2013.04.08 (87)PCT国际申请的公布数据 WO2013/154970 EN 2013.10.17 (51。
3、)Int.Cl. (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书3页 说明书14页 附图3页 (10)申请公布号 CN 104380306 A (43)申请公布日 2015.02.25 CN 104380306 A 1/3 页 2 1. 一种由计算机实施的方法， 包括 ： 访问铰接式系统在初始时间的初始姿态， 所述初始姿态包括用于所述铰接式系统的多 个自由度的角度 ； 访问车辆占用者包装设计和所述铰接式系统将在所述设计内实现的任务 ； 访问约束集合， 所述约束集合限制如何操纵所述铰接式系统的所述自由度以实现所述 任务， 其中所述约束包括防止所述铰接式系统进行的远离存在于。
4、所述设计内的部件的运动 的接触约束 ； 以及 确定在实现所述任务期间在所述初始时间之后的用于铰接式系统的多个姿态， 其中确定所述姿态包括在也遵守所述约束集合的同时确定所述铰接式系统的实现所 述任务的所述自由度随时间的操纵。 2. 根据权利要求 1 所述的方法， 其中确定所述姿态包括使所述接触任务较实现所述任务优先。 3. 根据权利要求 1 所述的方法， 其中所述约束集合包括不舒适目标， 以及 其中确定所述姿态包括基于所述不舒适目标对所述自由度的所述操纵进行加权。 4. 根据权利要求 1 所述的方法， 其中所述约束集合包括关节限制目标， 以及 其中确定所述姿态包括基于所述关节限制目标对所述自由度。
5、的所述操纵进行加权。 5. 根据权利要求 1 所述的方法， 其中所述约束集合包括碰撞避免目标， 以及 其中确定所述姿态包括基于所述碰撞避免目标对所述自由度的所述操纵进行加权。 6. 根据权利要求 1 所述的方法， 其中所述约束集合包括自穿透避免目标， 以及 其中确定用于所述后续时间之一的所述姿态包括基于所述自穿透避免目标对所述自 由度中的所述度的所述更新的角度的所述确定进行加权。 7. 根据权利要求 1 所述的方法， 其中确定所述姿态包括对来自先前时间的所述姿态并 且基于所述约束集合执行闭环逆运动学计算。 8. 根据权利要求 1 所述的方法， 还包括 ： 分析所述姿态以确定所述操作任务是否能够。
6、被所述虚拟主体实现。 9. 根据权利要求 1 所述的方法， 还包括 ： 分析所述姿态以确定所述任务的可行性， 其中所述可行性基于来自由以下各项构成的 组中的至少一项 ： 所述铰接式系统完成所述任务而需要的转矩， 所述铰接式系统完成所述任务而需要的力， 所述铰接式系统在完成所述任务时引起的不舒适程度， 完成所述任务所需要的能量数量 ； 以及 在完成所述任务时保持最后的所述姿态所需要的生理上的努力的数量。 10. 根据权利要求 1 所述的方法， 其中所述铰接式模型属于对人类主体进行建模的虚 拟主体。 权 利 要 求 书 CN 104380306 A 2 2/3 页 3 11. 一种包含可执行计算机。
7、程序代码的非瞬态计算机可读存储介质， 所述代码包括被 配置为执行以下操作的指令 ： 访问铰接式系统在初始时间的初始姿态， 所述初始姿态包括用于所述铰接式系统的多 个自由度的角度 ； 访问车辆占用者包装设计和所述铰接式系统将在所述设计内实现的任务 ； 访问约束集合， 所述约束集合限制如何操纵所述铰接式系统的所述自由度以实现所述 任务， 其中所述约束包括防止所述铰接式系统进行的远离存在于所述设计内的部件的运动 的接触约束 ； 以及 确定在实现所述任务期间在所述初始时间之后的用于铰接式系统的多个姿态， 其中确定所述姿态包括在也遵守所述约束集合的同时确定所述铰接式系统的实现所 述任务的所述自由度随时间。
8、的操纵。 12. 根据权利要求 11 所述的非瞬态计算机可读存储介质， 其中确定所述姿态包括使所述接触任务较实现所述任务优先。 13. 根据权利要求 11 所述的非瞬态计算机可读存储介质， 其中所述约束集合包括不舒适目标， 以及 其中确定所述姿态包括基于所述不舒适目标对所述自由度的所述操纵进行加权。 14. 根据权利要求 11 所述的非瞬态计算机可读存储介质， 其中所述约束集合包括关节限制目标， 以及 其中确定所述姿态包括基于所述关节限制目标对所述自由度的所述操纵进行加权。 15. 根据权利要求 11 所述的非瞬态计算机可读存储介质， 其中所述约束集合包括碰撞避免目标， 以及 其中确定所述姿态。
9、包括基于所述碰撞避免目标对所述自由度的所述操纵进行加权。 16. 根据权利要求 11 所述的非瞬态计算机可读存储介质， 其中所述约束集合包括自穿透避免目标， 以及 其中确定用于所述后续时间之一的所述姿态包括基于所述自穿透避免目标对所述自 由度中的所述度的所述更新的角度的所述确定进行加权。 17. 根据权利要求 11 所述的非瞬态计算机可读存储介质， 其中确定所述姿态包括对来 自先前时间的所述姿态并且基于所述约束集合执行闭环逆运动学计算。 18. 一种用于控制铰接式系统的系统， 所述系统包括 ： 用于执行可执行计算机程序代码的处理器 ； 计算机可读存储介质， 包含配置为执行以下操作的所述可执行计。
10、算机程序代码 ： 访问铰接式系统在初始时间的初始姿态， 所述初始姿态包括用于所述铰接式系统的多 个自由度的角度 ； 访问车辆占用者包装设计和所述铰接式系统将在所述设计内实现的任务 ； 访问约束集合， 所述约束集合限制如何操纵所述铰接式系统的所述自由度以实现所述 任务， 其中所述约束包括防止所述铰接式系统进行的远离存在于所述设计内的部件的运动 的接触约束 ； 以及 确定在实现所述任务期间在所述初始时间之后用于所述铰接式系统的多个姿态， 其中确定所述姿态包括在也遵守所述约束集合的同时确定所述铰接式系统的实现所 权 利 要 求 书 CN 104380306 A 3 3/3 页 4 述任务的所述自由度。
11、随时间的操纵纵。 19. 根据权利要求 18 所述的系统， 其中确定所述姿态包括使所述接触任务较实现所述任务优先。 20. 根据权利要求 18 所述的系统， 其中所述约束集合包括不舒适目标， 以及 其中确定所述姿态包括基于所述不舒适目标对所述自由度的所述操纵进行加权。 21. 根据权利要求 18 所述的系统， 其中所述约束集合包括关节限制目标， 以及 其中确定所述姿态包括基于所述关节限制目标对所述自由度的所述操纵进行加权。 22. 根据权利要求 18 所述的系统， 其中所述约束集合包括碰撞避免目标， 以及 其中确定所述姿态包括基于所述碰撞避免目标对所述自由度的所述操纵进行加权。 23. 根据权。
12、利要求 18 所述的系统， 其中所述约束集合包括自穿透避免目标， 以及 其中确定用于所述后续时间之一的所述姿态包括基于所述自穿透避免目标对所述自 由度中的所述度的所述更新的角度的所述确定进行加权。 24. 根据权利要求 18 所述的系统， 其中确定所述姿态包括对来自先前时间的所述姿态 并且基于所述约束集合执行闭环逆运动学计算。 权 利 要 求 书 CN 104380306 A 4 1/14 页 5 在执行操作任务时的实时姿态和移动预测 技术领域 0001 本公开内容主要地涉及用于在车辆中用于确定车辆占用者包装设计的可用性的 铰接式模型的姿势预测领域。 背景技术 0002 车辆占用者包装是指车辆。
13、的内部空间的被车辆的驾驶员和乘客占用的部分。 车辆 占用者包装可以包括多个不同特征， 例如包括， 座位设计、 手闸定位和操作、 方向盘定位和 定向、 中心控制台设计以及门把手设计和操作。 车辆占用者包装涉及是指如下一般领域， 该 一般领域涉及设计车辆占用者包装， 从而给定的车辆的内部既实用又令人舒适。由于车辆 设计广泛地变化并且随着每新一代车辆而被迭代地改进， 也需要在持续基础上重新设计和 改进车辆占用者包装。 0003 通常， 通过生成给定的设计的全比例模型， 并且然后利用多个不同人类主体测试 该设计来测试新车辆占用者包装。将理想地跨越例如包括身高、 体重、 性别、 肢体长度 ( 例 如腿和。
14、臂长度)、 强度和关节运动范围的广泛物理特性展开在测试中使用的人类主体。 这帮 助保证测试和批准的车辆占用者包装将可被人类群体的绝大多数操作。 0004 若干不同软件仿真包是可用的， 这些软件仿真包允许对车辆占用者包装设计的仿 真以及允许对虚拟主体的测试的仿真。这些虚拟主体是人类主体的计算机模型， 其中虚拟 主体具有在现实生活的车辆包装设计测试中使用的物理特性 ( 例如身高、 体重、 肢体长度 ) 的相同变化。这些软件包的示例例如包括 SIEMENS 供应的 JACK 和 DASSAULT SYSTEMS 供应 的 DELMIA。 0005 这些软件包通过允许设计迭代来改进车辆占用者包装设计过。
15、程而无需用于每个 设计迭代的物理原型。例如， 软件设计包允许设计者测试人类主体是否将在给定的设计中 相配 ( 例如， 它们是否将在物理上能够在它的整个全运动范围内达到手闸 )。另外， 这些软 件包允许计算在操作车辆的某个方面 ( 例如， 在抓握手闸时在时间上固定的姿态 ) 时的单 个静态人类姿态。 一般而言， 这些软件包使用统计回归来计算单个静态姿态， 这些统计回归 需要长时间来计算、 因此不能被实时确定。 0006 现有设计软件包的缺点是它们目前不能提供在用全比例测试模型进行活人类主 体测试时收集的全范围的信息。因而， 对定稿 ( 或者半定稿 ) 的设计进行活测试以便弥补 现有软件设计包的缺。
16、点仍然是普遍做法。 发明内容 0007 本发明的实施例提供一种用于确定在受制于约束集合的车辆占用者包装设计中 的虚拟主体的姿势的方法 ( 以及对应系统和计算机程序产品 )。 0008 在一个实施例中， 描述一种用于确定姿势的计算机实施的方法、 系统和包含可执 行计算机程序代码的非瞬态计算机可读存储介质。 确定姿势包括访问铰接式系统在初始时 间的初始姿态， 初始姿态包括用于铰接式系统的多个自由度的角度。确定姿态还包括访问 说 明 书 CN 104380306 A 5 2/14 页 6 车辆占用者包装设计和在该设计内要由铰接式系统实现的任务。 确定姿势还包括访问对如 何操纵铰接式系统的自由度以实现。
17、任务进行限制的约束集合， 其中约束包括防止铰接式系 统进行的远离存在于设计中的部件的运动的接触约束。 在实现任务期间在初始时间之后确 定用于铰接式系统的多个姿态， 其中确定姿态包括在也遵守约束集合的同时确定实现任务 的铰接式系统的自由度随时间的操纵。 0009 在说明书中描述的特征和优点不是囊括性的， 并且具体而言， 许多附加特征和优 点将鉴于附图、 说明书和权利要求而为本领域普通技术人员所清楚。 另外， 应当注意在说明 书中使用的言语已经主要出于可读性和指导目的而加以选择并且可以未被选择用于界定 或者限制公开的主题内容。 附图说明 0010 图 1 是图示根据一个实施例的用于评估车辆占用者包。
18、装设计的计算机系统的框 图。 0011 图 2 是根据一个实施例的在车辆占据者包装设计中执行任务时用于确定虚拟主 体随时间的姿态的流程图。 0012 图 3 是根据一个实施例的虚拟主体的铰接式模型的示例图示。 0013 图 4 是根据一个实施例的用于确定在设计内实现任务期间的个别姿态的流程图。 0014 各图仅出于示例的目的而描绘实施例的各种实施例。 本领域技术人员将从以下讨 论中容易地认识到可以运用本文所示的结构和方法的备选实施例而未脱离本文描述的实 施例的原理。 具体实施方式 0015 现在参照各图描述实施例， 其中相似标号指示相同或者在功能上相似的单元。也 在各图中， 每个标号的最左位对。
19、应于其中第一次使用该标号的图。 0016 系统概述 0017 图1是图示根据一个实施例的用于评估车辆占用者包装设计的计算机系统100的 框图。一般而言， 计算机系统 100 接收待评估的车辆占用者包装设计 ( 简称为设计 )、 描述 虚拟主体的铰接式模型的参数、 限制虚拟主体在设计内的运动的约束集合、 和虚拟主体将 在设计内执行的一个或者多个物理任务 ( 也称为操作任务 )。计算机系统 100 被配置为确 定(或者跟踪)虚拟主体在虚拟主体在车辆占用者包装设计中执行物理任务中的一个或者 多个物理任务时的姿势。 分析虚拟主体在执行任务时的姿势以确定对于与虚拟主体的尺寸 和形状匹配的潜在驾驶员和 /。
20、 或乘客而言的设计的可行性 ( 或者可用性 )。 0018 设计描述车辆的内部座舱。设计包括多个部件， 这些部件的示例包括具有长度和 高度的座位、 头枕、 方向盘、 踏板 ( 例如汽油、 刹车和离合器 )、 手闸、 位于中心控制台中的音 频/视频系统、 仪器杆(例如用于控制灯和雨刮器)和仪表板。 这一部件列举仅为示例而无 意于穷举。该设计也包括用于部件的尺寸 ( 例如比例 ) 以及在各种部件之间的相对距离、 绝对定位和定向。例如， 也可以在设计中包括在方向盘与座位之间和在踏板与座位之间的 距离。设计也可以包括用于各种部件的可能定位的范围。例如， 在许多设计中， 可以在作为 整体的座舱的框架内升。
21、高或者降低、 倾斜或者向前或者向后移动座位。 相似地， 可以向前或 说 明 书 CN 104380306 A 6 3/14 页 7 者向后移动或者升高或者降低方向盘。 能够对这些部件重新定位和重新定向大量地影响特 定车辆占用者包装设计被人类群体的不同节段的可用性。 0019 虚拟主体被计算机系统 100 标识为实际人类主体的铰接式模型。通过按照铰接式 模型对人类主体进行建模， 计算机系统 100 允许对设计的评估而无需全比例模型和人类测 试主体。一般而言， 虚拟主体的铰接式模型是相似的， 因为人类群体的多数有两只臂、 两条 腿、 躯干、 头、 颈、 腰等。虚拟主体的参数允许在虚拟主体之间的区分。
22、， 该区分反映在作为整 体的人类群体的成员之间的区分。参数可以包括 ( 例如前臂、 上臂、 大腿和小腿和躯干长度 的 ) 肢体长度、 共计虚拟主体高度、 虚拟主体总重量、 关节运动范围、 虚拟主体视觉视野、 残 疾和其它特征。如以上那样， 这一参数列表仅为示例而无意于穷举。 0020 图 3 是根据一个实施例的虚拟主体的铰接式模型的示例图示。在图 3 的示例中， 虚拟主体由在身体上的多个特征定义， 这些特征包括头顶、 右和左肩、 右和左肘、 腰、 右和左 手腕、 右和左髋、 右和左膝以及右和左踝。一般而言， 特征位于可以绕着一个或者多个轴旋 转的关节或者附近。关节可以围绕其旋转的轴称为自由度。。
23、给定的关节可以具有多于一个 自由度。例如， 人类肘可以绕着两个轴旋转、 因此具有两个自由度。一个自由度与屈曲 / 延 伸关联， 并且第二自由度与内转和外转关联。 总而言之， 虚拟主体的自由度的角度和参数完 全地指定虚拟主体的所有肢体的静态定位。这也称为姿态。 0021 在一个实现方式中， 接收的用于虚拟主体的参数代表在作为整体的人类群体内的 一个或者多个门限。例如， 接收的用于虚拟主体的参数可以代表在对于身高和 / 或体重和 / 或肢体长度和 / 或关于某个其它标准为百分之 50、 75、 90 或者 95 的驾驶员或者乘客。评 估代表这些门限之一的虚拟主体允许计算机系统 100 确定车辆设计。
24、就群体的比例而言的 可行性。例如， 用于两个不同虚拟主体的参数可以代表按照高度为人类群体的百分之 5 和 95。计算机系统 100 可以关于这两个虚拟主体评估设计。如果设计对于这两个虚拟主体是 可行的， 则计算机系统 100 可以推断设计对于人类群体的落在按照高度的百分之 5 和 95 内 的整个部分是可行的。 相对满足各种门限的虚拟主体的测试设计通过避免测试落在已经测 试的范围内的非必需虚拟主体来提高设计测试的效率。 测试代表门限的虚拟主体也允许计 算机系统 100 报告与工业预计测试结果相似的可行性发现。 0022 任务阐述将通过虚拟主体在设计内的运动而实现的目标。 任务可以例如包括对设 。
25、计的一个或者多个部件的操纵 ( 例如， 拉动手闸 )。在一个实现方式中， 任务可以阐述为了 实现任务而将遵循的具体运动路径。 在虚拟主体达到指定的路径的末端时， 任务视为完成。 可以使用指定的路径， 其中设计本身规定可以如何操纵在设计内的某些部件。使用上述的 手闸示例， 设计可以指定在拉动手闸时， 手闸仅能经过某个路径行进， 比如相对于固定点产 生角度旋转。 在其它实例中， 除了指定运动路径之外， 任务也可以仅指定用于任务的起点和 终点(例如用来覆盖驾驶员的侧窗的顶头顶上的太阳遮阳板的运动)。 在这些实例中， 通过 许多可能路径中的到达终点的一个可能路径跟踪虚拟主体的姿势。在到达终点时， 任务。
26、视 为完成。 0023 约束集合限制虚拟主体在实现任务之时如何可以在设计内移动。 约束集合可以包 括若干不同类型的约束， 这些约束例如包括一个或者多个接触约束、 一个或者多个不舒适 约束、 一个或者多个关节限制约束、 一个或者多个碰撞避免约束和动态一致性约束。例如， 可以指定接触约束以指示虚拟主体在实现任务的整个过程中维持在主体的大腿和 / 或车 说 明 书 CN 104380306 A 7 4/14 页 8 座靠背之间的接触。可以定义另一接触约束以维持在主体的脚与汽车的踏板之间的接触 等。 0024 在一个实现方式中， 计算机系统 100 包括姿态初始化系统 102、 姿势确定系统 104 。
27、和设计分析系统 106。 0025 姿态确定系统 102 被配置为使用设计、 虚拟主体参数、 待完成的任务和约束集合 来确定虚拟主体的初始姿态。如以上介绍的那样， 姿态是指虚拟主体在特定时间时刻的静 态姿势。 在一个实现方式中， 姿态包括值矢量， 每个值描述虚拟主体的铰接式模型在该时间 时刻的自由度的定向 ( 或者角度 )。从恰在开始待完成的任务中的任何任务之前的时间点 确定主体的初始姿态。 例如， 如果待完成的任务是拉动车辆的手闸， 则确定虚拟主体的初始 姿态， 从而虚拟主体让他们的手在手闸上、 但是尚未开始拉动。 0026 在一个实施例中， 待完成的任务指定用于虚拟主体在开始任务之前的姿态。
28、的初始 条件。使用以上手闸示例， 这些初始条件可以包括指定虚拟主体的手部应当恰在开始任务 之前被定位于何处。 如果虚拟主体甚至不能满足任务的初始条件(更不用说任务)， 则计算 机系统 100 可以退出这一过程并且指示不能为指定的虚拟主体完成指定的任务。以下进一 步描述初始姿态确定。 0027 使用初始姿态， 姿势确定系统 104 被配置为确定虚拟主体在虚拟主体在也遵守约 束集合之时执行一个或者多个指定的任务时的姿势。 姿势是指虚拟主体在实现任务的整个 过程中的动态 ( 例如随时间变化 ) 姿态。在一个实现方式中， 姿势包括在顺序时间单位捕 获的多个个别姿态。姿势确定系统 104 被配置为接收在。
29、开始任务之前的初始姿态、 虚拟主 体的参数、 待完成的任务和对为了实现任务而采用的运动路径进行限制的约束集合作为输 入。如果虚拟主体不能完成指定的任务而未违反约束， 则计算机系统 100 可以退出这一过 程并且指示针对指定的虚拟主体不能完成指定的任务。 以下描述在实现一个或者多个任务 的整个过程中的姿势确定。 0028 设计分析系统 106 被配置为分析姿势确定系统 14 生成的姿势以确定设计的可行 性。设计的可行性可以基于多个不同因素。这些因素可以例如包括虚拟主体用于实现一项 任务 ( 或者同时实现若干任务 ) 而需要的转矩和 / 或力的数量、 虚拟主体在实现任务时体 验的不舒适的数值程度、。
30、 虚拟主体为了在完成任务时保持静态姿势而维持的生理努力和从 初始姿态开始的实现任务所消耗的能量数量。 0029 基于这一分析， 可以将可行性制定为是 / 否答案， 该答案指示虚拟主体是否能够 在也遵守约束集合之时在设计中完成指定的任务。 也可以按照一个或者多个数值制定可行 性， 该一个或者多个数值例如指示完成任务所需要的转矩或者力的数量、 在完成任务时体 验的不舒适的程度、 在保持任务的结束定位时的生理努力和在完成任务时消耗的能量。这 些数值可以共同地代表可行性和 / 或可以使用闭合形式解析函数来组合成单个数以提供 单个可行性值。 0030 初始姿态确定 0031 如以上介绍的那样， 姿态初始。
31、化系统 102 被配置为确定主体在受制于对虚拟主体 的运动所施加的约束集合时在开始待完成的任务之前的初始姿态。在一个实施例中， 使用 数值迭代多目标优化 (MOO) 技术来确定初始姿态。初始姿态基于虚拟主体的参数。该参数 包括人体测量参数， 比如肢体尺度、 肢体质量、 肢体惯性、 肢体重心等。 这些参数规定各种肢 说 明 书 CN 104380306 A 8 5/14 页 9 体的比例。 0032 使用这一技术， 系统 102 在虚拟主体在设计内之时在开始任务之前在 t to输出 初始姿态作为矢量 q。矢量 q 包括用于在虚拟主体的铰接式模型中的每个自由度的数值。 也就是说， 初始姿态描述在虚。
32、拟主体的身体中的每个关节的定向。矢量 q 隐含地是参数的 函数， 并且肢体的比例使用统计回归从参数来推导。 初始姿态处在设计的参考框架中， 因此 初始姿态描述虚拟主体如何被定位于车辆座舱内。 可以定量地描述示例初始姿态为虚拟主 体坐在车座中而他们的手臂在方向盘上和他们的脚在踏板上。 0033 为了确定初始姿态， 系统102发现矢量q， 该矢量是标量函数f(q)在受制于关于用 于 q 中的每个自由度的可允许定向的约束集合 c(q) 时的局部最小值。对于个别自由度 q， 这可以被表示为 ： 0034 0035 s.t.ulb c(q) uub. 0036 qmin q qmax 0037 函数 f。
33、(q) 包括 f1(q) 和 f2(q) 这两个分离目标， 从而 f(q) f1(q)+f2(q)。第一 目标函数 f1(q) 最小化在虚拟主体的特征 ( 例如他们的手和脚 ) 的如自由度矢量 q 和参数 指定的当前定位与虚拟主体的特征为了开始任务而应当处于的如在矢量 p 中指定的定位 之间的距离。在一个实施例中， 基于对平方跟踪误差范数的求和来实现这一最小化 ： 0038 0039 在这一情况下， ei是用于任务矢量 p 中的每个条目的跟踪误差。用于个别任务的 跟踪误差可以主要地描述表示的定位误差和表示的定向误差。 0040 0041 定义定位误差为其中和 pi分别对应于用于任务的希望和预测。
34、 的定位。定义按照角度和轴误差的定向误差为 ： 0042 0043 其中和Rin s a分别对应于任务p的希望和预测的单位矢 量三元表示。任务的希望的定位和希望的定向是设计的部分 ( 或者通过测量来确定 )。任 务的预测的定位和预测的定向是计算的矢量 q 的函数。使用前向运动函数来确定任务的预 测的定位和定向。 另外， i是用于对于待执行的任务中的每个任务的执行而给予相对优先 级的标量。 0044 第二目标最小化如以下进一步描述的等式 23 定义的不舒适约束。这使初始姿态 优先朝着对于用户更令人舒适的关节定位。 0045 0046 函数 f(q) 的最小化受制于由 ulb( 下界 ) 和 uu。
35、b( 上界 ) 界定的约束函数 c(q)。因 说 明 书 CN 104380306 A 9 6/14 页 10 此， f(q) 在总是维持在 ulb与 uub之间的 c(q) 之时被最小化。ulb和 uub的值可以是有穷或 者无穷的。在一个实施例中， 约束函数 c(q) 包括 c1(q) 和 c2(q) 这两个部分， 从而 c(q) c1(q)+c2(q)。 第一约束函数c1(q)对虚拟主体的关节在静态均衡时施加的关节转矩s实 行约束。 0047 s c1(q) g(q)+JTfes (6) 0048 其中 fes是在静态条件之下对虚拟主体的关节操作的外力， 并且其中 g(q) 描述 可以从下。
36、式计算的对虚拟主体的关节操作的重力转矩， 0049 0050 其中表示在每段的重心的雅可比矩阵， 并且 g 是重力加速度的 31 矢量。 0051 第二约束函数 c2(q) 用来避免自碰撞和与环境的碰撞。在一个实现方式中， c2(q) dk(q)， 其中 ： 0052 0053 其中 dk是在包括在虚拟主体的身体上的点的可能 nc对点与在虚拟主体的身体上 的另一点或者在测试的设计中存在的另一外部主体上的点之间的最小距离。因此， 在始终 最小化 f(q) 之时， 维持 dk(q) 对于在虚拟主体的身体上的所有点而言大于零。 0054 概括而言， 根据下式确定初始姿态 ： 0055 0056 s.。
37、t.qmin q qmax. 0057 lb s ub. 0058 0059 在一个实施例中， 可以使用非线性约束优化求解来确定初始姿态。非线性约束 优化求解的示例包括 MATLABTM OPTIMIZATION TOOLBOX 和非线性内部点信任区域优化 (KNITRO)。 0060 姿势确定 0061 运动学模型 0062 如以上介绍的那样， 姿势确定系统 104 被配置为确定主体在也遵守对虚拟主体的 运动所施加的约束集合之时在实现一个或者多个任务的整个过程中的姿势。 在一个实施例 中， 使用闭合形式多目标优化 (MOO) 技术来确定初始姿态。这一技术结合差分运动学模型 以确定姿势。该技术。
38、被解析地推导并且实时运行。使用这一技术， 系统 104 在 t0的初始姿 态之后多个时间t输出姿势作为姿态矢量集合q， 其中时间t的数目依赖于在姿势中希望的 姿态框架数目和待完成的任务。 0063 如以上那样， 每个矢量 q 包括用于在虚拟主体的铰接式模型中的每个自由度的数 值。可以表示在时间 t 的姿态为矢量 q q1， qnT。这里， n 代表自由度总数。个别而 言， 用于个别时间 t 的每个矢量代表虚拟主体的姿态。总而言之， 矢量 q 与参数一起代表虚 说 明 书 CN 104380306 A 10 7/14 页 11 拟主体的姿势。 例如， 如果任务是拉动手闸， 则姿势将代表虚拟主体的。
39、关节在从开始拉动手 闸到完成的整个运动过程中的定向 ( 并且因此代表这些关节的定位 )。 0064 关于任务， 可以有待完成的多于一个任务。因而， 这里 i(i 1k) 是与每个任务 关联的索引。考虑用于执行 k 个操作任务的场景， 这些操作任务的定位和 / 或定向的时间 历史被指定。对于每个任务， 矢量 p 代表每个任务的定位和 / 或定向的时间历史。而虚拟 主体仅使用用于每个自由度的角度来代表， 对照而言， 用于任务的矢量p可以包括定位(即 笛卡尔 ) 分量以及旋转 ( 即角度 ) 分量。 0065 姿势确定是运动学跟踪控制算法， 因为姿势确定系统 104 尝试让姿势跟踪任务。 对于任务，。
40、 与指定的任务关联的空间速率矢量由下式给定 ： 0066 0067 其中 wi是任务框架的角度速率并且是任务 i 的笛卡尔速率。这里， 任务 p 的参考框架是参照初始地与虚拟主体的骨盆对准的全局坐标系。任务框架是与任务 p 关联 的身体节段的参考框架。任务 p 的运动可以相对于在身体外部的全局参考框架来描述。备 选地， 任务 p 的运动可以相对于全局坐标系或者相对于虚拟主体的骨盆的运动来描述。并 非所有任务将具有定位和定向分量。一些任务将仅有定位分量， 而一些任务将仅有定向分 量。 0068 为了确定铰接式模型在 t0的初始姿态之后的任何时间时刻的姿态， 使用差分运动 学模型。差分运动模型将为。
41、了实现指定的任务中的每个任务 ( 例如， 通过路径或者使用起 点和终点 ) 而需要的运动映射到虚拟主体的对应运动。这通过改变虚拟主体的自由度 ( 例 如关节 ) 随时间的值来实现。这创建在关节的速率 ( 或者关节空间速率 ) 到任务的速率 (或者任务空间速率)之间的映射。 在一个实施例中， 可以表达用于执行这一映射的差分运 动学模型为 ： 0069 0070 其中 J 对应于增广雅克比矩阵， 0071 0072 雅克比是每个任务 p( 对于 k 个任务 ) 相对于 q 的偏导数。换而言之， 它是相对于 人类主体的关节的运动而言的任务的运动。雅克比矩阵可以被分解成它的分别由 Jo和 Jp 表示的。
42、旋转和平移分量。 0073 0074 利用差分运动模型的逆来确定姿势 0075 使用在等式 10 中描述的差分运动学模型， 通过确定来确定在任何给 定的时间时刻 tl的姿态 q。在任务开始时， 可以使用初始姿态。在一个实施例中， 通过最小 化在时间 tl的预测的任务定位和 / 或定向 pl与矢量 ql之间的笛卡尔误差来确定在任何给 定的时间时刻 tl的姿态 q。对等式 10 求逆的一阶闭环逆运动学 (CLKI) 公式可以用来最小 化笛卡尔误差和确定姿态 q。添加反馈纠正项以提高跟踪性能。CLIK 公式为 ： 说 明 书 CN 104380306 A 11 8/14 页 12 0076 0077。
43、 其中 vd是希望的空间速率矢量， 并且其中 e 是在希望的任务矢量与预测的任务矢 量之间的跟踪误差。预测的姿态通过对等式 13 的数值积分来获得。一旦获得 q， 预测的任 务矢量可以通过求解前向运动学等式来计算， 这些前向运动学等式是 q 的函数。包括定位 和定向 (Pd， d) 的希望的任务矢量 pl从任务本身 ( 例如从提供的运动路径或者终点 ) 是 已知的。Kp是对误差的收敛速率进行控制的对角反馈增益矩阵， 并且 J+是被正定矩阵 W 加 权的 J 的右伪逆 ： 0078 J+ W-1JT(JW-1JT)-1 (14) 在实践中， 考虑奇点在矩阵 J 中的出现， 等式 14 可以 用奇。
44、点健壮阻尼最小平方伪逆来替换。 0079 用于个别任务i的跟踪误差e可以包括定位误差和定向误差分量。 这些 可以被一起表示为 ： 0080 简 单 地 定 义 定 位 误 差 为 其中和 pi分别对应于希望和预测的任务定位。可以按照角度和轴误差 表达定向误差为 ： 0081 0082 其中和Rin s a分别对应于任务定向的希望和预测的单位 矢量三元表示。 0083 权值矩阵 W 施行对虚拟主体在设计内的运动进行限制的约束中的至少一些约束。 在一个实施例中， 权值矩阵 W 是施行关节限制约束、 自穿透约束、 关节不舒适约束和能量耗 费约束 ( 也称为动态一致性约束 ) 的复合权值矩阵。在一个实。
45、施例中， 复合权值矩阵 W 是 其元素从约束集合推导的对角矩阵 ： 0084 W aWh+(1-a)Wf+Wd (17) 0085 其中 Wh是其元素从关节限制约束和关节不舒适约束推导的权值矩阵， Wf是其元素 从碰撞约束推导的权值矩阵， 并且 Wd是其元素从能量耗费约束推导的权值矩阵。参数 a 是 可以用来对前两个权值矩阵的贡献进行调制的标量索引。 以下进一步描述这些约束中的每 个约束。 0086 向姿势确定中结合接触约束 0087 在评估设计时， 一个约束类型是在虚拟主体与设计的部件之间的接触约束。接触 约束指示虚拟主体被预计在实现任务的整个过程中维持与之接触的表面。 接触约束的示例 是在。
46、虚拟主体的腿与倚靠座位的背、 倚靠头枕的头和倚靠踏板中的一个或者多个踏板的脚 之间的恒定接触。 0088 在一个实现方式中， 向在以上等式 13 中描述的逆运动学模型中结合接触约束。在 这一实现方式中， 待实现的任务和待遵守的接触约束视为分离子任务， 每个子任务有它们 自己的用于实现的优先级。接触约束是更高优先级子任务。待实现的实际 ( 或者操作 ) 任 务是更低优先级子任务。在一个实施例中， 待实现的操作任务在接触约束子任务的零空间 说 明 书 CN 104380306 A 12 9/14 页 13 (null-space)中操作。 无法在实现操作任务之时同时实行接触约束意味着该设计对于讨论。
47、 的虚拟主体是不可行的。可以实行的接触约束的数目依赖于系统的冗余程度。冗余程度可 以基于比为了实现任务并且也遵守约束集合而需要的自由度数目更小的虚拟主体的自由 度数目来确定。 可以预先或者在仿真期间对接触约束设置优先级以向一个约束给予较另一 约束更高的优先级。 0089 使用来自以上等式 10 的差分运动学模型， 接触约束可以表达为 ： 0090 0091 其中 vc是约束的速率矢量并且 Jc是关联雅克比矩阵。在许多情况下， 接触约束包 括在虚拟主体与设计的部件之间的接触点， 其中接触点相对于全局框架是固定的。在这些 情况下， 因此 vc 0。 0092 结合用于实现任务的运动学模型 ( 等式。
48、 X) 和用于遵守接触约束的运动学模型 ( 等式 10) 的逆运动学模型可以由下式代表 ： 0093 0094 其中 ： 0095 0096 并 且 其 中 I 是 单 位 矩 阵 并 且 v* (vd+Kpe)， 并 且 其 中 如 以 上 那 样， J+ W-1JT(JW-1JT)-1( 等式 14， 为了清楚而重复 )， 并且其中 ： 0097 0098 在等式 22 中的第一项描述用于实行接触约束的更高优先级子任务。第二项 落在主子任务的零空间中并且被包括以执行操作任务。如先前描述的那 样， 在等式 20 中的广义逆和被 W 加权以满足在约束集合中的除了接触约束之外的约 束。 0099。
49、 如以上介绍的那样， 在任何给定的时间时刻 tl的姿态 q 通过确定来 确定。 0100 不舒适和关节限制约束 0101 不舒适约束被配置为奖励如下虚拟主体姿态， 其中主体的关节接近中性定位， 并 且随着主体的关节迫近关节限制而越来越多地惩罚虚拟主体姿态。因此， 不舒适约束基于 主体的关节 ( 对于关节 i 为 qi) 相对于每个关节的上角度限制 qi， max) 和下角度限制 qi， min) 而言的当前角度评估虚拟主体的不舒适水平。根据这一点， 不舒适约束 h1(q) 可以表达为 ： 0102 0103 其中 ai是依赖于关节的缩放因子， qi代表第 i 个自由度的广义坐标， 并且 qi ； N是 关节的中性定位。 0104 由表示的 h1的梯。