双臂机器人辅助穿衣：基于球面坐标系的紧身服装策略

机器人辅助穿衣是机器人操控领域的一个热门但具有挑战性的主题，具有显著的提升生活质量的潜力。目前，机器人辅助穿衣的大多数研究集中于如何穿上松紧服装，较少关注紧身服装。对于前者，由于袖口较大，单个机器人臂通常可以成功完成穿衣任务。然而，对于后者，单个机器人臂进行穿衣往往会失败，因为袖口较窄且袖口刚性递减，这最终导致袖口卡住。本文提出了适用于穿紧身服装的双臂穿衣策略。为便于编码适应不同人类手臖姿态的穿衣轨迹，建立了穿衣的球面坐标系。我们将球面坐标系的方位角作为任务相关特征，用于双臂操控。基于该坐标系，我们采用高斯混合模型（GMM）和高斯混合回归（GMR）进行仿生学习，以生成适应不同人类手臖姿态的穿衣策略。通过各种实验验证了所提出方法的有效性。