本文關(guān)鍵詞： 手勢控制 Kinect傳感器 卡爾曼濾波 機(jī)械臂位姿控制 人機(jī)交互　出處：《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于Kinect動態(tài)手勢識別達(dá)到實時控制機(jī)械臂末端位姿的效果。位置控制信息的獲取采用Kinect計算手部4個關(guān)節(jié)點在控制中的位置變動,數(shù)據(jù)噪聲在控制中易引起機(jī)械臂誤動作和運動振動等問題,為了避免噪聲對實時控制的不利影響,采用卡爾曼濾波跟蹤降噪。姿勢控制信息通過采集手部點云經(jīng)濾波處理后應(yīng)用最小二乘擬合的方式獲取掌心所在平面,運用迭代器降噪處理。系統(tǒng)通過對手部位置和姿勢信息的整合、手勢到機(jī)械臂空間坐標(biāo)映射及運動學(xué)求解來實時控制機(jī)械臂末端位姿。實驗結(jié)果證明,手勢控制系統(tǒng)滿足控制要求,簡單、易于操作,機(jī)械臂實時響應(yīng)速度快、運動準(zhǔn)確。
[Abstract]:Dynamic gesture recognition based on Kinect achieves the effect of real-time controlling the position and pose of the manipulator. The position control information is obtained by Kinect to calculate the position change of the four knots of the hand in the control. In order to avoid the adverse effect of noise on real-time control, data noise is easy to cause mechanical arm misoperation and motion vibration. Kalman filter is used to track and reduce noise. Position control information is obtained by using least square fitting method to get the plane of palm center by collecting the point cloud of the hand after filtering. Through the integration of hand position and posture information, the mapping from gesture to manipulator space coordinate and kinematics solution, the system can control the terminal position and pose of manipulator in real time. Gesture control system meets the control requirements, simple, easy to operate, the robot arm real-time response speed, accurate motion.
【作者單位】： 吉林大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51305153、51575219)
【分類號】：TP241;TP391.41
【正文快照】： 引言隨著機(jī)器人相關(guān)領(lǐng)域的快速發(fā)展,人機(jī)交互形式正朝多樣化的方向發(fā)展,機(jī)器人技術(shù)受人工智能發(fā)展情況的制約,短時間內(nèi)難以達(dá)到機(jī)器人自主決策的要求,因此機(jī)器人的控制及應(yīng)用勢必離不開人的參與。為了較好地實現(xiàn)人機(jī)交互,基于機(jī)器視覺的人體動作和手勢識別是實現(xiàn)新一代人機(jī)交

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本文編號：1448351