在機(jī)器人技術(shù)飛速發(fā)展的今天,機(jī)器人在工業(yè)中的應(yīng)用程度已經(jīng)成為工業(yè)技術(shù)是否成熟的標(biāo)志。近年隨著來(lái)機(jī)器人控制技術(shù)的發(fā)展,人與機(jī)器人之間的交互方式變的越來(lái)越簡(jiǎn)單,交互方式也逐漸由傳統(tǒng)的示教器控制向一種更加自然的交互方式—體感技術(shù)控制過(guò)渡。利用人體動(dòng)作和手勢(shì)進(jìn)行機(jī)器人的控制,會(huì)減少很多繁瑣的機(jī)器人示教及程序操作,更加的方便和快捷。體感控制的人機(jī)交互方式關(guān)鍵技術(shù)是基于機(jī)器視覺(jué)對(duì)于人體動(dòng)作和手勢(shì)的識(shí)別。通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于體感技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀研究,發(fā)現(xiàn)目前大多數(shù)的體感技術(shù)還是傾向于游戲娛樂(lè)行業(yè),在對(duì)于機(jī)器人方面的應(yīng)用還比較欠缺。選取Kinect體感設(shè)備為本設(shè)計(jì)的開(kāi)發(fā)工具,Kinect體感設(shè)備是一種全新的人機(jī)交互設(shè)備,它能夠捕捉、跟蹤、識(shí)別人體的動(dòng)作、手勢(shì)和語(yǔ)音。Kinect體感設(shè)備還可以獲取人體的彩色圖像、深度數(shù)據(jù)以及人體骨骼圖像,通過(guò)人體的人體骨骼圖像的提取,從而可以實(shí)現(xiàn)人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的深度信息的獲取。本課題是通過(guò)引用微軟公司的Kinect的體感設(shè)備來(lái)進(jìn)行人體的姿態(tài)識(shí)別研究和機(jī)器人的體感控制仿真實(shí)現(xiàn)的。人體姿態(tài)的識(shí)別是進(jìn)行體感技術(shù)開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵。進(jìn)行人體姿態(tài)的骨骼圖像實(shí)時(shí)再現(xiàn),需要在設(shè)計(jì)進(jìn)行提取目標(biāo)對(duì)象的骨骼... 

【文章來(lái)源】：深圳大學(xué)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】：53 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 引言
    1.2 研究背景和意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外的發(fā)展趨勢(shì)
    1.4 本課題的主要內(nèi)容
    1.5 本章小結(jié)
第2章 體感識(shí)別技術(shù)原理
    2.1 課題所用體感識(shí)別設(shè)備的選取
    2.2 體感技術(shù)原理
    2.3 體感設(shè)備—Kinect
        2.3.1 Kinect設(shè)備結(jié)構(gòu)
        2.3.2 Kinect設(shè)備原理
        2.3.3 Kinect設(shè)備開(kāi)發(fā)環(huán)境
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于Kinect的人體姿態(tài)識(shí)別
    3.1 人體骨骼節(jié)點(diǎn)的提取
        3.1.1 骨骼數(shù)據(jù)流
        3.1.2 骨骼框架提取
        3.1.3 骨骼對(duì)象的追蹤
        3.1.4 獲取關(guān)節(jié)點(diǎn)信息
    3.2 人體姿態(tài)識(shí)別的實(shí)現(xiàn)
    3.3 本章小結(jié)
第4章 3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理
    4.1 3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取
    4.2 點(diǎn)云處理
        4.2.1 點(diǎn)云過(guò)濾
        4.2.2 點(diǎn)云校準(zhǔn)
    4.3 本章小結(jié)
第5章 基于體感控制機(jī)器人的仿真實(shí)現(xiàn)
    5.1 Processing語(yǔ)言
    5.2 機(jī)器人模型仿真
        5.2.1 機(jī)器人模型建模
        5.2.2 角度測(cè)量轉(zhuǎn)化算法
    5.3 體感控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理
        5.3.2 體感控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于kinect傳感器的物體三維重建[J]. 郭連朋,陳向?qū)?徐萬(wàn)朋,劉田間.  四川兵工學(xué)報(bào). 2014(11)
[2]基于Kinect骨架信息的人體動(dòng)作識(shí)別[J]. 冷晶晶.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2014(09)
[3]基于深度圖像的人體動(dòng)作識(shí)別方法[J]. 劉飛,郝礦榮,丁永生,劉歡.  計(jì)算機(jī)工程. 2014(08)
[4]基于Kinect的機(jī)械臂目標(biāo)抓取[J]. 韓崢,劉華平,黃文炳,孫富春,高蒙.  智能系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2013(02)
[5]基于索引結(jié)構(gòu)的手語(yǔ)詞庫(kù)的設(shè)計(jì)[J]. 于美娟,許力,劉巖愷,馬希榮.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2012(12)
[6]Kinect核心技術(shù)之骨架追蹤技術(shù)[J]. 余濤,葉金永,邵菲杰,郭晨媛,蔡耀.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2012(10)
[7]用戶習(xí)慣性行為下的自然交互設(shè)計(jì)分析[J]. 張輝,許坤.  遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2010(05)
[8]基于MATLAB Robotics Toolbox的機(jī)器人學(xué)仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)[J]. 謝斌,蔡自興.  計(jì)算機(jī)教育. 2010(19)
[9]FPGA實(shí)現(xiàn)滑動(dòng)平均濾波算法和LZW壓縮算法[J]. 陳世海,裴東興,張琦.  電子設(shè)計(jì)工程. 2010(02)
[10]基于圖形編程技術(shù)的服務(wù)機(jī)器人人機(jī)交互系統(tǒng)的研究[J]. 李瑞峰,呂開(kāi)元.  制造業(yè)自動(dòng)化. 2003(03)

碩士論文
[1]基于Kinect傳感器的動(dòng)靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別研究[D]. 衛(wèi)潔.上海師范大學(xué) 2015
[2]三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理研究[D]. 劉騰飛.西安電子科技大學(xué) 2014
[3]散亂點(diǎn)云邊界提取及孔洞修復(fù)算法研究[D]. 晏海平.南昌大學(xué) 2014
[4]基于Kinect的手勢(shì)識(shí)別與機(jī)器人控制技術(shù)研究[D]. 王松林.北京交通大學(xué) 2014
[5]基于深度攝像機(jī)的飛機(jī)座艙三維重建技術(shù)研究[D]. 雷偉.南京航空航天大學(xué) 2014
[6]基于Kinect深度圖像的手勢(shì)識(shí)別研究[D]. 李長(zhǎng)龍.西華大學(xué) 2014
[7]基于Kinect骨架信息的人體動(dòng)作識(shí)別[D]. 劉飛.東華大學(xué) 2014
[8]Kinect交互技術(shù)在工業(yè)設(shè)計(jì)中的開(kāi)發(fā)研究[D]. 羅凱.浙江工業(yè)大學(xué) 2013
[9]基于Kinect的遠(yuǎn)程機(jī)械臂體感控制系統(tǒng)研究[D]. 裴巖明.大連理工大學(xué) 2013
[10]基于Kinect的人體目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤[D]. 楊林.大連海事大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3247537