近年來,隨著科技與工藝的迅猛發(fā)展,智能服務(wù)機(jī)器人應(yīng)運(yùn)問世,通過不斷地積累和突破,大量智能服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)品和設(shè)備已漸漸地融入到社會大眾的工作和生活當(dāng)中。人機(jī)交互是智能機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù),手勢識別是智能機(jī)器人實現(xiàn)友好、自然、人性化交互的重要途徑。手勢識別解讀手、臂姿態(tài)或其運(yùn)動所包含的交互意義,達(dá)成人與機(jī)器的自然交流。本文圍繞智能服務(wù)機(jī)器人的手勢識別技術(shù),及其在人機(jī)交互中的應(yīng)用問題,開展了以下幾個方面的研究:首先,針對手勢識別的環(huán)境復(fù)雜多變問題,設(shè)計了一種空白背景和復(fù)雜背景復(fù)合的處理方式,基于手勢背景實時切換圖像預(yù)處理模式,另通過可見光與紅外光的復(fù)合,實現(xiàn)對白天和黑夜環(huán)境下手勢識別的兼容,提升了靜態(tài)手勢識別系統(tǒng)對環(huán)境的適應(yīng)能力。其次,針對動態(tài)手勢的構(gòu)型不固定、動作時序幀數(shù)不一致問題,探索了基于多重長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型方法,結(jié)合Kinect骨骼信息,實現(xiàn)了對具有不同形態(tài)、不同時序幀數(shù)的同一動態(tài)手勢的分類識別。最后,針對手勢識別技術(shù)在智能服務(wù)機(jī)器人指令控制方面的有效應(yīng)用問題,設(shè)計了一套手勢識別和智能服務(wù)機(jī)器人交互系統(tǒng),通過仿真驗證了手勢識別技術(shù)對智能服務(wù)機(jī)器人進(jìn)行指令控制的可行性和有效性。

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1靜態(tài)手勢(左)與動態(tài)手勢(右)示例

[3-5]。圖1-1靜態(tài)手勢(左)與動態(tài)手勢(右)示例手勢識別涉及并相互交叉多個學(xué)科領(lǐng)域，其中包括數(shù)學(xué)、模式識別、圖像處理等，這種多領(lǐng)域的涵蓋給手勢識別的研究帶來了相當(dāng)大的困難[6-7]。另一方面，手勢識別技術(shù)又在智能駕駛[8]、智能手語識別系統(tǒng)[9]等各個領(lǐng)域的應(yīng)用前景一片光....

圖2-2不同類型的手勢識別傳感器1）單目攝像頭與多目攝像頭

數(shù)據(jù)預(yù)處理手勢檢測特征提取手勢分類傳感器技術(shù)人機(jī)交互圖2-1手勢識別與交互流程2.1傳感器技術(shù)2.1.1數(shù)據(jù)采集方式在手勢識別過程開始之前，原始手勢數(shù)據(jù)需要由傳感器設(shè)備進(jìn)行采集，如圖2-2所示。技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展往往來自于日常生活中受到的啟發(fā)，站在人類的角度思考，我們用....

圖2-3谷歌ProjectSoli

圖2-3谷歌ProjectSoli數(shù)據(jù)采集方式在2.1.1小節(jié)同方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的優(yōu)缺表1-1不同傳感器技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)比優(yōu)點(diǎn)設(shè)置簡單性能強(qiáng)大信息豐富、技術(shù)較成熟響應(yīng)即時、追蹤定位準(zhǔn)確設(shè)備簡單、避免人體接觸并沒有所有人機(jī)交互應(yīng)用場

圖3-2四種預(yù)定義靜態(tài)手勢基于以上所考慮的出發(fā)點(diǎn)，結(jié)合手勢語義的簡明性及完成手勢狀態(tài)的簡易性，本文

面向智能服務(wù)機(jī)器人的手勢識別技術(shù)研究取勢識別的人機(jī)交互中，使用者和機(jī)器在操作簡明勢識別到指令的生成，本質(zhì)上是一個映射過程供更為自然、舒適、順暢的交流，故只需設(shè)定核果僅僅考慮手勢識別功能強(qiáng)大性，為太多的非了使用者記憶手勢到指令的映射任務(wù)量，給使

本文編號：3984508