在全球老齡化的大背景下,作為老年人的重要代步工具,傳統(tǒng)的電動輪椅并不適合老人操控。在智能化養(yǎng)老的發(fā)展背景下,開發(fā)易于操控、不影響老人生活習慣的智能輪椅是必然趨勢。本文研究開發(fā)了一款具有自動跟隨和自然手勢導航功能的智能輪椅MIYABIIV。其中,基于單目魚眼攝像頭和自主開發(fā)的檢測與跟蹤融合識別算法通過深度學習方式實現(xiàn)了輪椅的自動跟隨功能,實驗證明該模塊具有良好的跟隨性和一定的魯棒性;在自然手勢導航方面,通過對手勢進行多邊形擬合簡化、指向提取等算法結(jié)合機器學習中的支持向量機分類算法,實現(xiàn)了通過自然手勢導航輪椅的功能。本文的主要研究內(nèi)容如下:首先,開發(fā)了基于深度攝像頭的自然手勢導航模塊。通過膚色檢測和手臂干擾去除提取了手部圖像,運用多邊形擬合手部圖像,采用支持向量機算法進行模型訓練與識別,實現(xiàn)了 99%的自然手勢識別率。其次,進行了基于魚眼攝像頭的自動跟隨模塊的開發(fā)。在相關(guān)濾波和深度學習算法的基礎(chǔ)上,研究了針對人體下肢檢測與跟蹤算法。在實現(xiàn)二維目標跟蹤的基礎(chǔ)上,通過與鏡頭標定和坐標轉(zhuǎn)換獲得用戶與輪椅的相對位置,實現(xiàn)輪椅的自動跟隨。接著,在電動輪椅上安裝了自動跟隨和手勢導航相關(guān)傳感器與控制器,...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 智能輪椅研究現(xiàn)狀
        1.2.2 輪椅自動跟隨研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第二章 自然手勢導航模塊算法
    2.1 手勢圖像預(yù)處理
    2.2 膚色檢測
    2.3 去除手臂干擾
    2.4 多邊形擬合
    2.5 自然手勢分類
        2.5.1 自然手勢定義
        2.5.2 指向手勢的定義與方向提取
    2.6 手勢識別模型特征提取
    2.7 SVM模型的建立
    2.8 本章小結(jié)
第三章 自動跟隨模塊的開發(fā)
    3.1 系統(tǒng)框架
    3.2 下肢檢測模塊
        3.2.1 目標檢測網(wǎng)絡(luò)
        3.2.2 模型訓練與評估
        3.2.3 檢測執(zhí)行
    3.3 下肢跟蹤模塊
        3.3.1 KCF理論
        3.3.2 跟蹤執(zhí)行
    3.4 檢測與跟蹤融合算法
    3.5 目標丟失判斷
    3.6 跟蹤目標點選擇
    3.7 魚眼鏡頭標定
    3.8 坐標轉(zhuǎn)換
    3.9 本章小結(jié)
第四章 控制模塊的開發(fā)
    4.1 硬件平臺
    4.2 輪椅控制模塊
    4.3 自然手勢導航控制模塊
        4.3.1 模糊控制
        4.3.2 障礙物檢測
    4.4 自動跟隨控制模塊
    4.5 PID調(diào)節(jié)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 實驗
    5.1 自然手勢導航實驗
        5.1.1 導航實驗
        5.1.2 避障實驗
    5.2 自動跟隨模塊相關(guān)實驗
        5.2.1 目標點選擇合理性實驗
        5.2.2 攝像頭定位精度
        5.2.3 輪椅跟隨精度
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻
攻讀學位期間的研究成果
致謝



本文編號：3989307