【摘要】：近年來,手勢識別控制已經(jīng)成為國內外智能機器人領域一個重要的研究課題,是一種非常靈活的人機交互。為了改變傳統(tǒng)的以機器為中心的交互方式,本文采用以手勢識別為中心且在復雜環(huán)境下的計算機視覺控制來實現(xiàn)移動機器人的自主行動,避免了傳統(tǒng)交互方式的接口較多,不靈活的局限性。本文的研究內容如下。首先,本文對目前手勢識別技術在控制領域的應用進行了綜述,分析了目前在該領域的主要研究方法。對自然手勢識別技術進行了分類分析,介紹了在手勢識別控制研究方向的基本理論。其次,先建立了手勢模板庫,然后對靜態(tài)手勢和動態(tài)手識別中需要用到的手勢分割、手勢識別、手勢跟蹤等技術都進行了分析與研究。然后根據(jù)本文識別控制系統(tǒng)的要求,采用C++語言對主要算法進行了實現(xiàn)和優(yōu)化。再次,對移動機器人的運動學模型進行了研究與分析。介紹了本文移動機器人的控制系統(tǒng)所需要的軟件和硬件,并且建立了輪式滑動機器人運動學模型。該模型是基于移動機器人在運動中的航向與固定方向之間的夾角差值來進行誤差分析,通過PID控制器來控制輪式滑動機器人兩側輪的差速,以實現(xiàn)移動機器人能準確的移動到目標位置。最后,將手勢識別系統(tǒng)和移動機器人控制系統(tǒng)進行整合,使用VS2010和Qt軟件開發(fā)平臺,結合OpenCV2.4.9開源庫,設計并且實現(xiàn)了手勢識別控制系統(tǒng)并且對系統(tǒng)進行測試與評估。最終實現(xiàn)用戶可以通過系統(tǒng)的人機交互界面,分別采用靜態(tài)手勢和動態(tài)手勢來現(xiàn)實對移動機器人的運動控制。
【圖文】：

圖 2 -1 手勢識別流程圖2.1.2 手勢提取與存儲技術手勢識別是涉及許多交叉學科的科學技術，下面會介紹主要且應用廣泛的學科在手勢識別中涉及的主要基礎理論。2.1.2.1 模式識別概述模式識別（Pattern Recognition）是指對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的信息采用具體的處理與分析。是對表征的事物或現(xiàn)象進行描述、辨識、分類、解釋的過程而且模式識別與心理學、生物學、統(tǒng)計學、計算機科學、控制理論等學科都息息相關。它是通過計算機應用數(shù)學技術來對模式的自動處理和判讀的研究，是人與生俱來的一項基本智能。隨著 20 世紀 40 年代計算機的出現(xiàn)以及隨后 50 年代人工智能的興起，人們希望可以通過計算機來替代和擴展人類的部分腦力勞動，隨即模式識別在 20 世紀 60 年代初快速的發(fā)展并成為一門新的學科。如文字識別、語音識別、指紋識別、遙感、醫(yī)學診斷圖像處理中的圖像分析等都應用到模式識

第二章 手勢識別技術基本理論在圖像分割、動作識別、運動跟蹤、人臉識別、機器視覺、物體識別等領域都有廣泛的應用。OpenCV 主要由 4 個關鍵的模塊組成，其結構模塊如圖 2-2 所示，其中 CV 模塊主要包含了圖像處理、運動分析、結構分析、物體跟蹤和模式識別等計算機視覺和數(shù)字圖像處理的算法。CXCORE 模塊包含了各種數(shù)據(jù)類型運算的基本函數(shù)。HighGUI 模塊包含了圖像視頻的輸入輸出，，圖形界面和系統(tǒng)調用函數(shù)的用戶交互部分。MLL 模塊是由一些聚類的算法和分類組成。除了這些子庫外，用戶可以自己根據(jù)程序需要編寫適合的接口函數(shù)，然后添加到函數(shù)庫中，只需在主程序中調用接口即可，從而大大的提高了開發(fā)的效率。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

【參考文獻】

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本文編號：2582107