本文關(guān)鍵詞：面向移動服務(wù)機器人的部分特殊姿態(tài)識別及云應(yīng)用擴展研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：家庭服務(wù)機器人與人之間除了通過語音交互以外,還需要像人類一樣通過“肢體語言”進行輔助交流。因此,機器人如何識別人的姿勢,就顯得非常必要。而人體姿態(tài)千變?nèi)f化,形態(tài)各異,很難通過一種穩(wěn)定的、通用的算法識別出來。本文主要針對家庭應(yīng)用場景中常見的揮手和跌倒兩種特殊的姿勢識別問題分別提出揮手檢測和倒地人體檢測方法,并根據(jù)這兩種檢測算法的應(yīng)用擴展和異構(gòu)機器人任務(wù)重復(fù)性問題,提出一種基于云機器人框架的知識共享方法。本文的主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新之處分為以下幾點：(1)針對揮手檢測中手勢難以定位問題,提出一種基于人臉識別的揮手檢測方法。該方法基于人臉識別算法來得到人臉的位置,通過圖像處理后采用漫水填充算法標記連通區(qū)域,然后通過構(gòu)造無向圖計算與人臉連通距離最大像素點,得到手指末端的位置信息。最后根據(jù)累計手指的移動距離來判斷是否有揮手發(fā)生。本文介紹的揮手檢測方法特別是在揮手人旁邊有其他人和揮手者坐著揮手時效果明顯。(2)人體檢測是家庭環(huán)境下服務(wù)機器人必須具備的一項基本功能。針對復(fù)雜家庭環(huán)境,倒地人體面臨地上雜物的干擾、遮擋等情況下,提出一種結(jié)合三維點云分割和局部特征匹配的倒地人體檢測方法。該方法對點云進行分割之后將每個物體橫向切分成若干段,對每段點云采用局部特征匹配并分類,并根據(jù)匹配段數(shù)來判斷是否為倒地人體。實驗證明該算法滿足服務(wù)機器人檢測人體實時性要求的同時具有良好的魯棒性,即使人體部分被遮擋,依然可以檢測到各種倒地姿態(tài)的人。(3)針對姿勢識別的復(fù)雜性以及異構(gòu)機器人任務(wù)重復(fù)性問題,提出一種基于云機器人的技術(shù)共享方法。該云平臺不同于其他云平臺,主要在于使機器人之間通過網(wǎng)絡(luò)可以共享信息和學習新的技術(shù)。主要從幾個方面來實現(xiàn)：1該云平臺使用結(jié)構(gòu)化的自然語言進行交流。選擇該語言是根據(jù)大部分服務(wù)機器人都具備解析自然語言句子的功能。與其他交流語言相比,本文提出的方法更加靈活,對不同構(gòu)造機器人具有適應(yīng)性,具有魯棒性以及對獲得的知識具有重復(fù)利用能力。2人類或互聯(lián)網(wǎng)可訪問知識庫也可通過該平臺與機器人共享知識以及接收機器人發(fā)來的求助信息和發(fā)送給機器人其想要的幫助信息。3.機器人僅需要在自身系統(tǒng)中調(diào)整一點即可與云平臺交互,而且本文提供了機器人加入該平臺的使用方法。
【關(guān)鍵詞】：家庭服務(wù)機器人 揮手檢測 人臉識別 三維點云分割 倒地人體檢測 特征匹配 云機器人
【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP242
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第1章 緒論13-19
• 1.1 課題背景及意義13-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 論文的主要內(nèi)容17-18
• 1.4 論文的組織安排18-19
• 第2章 揮手檢測與識別19-27
• 2.1 人臉識別19-20
• 2.2 漫水填充算法20
• 2.3 方法概述20-23
• 2.3.1 人臉檢測21-22
• 2.3.2 圖像處理22
• 2.3.3 連通區(qū)域填色及指尖定位22-23
• 2.4 揮手識別23
• 2.5 實驗分析23-25
• 2.5.1 實驗平臺23-24
• 2.5.2 實驗數(shù)據(jù)及分析24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-27
• 第3章 倒地人體檢測與識別27-37
• 3.1 SensorKinect+NITE+OpenNI介紹28-29
• 3.2 點云信息與PCL介紹29-30
• 3.3 方法概述030-33
• 3.3.1 預(yù)處理31
• 3.3.2 點云分割31-32
• 3.3.3 點云分段32
• 3.3.4 特征檢測32-33
• 3.3.5 分類33
• 3.4 實驗33-36
• 3.4.1 實驗平臺33-35
• 3.4.2 實驗結(jié)果與分析35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第4章 基于云機器人的應(yīng)用擴展37-49
• 4.1 結(jié)構(gòu)化的自然語言38-39
• 4.2 云平臺框架39-41
• 4.3 方法介紹41-46
• 4.3.1 生成一個任務(wù)問題41
• 4.3.2 由任務(wù)問題生成指示41
• 4.3.3 從知識庫中生成指示41-42
• 4.3.4 由機器人任務(wù)規(guī)劃生成指示42-44
• 4.3.5 指示的使用方法44-45
• 4.3.6 平臺的實現(xiàn)45-46
• 4.4 實驗46-47
• 4.5 本章小結(jié)47-49
• 第5章 總結(jié)與展望49-51
• 5.1 本文工作內(nèi)容總結(jié)49-50
• 5.2 未來工作展望50-51
• 參考文獻51-55
• 致謝55-57
• 在讀期間參加的科研項目57-59
• 在讀期間發(fā)表的學術(shù)論文與取得的研究成果59

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