近年來,隨著科技與工藝的迅猛發(fā)展,智能服務機器人應運問世,通過不斷地積累和突破,大量智能服務機器人產(chǎn)品和設備已漸漸地融入到社會大眾的工作和生活當中。人機交互是智能機器人的關鍵技術,手勢識別是智能機器人實現(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)或其運動所包含的交互意義,達成人與機器的自然交流。本文圍繞智能服務機器人的手勢識別技術,及其在人機交互中的應用問題,開展了以下幾個方面的研究:首先,針對手勢識別的環(huán)境復雜多變問題,設計了一種空白背景和復雜背景復合的處理方式,基于手勢背景實時切換圖像預處理模式,另通過可見光與紅外光的復合,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)境的適應能力。其次,針對動態(tài)手勢的構型不固定、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)絡模型方法,結合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,針對手勢識別技術在智能服務機器人指令控制方面的有效應用問題,設計了一套手勢識別和智能服務機器人交互系統(tǒng),通過仿真驗證了手勢識別技術對智能服務機器人進行指令控制的可行性和有效性。

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：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科領域，其中包括數(shù)學、模式識別、圖像處理等，這種多領域的涵蓋給手勢識別的研究帶來了相當大的困難[6-7]。另一方面，手勢識別技術又在智能駕駛[8]、智能手語識別系統(tǒng)[9]等各個領域的應用前景一片光....

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)預處理手勢檢測特征提取手勢分類傳感器技術人機交互圖2-1手勢識別與交互流程2.1傳感器技術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)需要由傳感器設備進行采集，如圖2-2所示。技術的創(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)同方式進行數(shù)據(jù)采集的優(yōu)缺表1-1不同傳感器技術優(yōu)缺點比優(yōu)點設置簡單性能強大信息豐富、技術較成熟響應即時、追蹤定位準確設備簡單、避免人體接觸并沒有所有人機交互應用場

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

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

本文編號：3984508