人與機(jī)器人交互中手勢控制技術(shù)的研究.pdf

1、隨著機(jī)器人控制技術(shù)和圖像識別技術(shù)的快速發(fā)展,基于手勢識別的視覺機(jī)器人主從控制技術(shù)越來越受到人們的關(guān)注,在脫離鍵盤、鼠標(biāo)、紅外、藍(lán)牙遙控,或者脫離可穿戴設(shè)備的前提下,如何能夠準(zhǔn)確、高效的控制機(jī)器人作業(yè);如何能夠簡潔、高效率的傳輸控制信息,顯得十分必要。由于手勢控制具有并行性,在短時間里,一個手勢能夠傳達(dá)較多的信息和語義,通過手勢來控制機(jī)器人,不僅可以提高交互的效率,同時能夠減輕繁雜的通信設(shè)備,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　由于手勢在不同

2、的背景,不同的時間,或者在不同的人做手勢的前提下,手勢圖像往往具有平移、旋轉(zhuǎn)、縮放,錯切等特點(diǎn),如何能夠在復(fù)雜背景下提取出手勢圖像,并對手勢信息進(jìn)行提取和快速的識別,是本文主要研究的內(nèi)容。
　　基于幾何特征的手勢識別模型往往速度很快,但是對手勢有一定的要求,而極半徑矩模型的特點(diǎn)很好適應(yīng)手勢變化的基本特點(diǎn)要求,但是極半徑矩不能夠適用于非等比例伸縮的手勢。因此,如何對手勢進(jìn)行分類,然后結(jié)合這兩種模型的優(yōu)勢,對一定的手勢進(jìn)行快速識別,是

3、本文主要研究的核心。
　　首先在HSV空間根據(jù)皮膚的顏色分布找到手勢圖像輪廓,基于幾何特征和極半徑模型利用手勢自身的特點(diǎn),根據(jù)手勢特點(diǎn)找到手勢的中心,并對手指進(jìn)行劃分,在圖形學(xué)上大致確定手勢的分類,同時對該手勢進(jìn)行基于輪廓的極半徑中心距信息提取。然后對幾何特征信息和極半徑的分類信息進(jìn)行權(quán)重分類,使得結(jié)果更加精準(zhǔn)。
　　最后在全自主仿人智能機(jī)器人平臺上進(jìn)行試驗(yàn),對不同的手勢,不同人的同一個手勢,不同背景下的手勢等進(jìn)行試驗(yàn),試驗(yàn)