基于Kinect的手勢識別與機(jī)器人控制技術(shù)研究.pdf

1、隨著機(jī)器人控制技術(shù)的發(fā)展，人與機(jī)器人之間的交互活動變得越來越普遍。利用人體動作和手勢來控制機(jī)器人可以代替復(fù)雜繁瑣的程序操作，簡單方便地操縱機(jī)器人，向機(jī)器人發(fā)布命令，與機(jī)器人進(jìn)行交互?；跈C(jī)器視覺的人體動作和手勢識別是實現(xiàn)新一代人機(jī)交互系統(tǒng)所不可缺少的一項關(guān)鍵技術(shù)。作為一個革命性的產(chǎn)品，Kinect體感設(shè)備能夠獲取彩色圖像、深度圖像以及人體骨骼圖像，并提供了一種全新的人機(jī)交互的方式。它能夠捕捉、跟蹤人體的動作、手勢和聲音。本文通過利用Ki

2、nect體感設(shè)備進(jìn)行靜態(tài)手勢識別和動態(tài)手勢識別，并在此基礎(chǔ)上配合機(jī)器人動作實現(xiàn)人通過手勢控制機(jī)器人動作的無接觸式互動交互。
　　本文首先定義一套用于控制機(jī)器人動作的靜態(tài)手勢和動態(tài)手勢。針對靜態(tài)手勢，利用Kinect提供的深度信息分割出手掌部分，并結(jié)合人體骨骼圖像中的手掌節(jié)點信息，提出了基于雙層深度圖像信息的手指輪廓識別方法，不僅能夠檢測伸直手指的輪廓而且能夠檢測出彎曲手指的輪廓。在此基礎(chǔ)上，通過采用K曲率算法來定位指尖點，可較好地

3、實現(xiàn)靜態(tài)手勢的識別。針對動態(tài)手勢識別，通過利用動態(tài)時間規(guī)整算法(DTW)并結(jié)合靜態(tài)手勢識別，提出了動態(tài)手勢識別與靜態(tài)手勢識別結(jié)合的方法，不僅提高了動態(tài)手勢的準(zhǔn)確性，也增加了手勢組合的數(shù)量，進(jìn)而增加了手勢指令的豐富程度。在完成靜態(tài)和動態(tài)手勢識別之后，將有效識別的手勢作為指令通過無線通訊的方式發(fā)送給機(jī)器人控制系統(tǒng)，可以實現(xiàn)機(jī)器人與人體動作的互動。
　　本文所提出的基于Kinect的靜態(tài)手勢識別和動態(tài)手勢識別的方法較好地解決了人體手勢識