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助老助残移动机器人手势交互控制研究

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声明

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2国内外研究现状

1.3论文主要研究内容与结构

第二章 移动机器人手势交互方案

2.1 引言

2.2 基于计算机视觉的手势识别

2.3移动机器人手势交互系统

2.4 智能轮椅手势交互方案

第三章 基于Kinect的动态手势分割与跟踪算法

3.1 引言

3.2 融合深度信息和彩色图像信息的手势分割

3.3 融合Camshift算法与Kalman滤波的手势跟踪

3.4 本章小结

第四章 应用模糊控制的虚拟手柄手势交互控制方法

4.1 引言

4.2 手心坐标转换与虚拟手柄机制

4.3模糊控制在人工智能背景下的概述

4.4应用模糊控制对虚拟手柄坐标进行置位控制

4.4本章小结

第五章 智能移动轮椅手势交互控制实验

5.1 引言

5.2 智能移动轮椅实验平台开发环境与架构

5.3 手势跟踪检测实验

5.4 应用手势交互方法控制智能轮椅按指定路线运行实验

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 未来展望

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间申请的专利

附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢

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摘要

随着医疗技术与科研水平的突破,智能助老助残移动服务机器人为行动不便的残障人士提供了出行上的便利。对于老年人尤其是残障人士在使用轮椅时,轮椅的人机交互设计就显得十分之关键。手势交互的实时性、稳定性与易学性深刻地影响到用户的使用体验。本文从这个问题出发设计出一种基于Kinect摄像头的在智能移动轮椅上使用的手势交互控制方法以用来可靠、实时地用手部动作控制轮椅运行。本文的主要研究内容与成果如下:
  (1)依据手势识别技术的基础理论与方法,在实验平台的硬件结构框架设计与轮椅驱动控制设计背景下,首先对用户的手势交互展开需求分析工作,其次以需求为纲设计出一种虚拟手柄手势交互方法,此方法模拟了实体的操纵连杆,在手部处于不同空间位置时给定相应的行动速度和转角数据,同时虚拟手柄的控制过程使用了图形化界面进行的实时显示。
  (2)在手势交互控制环节的第一步,应用Kinect摄像头对手势分割与手势跟踪问题进行了研究。在手势分割部分,分析基于高斯肤色模型手势分割方法的不足,设计出基于深度信息与肤色信息分割手势的方法且进行实验。手势跟踪环节使用Camshift算法与Kalman滤波两者结合的跟踪算法,收集视频图像中的手部坐标位置效果良好。
  (3)在手势交互控制环节的第二步,先进行实现手势空间坐标转换与虚拟手柄机制设定工作;然后对本手势交互控制系统进行模糊控制需求分析、进行模糊控制器设计。完成应用模糊控制对虚拟手柄进行坐标置位控制的工作。
  (4)搭建智能移动轮椅实验平台,在不同实际场景下进行手势获取干扰性实验和手势控制智能轮椅按指定路线运行的实验。重点分析各类测试结果,检测手势交互控制方法在稳定性和平滑性是否满足设计要求。通过实验证明智能轮椅经模糊置位控制在运行平滑性和按指定路线运行能力上基本达到要求。

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