基于Nao机器人的人机交互及动作模拟技术研究

目录

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第1章绪论

1.1 课题来源

1.2论文研究背景、目的和意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 人机交互研究现状分析

1.3.2 深度学习研究现状分析

1.3.3Nao机器人研究现状

1.4 本文主要工作和组织结构

第2章Nao机器人动作模仿算法设计

2.1 扩展卡尔曼滤波算法

2.2Nao机器人运动学原理分析

2.2.1 机器人运动学

2.2.2机器人连杆变换

2.2.3机器人雅可比矩阵计算

2.3 Nao机器人手臂D-H建模

2.4 机器人空间转换算法研究

2.4.1 传统机器人空间坐标转换算法分析

2.4.2 改进的机器人空间转换算法

2.5实验对比分析

2.6 本章小结

第3章人体动作识别算法研究

3.1机器人动作识别作用

3.2动作识别训练数据集获取

3.3卷积神经网络原理分析

3.3.1 卷积神经网络原理

3.3.2VGGNet卷积网络模型相关原理

3.4卷积神经网络改进

3.4.1 传统卷积网络模型搭建及相关参数设置

3.4.2传统网络训练过程与结果分析

3.4.3改进的卷积神经网络模型

3.4.4 改进后的网络模型训练过程与结果分析

3.5 本章小结

第4章人机交互系统设计

4.1 硬件平台搭建

4.2软件平台搭建

4.2.1Nao机器人网络通信及运动控制模块搭建

4.2.2 Kinect人体动作跟随实现

4.2.3 人体动作识别实现

4.3 Nao机器人人体动作模仿实验

4.4 Nao人体动作识别实验

4.5本章小结

第5章总结与展望

5.1 总结

5.2展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间的研究成果