基于数据手套和双目视觉技术的虚拟手势及其空间位置跟踪

基于数据手套技术,搭建了虚拟手势交互系统,实现人手到虚拟手的映射. 对双目视觉中空间点定位模型进行了修改,提出一种基于两垂直摄像头的空间点定位模型,实现了基于双目视觉技术的运动目标位置与姿态跟踪;通过对CamShift算法的改进,提高了运动目标跟踪系统的准确性和自动性,解决了柔性物体的空间姿态捕捉问题. 在VS2008平台上,用VC++和双摄像头搭建了一个虚拟手势交互平台,通过实验,获取了图像及相应的角度与位置信息对照,将虚拟手的位置和姿态与图片相对照,对所提出的方法进行了验证,证明了该方法的有效性.     

四旋翼飞行器控制系统的设计与实现

为了解决四旋翼飞行器的飞行控制问题,设计了一种基于位置式比例积分微分(PID)算法的飞行控制系统.该控制系统以MSP430f149处理器为中央处理器,以MPU-6050传感器为惯性测量器件.在搭建的姿态控制平台上,为了实现控制系统的稳定飞行,结合四旋翼飞行器的飞行原理对传感器输出的姿态角进行PID控制,然后将PID控制器的输出信号与电机的基本油门相结合,用以调节4路脉冲宽度调制(PWM)信号占空比的方式来控制电调电路,再由电调驱动电机并控制电机转速.结果表明,俯仰角、横滚角、偏航角的误差均小于1°,验证了PID算法对四旋翼飞行器姿态角控制的有效性,保障了飞行器自稳定控制的鲁棒性.     

一种新型四轴搜救飞行器设计

为了解决重大自然灾害的灾后现场搜救问题,本文设计了一种新型的四轴搜救飞行器。该飞行器主要以MSP430单片机为控制核心,包括旋翼电机、姿态检测模块、无线视频传输模块、无线遥控模块等,其中姿态检测由陀螺仪传感器、加速度传感器以及大气压传感器。实验结果验证了该飞行器的有效性,能实现无线遥控以及远程视频传输。     

基于Kinect的典型零部件识别与定位

针对自动化拆卸的零部件识别与定位问题,提出了一种结合深度信息的典型零部件图像识别与定位方法.利用Kinect传感器获取彩色图像与深度图像,提取出两者之间的仿射变换矩阵,实现彩色图像的矫正;根据相关系数匹配法实现矫正后的彩色图像零部件识别;利用彩色图像与深度图像的对应关系对零部件进行定位.针对典型零部件,对Kinect传感器获取的图像进行仿真实验与处理,结果表明,该方法能对目标进行识别与定位,验证了方法的有效性.     

基于Kinect视觉功能的机器人控制方法

介绍了一种基于Kinect装置的机器人控制方法,该方法涉及机器人控制领域,并且具体应用于两轮自平衡机器人运动控制和人机交互系统。该方法针对两轮自平衡机器人的运动控制系统利用Kinect与DTW手势识别算法对其进行控制。实验结果表明：该方法能够实现人与两轮自平衡机器人的自然交互控制,并且具有良好的实时性和鲁棒性。     

基于双目视觉的目标识别与定位

给出一种双目视觉系统结合SURF(Speeded Up Robust Feature)特征的目标识别与定位方法,分析了采用SURF特征实现目标识别的方法,利用双目视觉的原理求取识别出的目标物体的三维坐标信息,从而实现目标物体的识别与定位,与传统的基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征或基于颜色形状特征的目标识别与定位方法相比,该方法更具有鲁棒性和实时性.实验结果证明了该方法进行目标识别与定位的可行性,具有一定的应用价值.     

利用双目视觉视频的实时三维裸手手势识别

为了解决三维裸手手势识别算法识别率低、易受类肤色物体干扰的问题,提出一种利用双目视觉视频的三维裸手手势识别算法．首先依据双目视觉原理推导出三维空间内手势深度与手势面积的关系,基于此关系对三维手势进行快速识别．为进一步降低算法复杂度,根据极线约束规则提出一种只计算手势质心匹配点的立体匹配算法．实验结果表明,与现有算法相比,所提算法性能在处理速度、识别准确率、鲁棒性方面均有明显提高．同时,提出的算法具有较强的开放性,可进一步根据需求定义、添加需识别的三维手势．     

基于标准杆的双目视觉传感器标定技术研究

目前制造业对大范围精密测量技术要求越来越高,为了克服传统双目立体视觉标定过程中测量场难实现、标定精度低等缺点,提出了一种较灵活的基于一维标准杆的双目视觉传感器的标定方法。该方法首先利用正方形模板和带有四个特征点的标准杆实现主点和畸变的标定,然后在测量场多次摆放标准杆,由两摄像机拍摄标准杆图像,利用标准杆上对应特征点之间的约束以及基本矩阵估计双目视觉传感器其余参数,最后光束法平差进行整体优化,消除累积误差。仿真实验和真实实验结果均表明该方法适用于大视场双目视觉传感器的标定,操作简单、标定效率高。     

基于悬停四旋翼位置姿态信息的风场估计方法研究

基于四旋翼飞行器悬停状态下的位置及姿态信息,提出了一种离线的风场估计方法。首先根据Dryden大气紊流模型建立了四旋翼飞行器所处的风场环境,并通过分析有风情况下旋翼升力的变化,得到旋翼升力与风场信息(风速、风向)的函数关系式;接着利用牛顿-欧拉方法推导出有风扰动下的四旋翼动力学方程,并进一步设计了用于保持飞行器悬停状态的PID控制器;最后,基于悬停状态下四旋翼飞行器的位置姿态信息,计算得到飞行器所处的风场环境信息。MATLAB仿真结果表明所提方法在有紊流干扰的情况下,能够有效地提取出风场环境里的主风信息。     

FPGA语音识别的四旋翼飞行器控制系统设计

以FPGA语音识别命令作为四旋翼的航拍遥控命令,将FPGA快速处理信息的能力与语音控制的简单、准确、灵活特点相结合。控制系统分为2部分,四旋翼飞行器利用单片机,采用模糊神经网络PID控制四旋翼螺旋桨的转速达到对机身的飞行高度和方向的控制;语音遥控命令利用FPGA,采用优化的隐马尔可夫模型完成对机身的飞行姿态的命令控制。经仿真验证语音控制四旋翼控制系统具有很强的实时性,能很好地控制四旋翼飞行器完成航拍任务。