基于姿态识别的机器人人机交互系统设计

针对现有遥机器人人机交互系统依赖于视频信息使操控性能不稳定的问题,设计并实现一种基于姿态传感器的人机交互系统。利用姿态传感器获取人的姿态信息并对其进行解算,通过基于D‐S证据理论的信息融合法对姿态进行判定,使用语音确定动作指令的发送,对复杂动作进行组合,简化操作,通过“双虚拟模型”获取远端机器人的姿态,对运动轨迹进行修正。实验结果表明,该系统具有高稳定、高准确率及易操作的特点。     

新型数据手套及其手势识别研究

在人机交互系统中,为了准确获取手部的运动信息,设计了一种基于微机电系统MEMS加速度传感器的新型数据手套.该数据手套以MXR9500传感器和SPCE061A单片机为核心元件,通过检测加速度传感器的三轴加速度来获取手势动作的空间三维信息和手指的运动信息.以该数据手套为基础开发的汉语手指语拼音字母识别系统,采用基于模糊理论的识别算法,进一步提高了识别准确率.测试结果表明手套测量数据准确,识别系统准确率高、运行稳定.     

基于多传感器的机器人遥操作人机交互系统

为了增强机器人人机交互系统的自然性,提出了基于多种传感器的非接触式人机交互系统设计方案,系统通过检测操作者手部动作和手部位置姿态的变化实现机器人的遥操作。研制了肌电传感器,获取手臂上一对拮抗肌上的表面肌电信号,并以此来判断机器人操作者的部分手部动作;利用Kinect体感设备和惯性测量单元获取手臂三维位置和姿态角信息。通过网络将人手的动作及位置姿态发送至机器人控制系统,以完成对机器人的控制。系统综合多种传感器的优点,极大减小了传统接触式交互方式对操作者运动范围的限制,实现了自然交互,实验表明了其有效性。     

基于Kinect传感器骨骼信息的人体动作识别

为研究人体骨骼结构、骨骼关节点位置信息以及人体动作所具有的骨骼角度特征,提出了一种基于深度传感器提取人体骨骼信息的动作识别方法.方法利用Kinect深度传感器,实时准确地捕获人体骨骼三维数据,并根据坐标系变换构建人体骨骼拓扑结构.然后提取人体动作所感兴趣的骨骼关节点,定义骨骼向量,并获取每段骨骼向量的方向余弦特征;最后通过多类支持向量机训练以及动作识别分类.实验结果表明,相比于传统基于轮廓特征的方法,改进方法对人体识别具有更高的识别准确率,鲁棒性强.     

基于多传感器的爬楼轮椅底盘机构控制策略研究

为了使底盘机构能够准确地辅助轮椅实现爬楼动作,为其安装检测楼梯环境信息的传感器系统,包括检测踏面与踢面距离的超声波模块和红外线模块,以及检测底盘角度的传感器模块.给出了各传感器模块在底盘机构的位置布局,并通过各传感器模块检测获取底盘机构周围环境的楼梯信息;将采集的模拟数据信息,送入主控板数字信号处理器(DSP)进行融合处理,并采用多机串行通信模式将数据通过串行通信接口(SCI)模块传送至上位机,上位机经分析处理后向电机传送命令使其带动执行机构部件完成相应调节动作,实现对轮椅底盘机构的控制;将传感器的采集结果在VC++6.0界面上实时显示.     

基于关键帧和骨骼信息的人体动作识别方法

提出了一种基于关键帧和骨骼信息的动作识别新方法。通过深度传感器Kinect v2实时获取人体各骨骼点信息,通过采用加权K-means算法提取动作视频中的关键帧。通过每个关键帧中25个骨骼点的三维坐标值,计算出关节角度和向量模比值两种特征量,通过优化后的动态时间规整(DTW)算法计算关键帧序列与模板库中动作模板的相似度,从而识别人体的实时动作。通过对6种常见动作的识别实验对比,结果表明:所提方法在识别速度和准确率上较高,具有实际推广性。     

基于MMA7361加速度传感器的重力感应遥控小车设计

系统由重力感应遥控板和被控小车两部分构成。遥控板部分通过MMA7361加速度传感器感知遥控板的倾斜方向和倾斜角度,通过ATmega8单片机内置A/D转换器获取传感器采集到的信息,经编码后,通过无线串口发送出去;被控小车通过无线接收模块接收到遥控板发送来的编码信息,由ATmega8单片机完成相应的解码工作,获取遥控板发出的控制信息,通过电机驱动模块对小车左右电机进行驱动,从而完成相应动作。经实际制作和检验,小车运动姿态与遥控板控制姿态高度协调,反应灵敏,满足设计要求。     

实时手势加速度动作分割与识别研究

实时手势动作分割与识别是基于惯性传感器手势交互的重要研究内容.采用佩戴在手腕的单个加速度传感器获取手势加速度信号,提出一种实时手势加速度动作分割和识别方案.首先采用基于阈值的动作分割算法实时切分连续手势,通过聚类算法提取手势动作的关键特征,然后构造离散隐马尔可夫模型实现手势识别.实验结果表明,本文采用的手势动作切分算法能自动提取有效手势信号,关键特征选择不仅降低了隐马尔可夫模型的复杂度,而且提高了识别率.     

数据手套中智能化数据处理技术的研究

该文针对数据手套应用过程中出现的布置在手套上传感器的零位、测量范围易变;从传感器获取的数据波动大;手套固有的动作牵连,引起的传感器输出耦合;动作的智能判断;非线性修正等问题,进行了深入的研究。提出了自动调零和调幅中的软硬件结合方法;行之有效的数据的预处理技术;传感器数据的实时解耦;手势的智能判断等相应的解决方法,满意地解决了数据手套应用中的各种问题。     

声音传感器节点的设计

无线传感器网络是集成了传感器技术、计算机技术和无线通信技术的一种新型的网络。它是获取外部环境的物理信息的一种有效的方法。可以工作在恶劣的环境下,获取人们自身无法得到的信息。本文主要介绍了传感器网络的基本概念、特点和应用。还有声音传感器节点的具体设计。     

一种基于传感器的人体上肢运动实时跟踪方法

实时跟踪人体运动是人机交互的重要研究课题,可以广泛应用于虚拟现实、虚拟人运动合成、聋人手语自动生成、计算机3D动画、机器人运动控制、远程人机交互等领域。文中介绍了一种基于传感器的人体上肢运动实时跟踪方法,给出了该方法的虚拟人模型、计算原理与校正方法,最后介绍了整个方法的实现以及在中国聋人手语自动合成中的应用。该方法具有使用传感器少,运动跟踪精度高、计算过程简单而且速度快等特点。     

外骨骼机器人人体姿态解算算法研究

外骨骼机器人的人机协同控制因其自身特点,具有较大难度。目前,虚拟力矩控制是一种较为常见的控制方式,但其基于物理特性以及运动学参数预测人机作用力的原理决定了该方法必须依靠极其精确的惯性系参数预测才能实现(假设系统关节处无摩擦),大量的系统动力学方程运算也给控制器带来了较大负担。针对该问题提出了一种基于位置随动的控制算法,通过在人机接触点直接引入激光流式间距传感器测量人机(外骨骼)间距信息,结合外骨骼姿态信息计算由人体各关节角度构成的人体姿态,作为外骨骼随动的目标值,进而计算人体末端位置,最终解算出能达到同样末端位置的外骨骼姿态。该方法具有运算量下、稳定性好、控制精度高等特点。     

基于单类Kinect的人体三维重建与优化

使用单一运动的类Kinect深度相机重建和优化静态3D全身人体模型.首先针对类Kinect深度相机产生噪声原因提出一种降噪处理方法进行降噪.结合深度信息和RGB信息获取匹配块,使用高斯混合模型进行局部配准和逐层封闭曲线拟合方法进行全局配准,结合改进方向距离函数进行合并,最后使用泊松表面重建方法获取三维模型.实验结果表明,该方法能够重建出较高精度的三维人体模型.     

基于单个深度相机的带纹理人脸实时重建算法

三维重建的研究是近年来计算机视觉领域的一个热点.基于单个深度相机的KinectFusion算法具有实时性高、比较廉价等优点,在KinectFusion算法基础上提出了能够自动识别人脸的有效区域,通过获取相应的深度数据和RGB数据来进行带纹理的人脸三维重建方法.在点云配准阶段引入一个惩罚因子来平滑人脸的非刚体运动.根据获取的颜色信息建立颜色信息的场函数并进行纹理贴图,得到更加逼真的带纹理的三维模型;在重建过程中使用了GPU加速实现实时性.     

基于GE View的虚拟控制对象开发研究

对基于GE View的虚拟对象设计方法及过程进行研究.介绍了虚拟对象的作用,分析了其与工业组态的区别,分析了虚拟对象传感信号在View中的类型及表现方式,最后介绍了对象和控制程序的数据通信方法.     

轨道交通闸机控制系统中智能识别系统的优化

针对现有轨道交通自动检票闸机智能识别系统的不足,设计了一种基于步态识别算法和人体识别算法相结合新的智能识别系统。该系统利用红外传感器取代图像摄像头采集通行信息,并采用知识-规则库的规则序列提高了识别速度和准确性。实验证明,识别算法的设计是有效的。     

基于视觉与电弧多信息传感的焊缝跟踪算法

随着焊接传感技术以及信号处理技术的快速发展,人们越来越注重对焊接过程质量控制的研究,而多传感器信息融合技术是焊接质量控制的一种重要的方法,采用该技术实现熔化极气体保护焊(MIG)脉冲焊接质量的自动控制。该技术采用了视觉传感器和电弧传感器将采集的不同的描述信息进行了有效的特征提取和传输,并运用多传感器信息融合算法进行焊缝的跟踪。视觉传感器利用工业电荷耦合元件(CCD)获取图像信息控制焊炬的横向偏差信息,电弧传感器利用数据采集卡获取电流信息控制焊炬的高度互补偏差信息和横向的冗余信息,将两种传感器得到的冗余信息和互补信息在特征层下进行融合实现焊接过程横向和高度的纠偏控制。冗余信息的融合可以实现视觉传感的图像去噪,而互补信息的融合可以进一步提高焊缝跟踪的精度。实验结果表明,所提算法能够较好地提高焊接的质量,从而也验证了算法的有效性和合理性。     

基于软传感器的信息融合

为了利用”凝视视觉几何约束”的信息来确定移动机器人的位置和方位角,就需要解决数据融合的问题。”几何约束”不是来自真实传感器的直接可测量的数据,这种特殊形式的信息不能被直接融合。为此目的,该文提出了一种融合特殊形式信息的新途径,也即利用”软传感器”的方法来融合来自”几何约束”的信息。软传感器的输出与其它真实传感器的输出一起经过扩展信息滤波器最终实现融合。文中最后提供了利用该方法进行移动机器人定位的计算机仿真例子。仿真结果表明了软传感器信息融合方法的可行性和有效性。软传感器可以广泛应用在很多类似的信息融合问题中。     

The interaction between a robot and multiple people based on spatially mapping of friendliness and motion parameters

We aim to achieve interaction between a robot and multiple people. For this, robots should localize people, select an interaction partner, and act appropriately for him/her. It is difficult to deal with all these problems using only the sensors installed into the robots. We focus on that people use a rough interaction distance among other people . We divide this interaction area into different spaces based on both the interaction distances and sensor abilities of robots. Our robots localize people roughly within this divided space. To select an interaction partner, they map friendliness holding the interaction history onto the divided space, and integrate the sensor information. Furthermore, we developed a method for appropriately changing the motions, sizes, and speeds based on the distance. Our robots regard the divided spaces as Q-Learning states, and learn the motion parameters. Our robot interacted with 27 visitors. It localized a partner with an F-value of 0.76 through integration, which is higher than that of a single sensor. A factor analysis was performed on the results from questionnaires. Exciting and Friendly were the representatives of the first and second factors, respectively. For both factors, a motion with friendliness provided higher impression scores than that without friendliness.     

战场侦察雷达与光学传感器指示交接技术算法研究

针对二坐标警戒雷达对三坐标光学传感器传感器目标指示交接问题进行研究,由于二坐标雷达缺少对目标俯仰角的测量信息,难以向三坐标光学传感器传感器提供准确的指示信息,在交接中无法进行准确的坐标变换的处理,导致雷达对光学传感器指示交接效率低下。首先,利用目标信息的先验知识建立了二坐标指示信息的概率描述模型;随后对不同坐标系之间的转换进行描述,并用蒙特卡罗采样法解决不同传感器之间坐标转换问题;最后,针对机械伺服的光学传感器设计了搜索算法,优化了光学传感器搜索空域大小和视域编排顺序,解决机械伺服传感器在对目标的指示交接中存在的搜索视域编排不合理、耗时较长等问题。仿真实验验证了该方法的有效性。