基于逆运动学的人体步态特征提取

近年来,人体运动分析成为了计算机视觉和图像处理技术中的一个最活跃的研究课题。其研究在虚拟现实、智能监视系统、高级用户接口、运动分析和基于模型的图像编码等方面具有广阔的应用前景。该文提出了一种基于逆运动学的方法来提取人体步态特征的运动分析方法,对于每个图像序列,先采用背景减除算法检测行人的运动轮廓,然后根据人体运动的特点,寻找每帧图像中人体踝关节的位置,通过得到的踝关节位置使用逆运动学的方法来预测其他关节点位置,通过实验发现,这种方法在提取步态特征中取得了很好的效果。     

Twist Based Acquisition and Tracking of Animal and Human Kinematics

This paper demonstrates a new visual motion estimation technique that is able to recover high degree-of-freedom articulated human body configurations in complex video sequences. We introduce the use and integration of a mathematical technique, the product of exponential maps and twist motions, into a differential motion estimation. This results in solving simple linear systems, and enables us to recover robustly the kinematic degrees-of-freedom in noise and complex self occluded configurations. A new factorization technique lets us also recover the kinematic chain model itself. We are able to track several human walk cycles, several wallaby hop cycles, and two walk cycels of the famous movements of Eadweard Muybridge's motion studies from the last century. To the best of our knowledge, this is the first computer vision based system that is able to process such challenging footage.     

人体运动建模的实时逆运动学算法

人体运动的虚拟仿真及建模是当今计算机图形学研究的一个热点,而逆向运动学方法则是求解人体运动的一项关键技术.为了实现人体运动建模,提出一种新颖的基于人体关节约束的实时逆向运动学算法.首先基于骨骼长度改进了传统的循环坐标下降(CCD)算法,使其生成的运动效果更加流畅自然;然后引入生物分子运动模拟中的SHAKE算法,使短距离运动建模效果更加高效、鲁棒.在此基础上,提出了模拟多个节点同时运动的解析算法,以获得在多个关节点共同作用下的人体运动仿真效果.同运动捕捉的实测数据相比,采用文中算法所得的结果与在视觉效果上非常接近,并通过实验证实了其应用价值.     

Zynq软硬件平台的仿人机器人逆运动学求解系统

仿人机器人的手臂模仿人体手臂设计,灵活性很好,能胜任更加复杂的工作,但是其机械结构与传统工业机器人有较大区别,进行逆运动学求解时会遇到复杂的非线性方程组求解问题,这导致不管是用解析法还是迭代法都会因为复杂的运算而导致速度下降,精度降低,不能满足嵌入式系统的控制要求.机器人的几何结构可以提供更加直接的信息,几何法与解析法的结合成为解决这一问题的有效方法之一.而在嵌入式平台中,采用软硬件协同设计则能够进一步提高控制实时性以及系统可扩展性.     

正向运动学和关键帧系统的骨骼动画引擎实现

游戏角色动画一骨骼动画创作流程分为生成骨架、骨架运动、蒙皮等步骤。本文以这个流程为主线,讲述了一种基于正向运动学和关键帧系统的骨骼动画引擎的实现。     

基于RFID技术的食品检测样品全流程跟踪追溯系统

针对当前广东检验检疫技术中心在食品检验过程中无法实时获取食品的动态信息来跟踪监管样品的质量信息和在流转的现状信息,本文提出基于RFID(Radio Frequency Identification)技术对食品进行全流程跟踪追溯系统。首先,简要介绍RFID技术系统的工作原理和应用前景,综述RFID技术在食品跟踪追溯中与其他追溯技术的区别和联系。然后,根据广东检验检疫技术中心的业务需求,建立RFID跟踪追溯系统来实时跟踪、监控食品从封装、运输、交接、流转、检验到处理的全过程,从而实现食品样品的信息可查询、流向可跟踪、责任可追溯。     

基于遗传粒子群的PUMA机器人逆运动求解

在优化机器人动态特性的中研究,由于机器人逆运动问题.随着运动关节的增多,逆运动求解问题越来越复杂,要建立通用的解析算法相当困难.针对目前运用的粒子群算法求解时收敛精度不高、易陷入局部最优的情况,提出利用遗传粒子群优化算法求解机器人逆运动问题.运用D-H表示法建立机器人数学模型,然后从正向运动方程出发建立优化算法的目标函数,在粒子群算法中引入遗传操作求解问题.对PUMA机器人的仿真结果表明,改进方法提高了机器人位置和姿态方面的求解精度,达到了有效计算及控制机器人参数的效果.     

超混沌系统的逆系统滑模跟踪控制研究

根据逆系统设计方法,对超混沌系统进行线性化并解耦,构造出一个伪线性系统;并基于指数趋近律,设计了伪线性系统的滑模变结构控制策略,从而推导出超混沌系统的目标跟踪控制器.以一个四维超混沌系统为例进行控制研究,仿真结果表明,在控制作用下,超混沌系统能实现对平衡点、周期状态目标的稳定跟踪控制以及对混沌信号的同步控制.研究结果为实现其他超混沌系统的控制与同步提供了借鉴.     

基于图像序列的人体跟踪

由于人体的非刚体性和人体之间会经常发生遮挡,使得人体跟踪是一个很有挑战性的课题.针对这一特点,提出了用结合卡尔曼滤波和贝叶斯的方法来完成多个人体的跟踪,先建立简单的背景模型,然后用背景差分法得到前景区域,提取运动人体,并用EM(期望-最大化)算法建立相应的人体模型.在人体间没有发生遮挡时,用卡尔曼滤波方法来跟踪各个人体;人体间出现遮挡时,用贝叶斯方法来判别和跟踪相应人体.实验表明,该方法既能保证跟踪的快速性,又能很好地处理人体间相互遮挡的情况,该算法鲁棒性好,跟踪结果令人满意.     

基于CMAC的双足步行机器人逆运动学控制

针对双足步行机器人(Biped Walking Robot)腿部逆运动学模型求解问题,采用一种基于CMAC神经网络的机器人逆运动学控制方法,设计CMAC神经网络控制系统.控制系统采用2个CMAC神经网络控制器分别用来逼近步行机器人支撑腿与摆动腿的逆模型,跟踪通过三维线性倒立摆模型生成的给定腰部轨迹.建立步行机器人正运动学模型来调整CMAC神经网络权值,实现了步行器人腿部逆运动学映射.仿真结果表明,CMAC神经网络控制系统可以在保证机器人位姿良好的情况下跟踪给定的参考轨迹.三维运动学仿真结果进一步验证了控制算法的有效性.     

严格反馈随机非线性系统的鲁棒自适应逆最优跟踪

针对具有未知定常参数和标准Wiener噪声扰动的严格反馈非线性系统,结合参考信号,构造了误差系统,使用Backstepping算法设计了误差系统的自适应逆最优控制律和参数自适应律,进而解决了原系统的鲁棒自适应逆最优跟踪.     

应用视频技术的目标检测与跟踪系统研究

针对工业控制中智能视频的应用,本文研究了基于SOPC的智能视频在工业控制中目标检测与跟踪系统,本系统包含四个模块:图像采集模块、存储模块、目标检测跟踪模块和VGA显示模块,可以完成视频中图像的采集与处理、目标的检测与跟踪和显示等功能,实现了运动目标检测与跟踪的准确性和实时性.实验结果显示,本研究在运动目标的跟踪时偏移度...     

基于RFID技术的血液管理系统研究与开发

RFID(无线射频识别,RadioFrequencyIdentification)是一种自动识别技术,通过无线射频方式进行非接触双向数据通信从而对目标加以识别。血液管理和跟踪成为当前血站和医院的热点话题,针对现有条码系统暴露出的一些技术缺陷,文章研究了采用RFID技术的血液管理和跟踪系统,着重介绍了系统的架构、功能和开发实现过程。     

基于三个并行BP神经网络的机器人逆运动学求解

针对传统的求逆运动学方法相当复杂,一般的神经网络收敛速度慢、精度不高的缺陷,提出一种由3个并行的BP(BackPropagation)神经网络组成的系统来解决运动学逆问题,输入数据分别通过3个并行的BP神经网络,再对输出分别求正运动学解,然后计算误差,最后选择误差最小的作为系统的输出;仿真表明,该方法可以有效地解决运动学逆问题,使用3个并行的BP神经网络可以使整个系统的误差更小,BP神经网络使用Levenberg-Marquardt训练方法,可以使学习收敛速度更快。     

基于最大功率点跟踪技术的太阳能路灯控制系统

太阳能路灯以太阳光为能源,它安全、节能且无污染,也不需要铺设复杂的管线。白天利用太阳光给蓄电池充电,而晚上蓄电池则为路灯提供电能。路灯的开／1闭过程采用光电控制方式。该系统采用了最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）技术,以便最大程度地接受太阳能,提高太阳能光伏电池的效率,并降低路灯系统的成本。最大功率点跟踪系统是一种通过控制目光跟踪器的伺服（或步进）驱动机构来调节光伏阵列的受光角度,使光伏板能够输出更多电能的自动化控制系统。     

基于运动学的自动导航车控制系统

针对自动化仓储设备固定轨迹的自动导航车(AGV)控制需要,设计基于运动学的自动导航车控制系统.系统从AGV小车路径偏差控制系统的运动学关系入手,分析小车运动偏差与车轮转速的关系,得到了AGV动态特性关系,采用模糊智能控制方法,控制PWM波占空比,修复小车路劲偏差,提高导航准确度和小车稳定性.仿真和实测结果表明,运行时AGV虽有轻微的振荡,但偏差振幅不超过10cm,故能做到沿路径中线运行.     

Prediction Error Based Adaptive Jacobian Tracking of Robots With Uncertain Kinematics and Dynamics

In this note, we have proposed a prediction error based adaptive Jacobian controller to solve the problem of concurrent adaptation to both uncertain kinematics and dynamics. This controller is composed of a modified computed torque controller and two cushion floor least-square estimators, and in ideal case of perfect knowledge of the robot parameters it leads to linear and decoupled error dynamics. The kinematic and dynamic parameters adaptations are driven by prediction errors. Using input-output stability analysis, we show that the end-effector motion tracking errors converge asymptotically. We have also derived an alternative adaptive Jacobian controller that does not require the invertibility of the estimated inertia matrix. Simulation results are presented to show the performance of the proposed controllers.      

基于视频图像的人眼动态追踪

论文基于视频图像对人眼的瞳孔中心进行实时定位,根据该点的位置变化从而判断人眼的注视方向即人眼的动态追踪.首先对视频图像进行灰度化处理,将视频图像从RGB色彩空间转换到灰度空间.然后对灰度图像进行高斯滤波处理,去除图像的噪点.接着对图像进行二值化处理找到人眼区域并检测出瞳孔轮廓,最后进行瞳孔中心定位实现人眼动态追踪.实验...     

基于解析法和遗传算法的机械手运动学逆解

研究优化机械手轨迹规划问题,机械手运动时要具有稳定性避障性能。针对平面3自由度冗余机械手优化控制问题,建立机械手的结构模型。提出用解析法和遗传算法相结合满足具有计算量小和适应性强的特点。在给定机械手末端执行器的运动轨迹,按着机械手冗余自由度,运动轨迹上每个点对应的关节角有无穷多个解。而通过算法可以找到一组最优的关节角,可得到优化机械手运动过程中柔顺性和避障点。仿真结果表明,该算法可以快速收敛到全局最优解,可用于计算冗余机械手运动学逆解,并可实现机器人的轨迹规划和避障优化控制。