基于Kinect的环境平面特征提取与重构

针对三维场景物体特征识别过程中数据量大、算法复杂等问题,提出一种基于Kinect的环境平面特征提取与重构算法。首先,针对场景的点云分割,采用融合场景几何信息和颜色信息的随机采样一致性(RANSAC)算法,综合二者分割优势,克服几何特征分割过程中分割不足或者过分割,提高分割精度;其次,根据投影变换原理推导出相应的三维坐标变换矩阵,指导分割后独立区域内的三维平面特征信息到二维空间映射,利用凸包概念搜索物体边界信息,实现二维空间的轮廓点提取;最后,通过旋转逆变换,恢复轮廓点的三维信息,完成环境特征重构。采用3组场景数据验证所提算法,实验结果表明,所提算法分割较精确,不容易产生过分割的情况,对不同形状特征的物体,具有较好的重构效果。     

基于人体动作姿态识别的机器人仿人运动*

以关节式机器人为对象,进行机器人仿人运动研究。从人体动作姿态识别、人-机动作映射、机器人运动控制等方面,详细阐述机器人仿人运动算法。提出人体动作姿态识别方法,利用Kinect传感器捕获人体运作的关节点位置信息,在建立人体基准坐标系的基础上,为了得到描述肩、肘运动的动作信息,计算人体手臂动作的关节角度,实现人体动作姿态的识别。在分析人体肩、肘等关节和机器人机构差异性的基础上,建立人体手臂与四自由度机械手臂的人-机动作映射规则。针对机器人自由度较少,无法完全复现人体运动的情形,分析、比较不同控制策略的优缺点和适用性,寻求适合机器人操作的复现控制策略。关节式机器人接收运动控制指令,执行相应的关节运动,从而实现机器人仿人运动。相关试验验证了人体动作姿态识别和机器人仿人运动控制算法的有效性。研究成果对于提高机器人控制和操作的简单易用性、提高人机交互能力具有借鉴意义,对于扩展机器人应用领域具有实践意义。