基于kinect和arduino家庭管理系统开发.pdf

DEVELOPMENTOFAHOMEMANAGEMENTSYSTEMUS烈GⅢECTANDARDUINOAThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYWEITaoSupervisedbyAssociateProfessor.ⅥⅢGXiao—weiAssociateProfessorYANGQuan-shengandSeniorEngineerCHENXiaoCollegeofSoftwareEngineeringSoutheastUniversity2014万方数据东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文巾特别加以标注和致谢的地方外,论文巾不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文rfl作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:熟汤日期:趔笙星12东南大学学位论文使用授权声明东南大学、巾国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名:查勉盔导师签名:兰函逊日期:z翌!丝垒:ff多J蝴万方数据摘要摘要作为改善人们生活水平的应用之一,智能家庭管理系统正在逐步走进人们的家庭生活,如家庭安全控制、环境温度控制、灯光控制、家电控制等无不为生活带来了莫大的便捷,在设备监管、舒适性等方面带来了潜在的巨大经济价值。为了探索新型人机交互技术在日常生活中的可行性和应用前景,本文针对家庭管理系统中的家电控制,提出在家庭管理系统中使用人体动作以及语音识别技术,使用户可以通过姿势动作和语音对家电设备进行管理和控制。论文通过对Kinect深度图捕捉、人体骨骼追踪以及语音识别的工作原理和算法研究,结合Arduino开发技术和红外线控制理论,对家庭管理系统中智能人机交互和红外线编解码进行了详细的分析与设计。智能人机交互主要是通过捕捉人体各关节点坐标位置关系对静态姿势进行识别;通过捕捉骨节产生的若干旋转轴和旋转角度对人体的动作进行识别;通过Kinect捕捉单词并匹配命令语法以实现语音识别。论文还结合红外线编码协议理论,通过Arduino制作的红外线收发器,对家用电器进行控制。最终实现了基于Kinect和Arduino,可以利用人体姿势动作和语音识别技术来控制电视机的原型系统。测试结果表明,在考虑各种干扰条件下,测试平均成功率在83%以上,且用户体验满意程度高于88%。因此,论文提出的方案可以有效实现对家电设备的体感控制,具有一定的使用价值与应用前景。本文的工作也为后续的研究开发工作打下了良好的基础。关键词:Kinect,姿势识别,动作识别,语音识别,Arduino,红外线遥控协议万方数据AbstractAbstractAsoneapplicationofimprovingpeople’Slivingcondition,intelligenthomemanagementsystemisenteringpeople’,environmenttemperaturecontrol,lightingcontrol,、,forcingonthehomeapplicationcontrolinthehomemanagementsystem,,motionandspeech,喇sthesisresearchestheworkingprincipleandalgorithmofKinectdepthimagecatching,