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上海电力学院硕士研究生开题报告汇报人:葛艳茹指导教师:张国伟基于 kinect 传感器的移动机器人控制研究汇报提纲 1234 研究的背景与意义研究的目标和内容研究的方法与思路研究的成果与安排 1 研究的背景与意义研究背景 1 .现在机器人已经越来越多的出现在人们的工作和生活中。 2. 目前机器人的操控方式却不乏单调,传统意义上的控制基本上是通过遥控器,按钮, 操作手柄来实现的。鼠标、键盘还是触摸屏,这些硬件输入设备均利用的是人类的触觉通道,与计算机系统输出信息的丰富表现形式并不对等。 ,具有操作简单、容易理解、语义丰富的优点,具有广阔的应用前景和重要的研究价值。 作为一个革命性的产品,正在提供一项全新的人机交互的方式。 1 研究的背景与意义研究背景传统机器人的控制方法单调,传统意义上的控制基本上是通过遥控器,按钮,操作手柄来实现让机器人前进、后退、左转右转以及大臂小臂手爪的各种动作,必须通过接触才能实现。没有很好的实现人机交互。 Kinect 传感器 Kinect 传感器 kinect 主要由红外发射器 A、彩色摄像机 C、红外摄像机 D、加速度传感器 E,可旋转马达 K以及麦克风阵列 FGHI 组成,可同时获取 RGB 彩***像和深度图像。红外线发射器发出一道红外散斑覆盖整个摄像头的可视范围,摄像头组接收反射光线来分析得出拍摄场景中物体的深度信息。红外传感器捕获到的返回红外会与发射时的红外模板情况不同, 通过同存储在内部的模板进行匹配,得到每个象素的深度值。 传感器研究意义 1 研究的背景与意义现实意义 ,向机器人发布命令,与机器人进行交互。 体感控制也可以开发手势翻译系统,帮助有语言障碍的群体进行语言翻译; 是微软公司近年推出的一款较为成熟的商业人体动作感知设备,是目前进行新型人机交互手势识别研究的较好选择。理论意义基于 kinect 的机器人控制的研究,利用 Camshift 算法计算手势跟踪窗口的位置和大小,并用 Ka lman 滤波预测手心位置,有效的解决了背景中大面积肤色干扰和手势部分被遮挡的问题,使体感控制更精确。研究现状 1 研究的背景与意义国外研究现状 提供了手势与机器人之间接口,利用手势控制的机器人可以从事一些人类不能完成的任务,减轻工作人员的负担。 . L. Raheja 的文章中讲述了一种利用 Kinect 跟踪手指尖和手掌中心的一种方法。 G. F. He 等人在基于 Kinect 深度数据分割出手部区域后, 利用 Graham Scan 算法找出了手部区域的凸包集合。研究现状 1 研究的背景与意义国内研究现状 2012 年,当我国岐龙号深潜探测器成功完成 7000 米级深潜任务时,全国人欢欣鼓舞。上海交通大学的钱鹤庆应用 Kinect 构建人体模型,采用 DTW 算法进行动态姿势识别, 在标准自然教室中实现了虚拟地球仪的设计; 清华大学的韩峰等人通过 Kinect 采集到目标点坐标,然后用 RRT ,设计出简易的桌面清理系统。研究内容一: 研究内容一: 静态手势识别流程静态手势识别流程包含手势的图片手势分割手势特征提取特征匹配识别结果静态手势模板静态手势识别是指对于静态图片中的手形和手的姿势进行识别。包括手势分割、手势特征提取、手势识别等模块。其中,手势识别多采用模板匹配等方式。一般识别流程如右图所示。常用算法有模板匹配、基于手指检测、基于指尖检测的方法。: 研究内容二: 动态手势识别 2 研究的目标与内容包含手势的图片系列手势分割手势跟踪识别结束特征匹配特征提取轨迹模板动态手势识别是指对一个连贯的手势动作进行识别,与静态手势识别的不同之处在于,动态手势是从一系列连续的包含手势的图片序列中进行提取。分割出最初手势后, 由于手势的连贯性,下一帧的手势必然出现在检测出来的手势附近,因此很多系统都会增加一个手势跟踪的模块,以避免每一帧图像都再次重新执行手势分割的操作。动态手势的特征通常表现为轨迹特征,因为轨迹特征往往比手的形状和角度更能体现出动态手势的含义。

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  • 时间2016-05-17