混合Adaboost算法与Kalman滤波的头势人机交互

在基于头势的智能轮椅的人机交互中,头势识别是人机交互的重要研究内容。提出一种新的用于控制智能轮椅的头势识别方法,通过Kalman滤波器预测由Adaboost算法检测到的唇部窗口在下一帧图像可能出现的位置,进行下一帧图像的唇部检测,进而通过唇部窗口的位置与整个检测窗口中一个固定的矩形窗口进行比较确定头势。Kalman滤波器的使用克服了单纯使用Adaboost检测算法检测每一帧待检测窗口时将整个窗口的所有的位置都要搜索的问题,提高了唇部检测时间及检测精度,使智能轮椅在被头势控制过程中运动连续、正确。     

混合Adaboost算法与Kalman滤波的头势人机交互

在基于头势的智能轮椅的人机交互中,头势识别是人机交互的重要研究内容。提出一种新的用于控制智能轮椅的头势识别方法,通过Kalman滤波器预测由Adaboost算法检测到的唇部窗口在下一帧图像可能出现的位置,进行下一帧图像的唇部检测,进而通过唇部窗口的位置与整个检测窗口中一个固定的矩形窗口进行比较确定头势。Kalman滤波器的使用克服了单纯使用Adaboost检测算法检测每一帧待检测窗口时将整个窗口的所有的位置都要搜索的问题,提高了唇部检测时间及检测精度,使智能轮椅在被头势控制过程中运动连续、正确。     

基于腕势控制的智能轮椅无障碍人机交互系统

将人机交互与智能轮椅结合,设计了一种智能轮椅人机交互系统.自行开发了一种腕部控制器,采用模糊推理方法实时检测腕部的弯曲变化,通过腕部的弯曲变化对智能轮椅的运动状态(前进、后退、左转、右转、停止)进行控制,实现了基于腕势控制的智能轮椅无障碍人机交互,实验结果表明基于腕势控制的智能轮椅运动更稳定.     

基于力传感器的机器人变导纳控制人机交互策略

为了实现物理人机交互中手术机器人的姿态柔顺调整,该文提出了一种基于变导纳的机器人控制方案.人机交互操作必须对操作者非常直观,其主要难点在于感知周围的环境与人类的意图,并对它们做出充分、直观和安全的反应.为提高系统的直观性,该文提出的变导纳控制策略是基于力/力矩传感器来推断操作者意图,通过结合UR5机器人进行相关实验来验证该算法的性能.结果表明:基于变导纳的机器人控制方案能够满足人机交互操作中对姿态柔顺调整的需求.     

面向微装配机器人的TSB分级智能控制结构

提出了一种面向微装配机器人的TSB(任务 策略 行为 )分级智能控制结构 ,该结构自上而下有三个控制层组成 :任务层、策略层和行为层 .操作者在任务层通过人机交互接口进行微装配任务规划 ,策略层将抽象的装配规划分解为具体的显微视觉伺服策略控制微装配机械手的运动 ,行为层则涉及微装配机器人基本行为的生成与执行监督 .TSB控制结构通过人机交互的方式将操作者的任务规划能力和机器人显微视觉伺服策略结合起来 ,实现了微装配机器人的半自主控制 .     

人机交互力觉临场感遥操作机器人技术研究

 人机交互式机器人是当前机器人学研究的前沿和热点之一,而临场感(telepresence)技术是人与机器人交互的核心。本文通过阐述力觉临场感遥操作机器人技术的产生、发展和现状,介绍了力觉临场感遥操作机器人的系统组成,指出力觉临场感遥操作机器人面临的3 个难题:力感知、力反馈和大时延力控制。针对以上问题,对力觉临场感遥操作机器人的四大关键技术:传感技术、力反馈与触觉再现技术、大时延控制技术、虚拟预测环境建模技术进行了综述;介绍了东南大学仪器科学与工程学院机器人传感与控制技术研究所30 年来开展人机交互遥操作机器人技术研究的进展及其在核探测、康复医疗领域应用的情况。展望了人机交互力觉临场感遥操作机器人技术未来研究与发展的重点。     

轻工包装机器人专用运动控制系统设计

分析轻工包装机器人运动控制系统的特点,提出一种低成本、高性能的专用运动控制系统,并进行了软硬件分析与设计.系统采用Cortex-M4内核的STM32F407为主CPU,运动控制芯片PCL6045BL为从CPU的主从CPU结构,将Cortex-M4在人机界面,通信接口与运动控制规划上的优势与PCL6045BL高控制精度的优点相结合.软件上通过移植μC/OS-II与μC/GUI实现实时系统运行与人机交互,编写相应的应用程序实现对机器人的控制,最后通过插补实验对机器人控制系统进行验证.     

一种嵌入式语音识别控制模块的设计与实现

在分析语音识别原理的基础上,结合机器人系统人机交互需求,提出了一种基于Linux应用平台、S3C2410X为处理器的低功耗、高性能的嵌入式语音识别控制模块,并分别从模块的硬件结构、软件流程进行分析和设计,通过硬件平台的搭建和软件程序的实现,达到了硬件设计简单、控制灵活、人机交互便捷的目的．     

井下救援机器人监控平台设计

详细介绍了井下救援机器人监控平台的设计方案以及系统结构,并对无线通信方式作了简单介绍。井下救援机器人监控系统通过一个便携式操控箱来实现人机交互,系统具有人机界面友好、操作灵活、携带方便等特点。实验证明,该系统可实现良好的人机交互,有助于机器人更好地开展探测和搜救工作。     

基于PLC的SCARA码垛机器人控制系统

设计了以西门子S7-200 PLC为控制器的新型工业码垛机器人控制系统。系统采用西门子Smart系列触摸屏作为人机交互界面,结合西门子EM253定位模块和SINAMICS V80伺服驱动系统,精确实现码垛机器人的位置控制。完成了控制系统软件部分的主程序、手动模式与自动模式程序编写以及人机交互界面的设计。该控制系统具有成本低廉、安全性和稳定性高以及硬件系统结构紧凑等特点。     

机器人离线编程中虚拟现实人机接口研究

研究虚拟现实人机交互技术在机器人离线编程系统中的应用，以提高系统人机交互的自然性和效率。介绍了将六自由度输入设备FASTRAK跟踪系统用于机器人运动路径交互式生成的原理。提出一种场合相关的基于模板匹配的手势识别算法，通过手势向虚拟环境发送交互命令来对虚拟机器人进行离线编程，实现了数据手套在系统中的人机交互。算法简单、实时性好、识别率高、鲁棒性强。方法已在SGI工作站上实现，应用在自主开发的机器人虚拟示教编程系统中，大大提高了离线编程的效率。     

下肢康复训练机器人单片机控制系统设计

康复训练机器人是近年来出现的一种新型机器人，下肢康复训练机器人是其中的一种，它可以模拟正常人的行走姿态，对下肢有运动障碍的病人进行下肢康复训练．详细介绍了它的机械结构和工作原理，由AVR单片机实现的控制系统以及软件设计，给出了实验样机照片和实验所得数据，样机基本实现了模拟正常人的行走姿态的功能，为康复训练机器人的进一步研究打下了基础．     

复杂背景下实时运动手指与指尖提取

由于指势可作为理想人机交互模式,研究指势识别具有重要意义,其中手指分割是关键.该文根据场景中任何可察觉的目标运动,都会体现在场景图像序列的变化中及彩色图像中红、绿、蓝三分量光强度在阴影区域存在差异,提出基于长序列多帧差分融合RGB彩色信息,建立自适应背景建模方法,从复杂背景中提取运动目标.根据手指在视频图像中的空间位置关系,提出自适应矩形结构元素对运动目标区域开运算,实现水平分割,以提取手指区域并确定手指尖位置.通过对不同背景的运动手指与指尖分割与提取,证实文中所提方法的鲁棒性.     

基于三支决策的触摸手势识别算法

为了提高人与机器人交互过程中对触摸手势的识别能力,提出一种基于三支决策的触摸手势识别算法.通过对触摸手势数据集CoST(corpus of social touch)的分析以及结合其他领域的研究,提出2种数据预处理方法“截取”和“去背景”,并从6个不同角度提取了特征,包括基本特征、基于直方图的特征、序列特征、梯度特征、接触面积特征和基于每个传感器的特征.以随机森林为分类器采用十折交叉方法进行了验证,发现不同的预处理对于不同触摸手势的识别有不同的效果.为了融合不同预处理的优势,引入三支决策的思想,将m分类问题转化为m个2分类问题,使用统计的方法计算每个二分类的三支决策阈值,按照一定的先后顺序和权重指标对经过不同预处理的分类结果进行决策筛选.仿真实验结果表明,基于三支决策的触摸手势识别算法在一定程度上达到了融合的效果,并提高了触摸手势的识别率.     

多模态人机交互中基于笔输入的手势识别

为研究多模态人机交互系统的理论及构造方法 ,提出了一种快速的、单笔划手势识别方法 .该方法通过提取手势轨迹的关键点及各关键点的运移方向 ,形成特征码 ,然后与标准手势符号的各种可能的特征码进行匹配 .其中方向特征用于预分类 ,而关键点位置信息用于细分类 .实验结果表明该方法速度快、识别率高 .     

移动终端交互设计中手势指令识别方法改进研究

传统的手势指令识别在缩放、旋转、平移等转换过程中,一直存在手势图片出现形变使识别不准确。提出一种新的移动终端交互设计中手势指令识别改进方法。将质心距离函数看作全局特征对二维空间下的手势运动轨迹特征提取,对其进行改进,获取三维空间下手势轨迹特征,増加移动终端交互设计中第三维的手势轨迹信息,得到手势轨迹特征向量。将手势轨迹特征向量作为输入,通过随机森林方法对手势指令识别分类器进行训练,利用训练完成的分类器实现移动终端交互设计中手势指令的识别。实验结果表明,所提方法不仅能够保证移动终端交互设计中手势指令识别的实时性,而且识别精度高,认证效果好。     

车载手势识别中基于小波变换和双边滤波的图像去噪方法

手势识别是人机交互中的重要研究领域,车载手势识别系统可以减少驾驶员手动操作仪表导致的分心,提高驾驶安全性。受光照变化、汽车环境、摄像头成像质量等各因素的影响,车载手势图像中常会存在大量复杂噪声。这些噪声严重影响后续手势分割、特征提取和手势识别的准确性。针对手势图像中存在的噪声问题,本文提出了一种适用于车载手势图像处理的新方法。该方法先对小波分解后的各高频子带采用不同方向的一维非线性扩散滤波处理得到初步去噪手势图,在此基础上用多尺度双边滤波对图像再次处理。实验结果表明,本文方法可以较好地去除车载手势图中噪声,抑制车载手势图细节的模糊。      

基于实时手势识别与跟踪的人机交互实现

为了实现对手势目标的自动识别和连续跟踪,提出了一种手势识别与跟踪算法。首先,通过离线训练手势目标检测器来实现手势目标的自动识别。接着,通过改进的Shi-Tomisi算法,在目标区域提取可靠稳定的特征点。然后,通过KLT跟踪器对特征点进行跟踪。当特征点跟踪成功时,通过求解仿射变换矩阵确定手势目标的新位置;当目标出现遮挡和大尺度旋转时,特征点丢失,此时在KLT跟踪器中加入卡尔曼滤波器来预测手势目标的位置,实现对手势目标的连续跟踪。同时对手势目标可能存在的区域进行估计,缩小检测器的检测范围,提高检测速度。最后,将算法应用于人机交互系统中,实现了机器人的远程控制。实验结果显示,算法在简单背景下的跟踪正确率为99.54%,复杂背景下的跟踪正确率为98.24%。实验结果表明,算法能够快速准确地对手势目标进行检测和跟踪,满足了实时性、连续性以及抗干扰能力强等要求,对于旋转及遮挡均具有较强的鲁棒性,为实现基于手势控制的人机交互提供了一种有效方法。     

仿人机器人路径规划研究

针舛仿人机器人机械连杆控制结构的动力学、运动学等特点,建立了25自由度仿人机器人家谱树彤结构,提供了连杆数据列表,分析了步态规划约束、步行倒立摆、奇异位姿控制、落地步态方向控制等特性,构建了行走步态模型,并采用链接图法对环境空间建模,引入种群规模自调整遗传算法实现路径规划。潋仿人机器人NAO为实验平台,采用链接图法进行全局建模,实验表明,改进的遗传算法在仿人机器人路径规划中具有更快的收敛速度与更好的适应性。