基于人体姿态识别的机器人控制技术研究-控制理论与控制工程专业论文.docx

万方数据 万方数据 武汉科技大学 研究生学位论文创新性声明 本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立进 行研究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共 同完成的工作外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写 过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文 中以明确方式标明。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 论文作者签名:改⑤缉 日期: f 立 研究生学位论文版权使用授权声明 本论文的研究成果归武汉科技大学所有，其研究内容不得以其它 单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论 文的规定，同意学校保留并向有关部门(按照《武汉科技大学关于研究 生学位论文收录工作的规定》执行)送交论文的复印件和电子版本，允 许论文被查阅和借阅，同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校 认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。 论文作者签名: 指导教师签名:  -.J 日 期:问仰. s.()f 摘 要 随着人机交互技术的不断进步，对该技术的应用领域也越来越广。因此，人 机交互所应对的背景也越来越复杂。传统的基于视觉的人机交互在光照强烈或黑 暗等条件下会受到诸多干扰，产生不确定性。本文提出的利用深度传感器进行人 体姿态识别的方案，能够避免上述问题，并通过人体姿态控制机器人的运动，不 仅拓宽了机器人的作业环境，也使得机器人运动更具智能化。本文采用 Kinect 深 度传感器对人体姿态识别及机器人运动控制进行了研究。 首先，阐述了本文研究背景及意义，总结了人体姿态识别技术的国内外研究 现状，介绍了基于体感设备的机器人相关技术。 其次，介绍了 Kinect 的软、硬件系统及 Kinect 技术的应用，分析了 Kinect 深 度信息的获取原理和深度信息的变换，并利用中值滤波及背景差分法从复杂的背 景中提取出了人体区域。 然后，阐述了骨架提取的相关理论，并采用 Hilditch 细化算法对提取出的人体 区域进行了骨架化处理，详细介绍了特征的表示方式及特征提取的方式。 最后，建立了样本库，利用模板匹配对人体姿态进行了识别实验，得到了识 别率结果，分析了实验的稳定性、实时性等。并将该方案与机器人的运动控制相 结合，实现了机器人的智能化运动控制。 关键词：深度传感器；模板匹配；人体姿态识别；机器人 I Abstract With the continuous improvement of human-computer interaction technology, the applications of this technique is becoming more and more widely. Therefore, the application background of the human-computer interaction is becoming more and more complex. The traditional human-computer interaction based on vision in strong light or dark conditions will be affected a lot, the uncertainty will happen. In this paper, to avoid the above problems, using the depth sensor for human body posture recognition scheme is presented. Meanwhile, using human body posture to control the robot movement can not only broaden the working environment of the robot, but also make robot motion more intelligent. In this paper, recognize the human body posture and control the movement of robot by using depth sensor are studied. Firstly, the research background and significance of this paper are illustrated, the overseas and domestic research status of human body posture recognition technology is summarized, the rob