基于自然交互的多旋翼无人飞行器手势控制方法研究

发布时间：2017-09-29 01:10

  本文关键词：基于自然交互的多旋翼无人飞行器手势控制方法研究

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【摘要】：无人飞行器行业方兴未艾,传统的无人机交互方式比较抽象,对于初学者学习时间较长,在实际的交互控制中易产生错误操作。自然交互方式近年来逐渐兴起,其中体感交互技术渐渐渗入到生活工作中,其自然性和直观性大幅降低了学习时间成本,给初学者提供了非常好的交互体验过程。课题以Leap Motion控制器作为手势姿态数据获取设备,提出一种新颖的无人飞行器手势交互控制模型,对基于自然交互的微型无人机的手势控制方法进行研究探索。课题主要内容有:(1)分析传统的无人飞行器交互控制模型,借鉴现有的无人飞行器体感交互控制模型优点,提出一种新颖的无人飞行器单手掌平面体感交互控制模型。(2)充分利用手臂的腕关节、肘关节和肩关节的自由度,基于不同关节的不同自由度以及不同自由度之间的组合应用,以不重复使用关节自由度为基准,提出了4种不同的手势动作,利用该手势动作控制无人飞行器6个自由度的飞行动作。(3)对于不同的操控者的生理及心理差异,基于课题提出的手势交互控制模型,构建系统所需的年龄段为20-25岁的小样本群体(18名)健康男性工科大学生手部特征数据集,优化课题手势交互控制模型的控制函数,降低实际操作过程中的错误命令发生概率。(4)利用监督式机器学习理论,构建具有一定学习及泛化能力的手势交互控制系统。系统可以动态的学习并更新初学者势控制模型参数,提升手势交互控制的精确性。(5)通过多任务飞行实验,检验无人飞行器手势交互控制模型的操控精确性;通过单任务对比实验,证明课题提出的手势交互控制模型在易学性和易操控性方面优于传统的无人飞行器交互控制模型。
【关键词】：自然交互 手势控制模型 Leap Motion控制器 无人飞行器
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V279;V249.1
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-22
• 1.1 课题背景和研究意义10-11
• 1.2 手势控制在人机交互中的研究现状11-17
• 1.3 无人驾驶飞行器和体感交互无人飞行器的研究现状17-20
• 1.4 课题主要问题及研究内容20-22
• 1.4.1 主要问题及研究内容20-21
• 1.4.2 课题研究内容21-22
• 第二章 基于手部姿态的无人机交互平台的创建22-34
• 2.1 系统框架及硬件选择22-24
• 2.2 手部动作姿态操控交互模型设计及定义24-31
• 2.3 坐标系转换31-33
• 2.4 本章小结33-34
• 第三章 手势控制方式优化研究34-68
• 3.1 控制曲线数据意义34-35
• 3.2 小样本实验构建35-38
• 3.3 实验数据处理及分析38-66
• 3.3.1 机器学习流程及向量化实现38-43
• 3.3.2 机器学习向量化结果分析研究43-64
• 3.3.2.1 训练集学习模型结果分析研究43-51
• 3.3.2.2 交叉验证集结果分析51-57
• 3.3.2.3 测试集结果分析57-64
• 3.3.3 各点附近控制函数曲线结果64-66
• 3.3.3.1 各点Pitch，Roll，Yaw项控制函数曲线及结果64-66
• 3.3.3.2 飞行器升力控制曲线函数结果66
• 3.4 本章小结66-68
• 第四章 飞行测试及结果分析68-79
• 4.1 搭建系统验证实验环境68
• 4.2 飞行实验任务68-69
• 4.3 实验结果及数据分析69-76
• 4.4 交互方式对比验证试验76-78
• 4.6 本章小结78-79
• 第五章 总结与展望79-81
• 参考文献81-84
• 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果84-85
• 致谢85-86
• 附表86

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本文编号：939104