面向移动服务机器人的部分特殊姿态识别及云应用扩展研究

发布时间：2017-04-08 10:23

  本文关键词：面向移动服务机器人的部分特殊姿态识别及云应用扩展研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：家庭服务机器人与人之间除了通过语音交互以外,还需要像人类一样通过“肢体语言”进行辅助交流。因此,机器人如何识别人的姿势,就显得非常必要。而人体姿态千变万化,形态各异,很难通过一种稳定的、通用的算法识别出来。本文主要针对家庭应用场景中常见的挥手和跌倒两种特殊的姿势识别问题分别提出挥手检测和倒地人体检测方法,并根据这两种检测算法的应用扩展和异构机器人任务重复性问题,提出一种基于云机器人框架的知识共享方法。本文的主要研究内容及创新之处分为以下几点：(1)针对挥手检测中手势难以定位问题,提出一种基于人脸识别的挥手检测方法。该方法基于人脸识别算法来得到人脸的位置,通过图像处理后采用漫水填充算法标记连通区域,然后通过构造无向图计算与人脸连通距离最大像素点,得到手指末端的位置信息。最后根据累计手指的移动距离来判断是否有挥手发生。本文介绍的挥手检测方法特别是在挥手人旁边有其他人和挥手者坐着挥手时效果明显。(2)人体检测是家庭环境下服务机器人必须具备的一项基本功能。针对复杂家庭环境,倒地人体面临地上杂物的干扰、遮挡等情况下,提出一种结合三维点云分割和局部特征匹配的倒地人体检测方法。该方法对点云进行分割之后将每个物体横向切分成若干段,对每段点云采用局部特征匹配并分类,并根据匹配段数来判断是否为倒地人体。实验证明该算法满足服务机器人检测人体实时性要求的同时具有良好的鲁棒性,即使人体部分被遮挡,依然可以检测到各种倒地姿态的人。(3)针对姿势识别的复杂性以及异构机器人任务重复性问题,提出一种基于云机器人的技术共享方法。该云平台不同于其他云平台,主要在于使机器人之间通过网络可以共享信息和学习新的技术。主要从几个方面来实现：1该云平台使用结构化的自然语言进行交流。选择该语言是根据大部分服务机器人都具备解析自然语言句子的功能。与其他交流语言相比,本文提出的方法更加灵活,对不同构造机器人具有适应性,具有鲁棒性以及对获得的知识具有重复利用能力。2人类或互联网可访问知识库也可通过该平台与机器人共享知识以及接收机器人发来的求助信息和发送给机器人其想要的帮助信息。3.机器人仅需要在自身系统中调整一点即可与云平台交互,而且本文提供了机器人加入该平台的使用方法。
【关键词】：家庭服务机器人 挥手检测 人脸识别 三维点云分割 倒地人体检测 特征匹配 云机器人
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TP242
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第1章 绪论13-19
• 1.1 课题背景及意义13-15
• 1.2 研究现状15-17
• 1.3 论文的主要内容17-18
• 1.4 论文的组织安排18-19
• 第2章 挥手检测与识别19-27
• 2.1 人脸识别19-20
• 2.2 漫水填充算法20
• 2.3 方法概述20-23
• 2.3.1 人脸检测21-22
• 2.3.2 图像处理22
• 2.3.3 连通区域填色及指尖定位22-23
• 2.4 挥手识别23
• 2.5 实验分析23-25
• 2.5.1 实验平台23-24
• 2.5.2 实验数据及分析24-25
• 2.6 本章小结25-27
• 第3章 倒地人体检测与识别27-37
• 3.1 SensorKinect+NITE+OpenNI介绍28-29
• 3.2 点云信息与PCL介绍29-30
• 3.3 方法概述030-33
• 3.3.1 预处理31
• 3.3.2 点云分割31-32
• 3.3.3 点云分段32
• 3.3.4 特征检测32-33
• 3.3.5 分类33
• 3.4 实验33-36
• 3.4.1 实验平台33-35
• 3.4.2 实验结果与分析35-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第4章 基于云机器人的应用扩展37-49
• 4.1 结构化的自然语言38-39
• 4.2 云平台框架39-41
• 4.3 方法介绍41-46
• 4.3.1 生成一个任务问题41
• 4.3.2 由任务问题生成指示41
• 4.3.3 从知识库中生成指示41-42
• 4.3.4 由机器人任务规划生成指示42-44
• 4.3.5 指示的使用方法44-45
• 4.3.6 平台的实现45-46
• 4.4 实验46-47
• 4.5 本章小结47-49
• 第5章 总结与展望49-51
• 5.1 本文工作内容总结49-50
• 5.2 未来工作展望50-51
• 参考文献51-55
• 致谢55-57
• 在读期间参加的科研项目57-59
• 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果59

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本文编号：292680