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基于手势识别技术的排爆机器人运动控制算法设计

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1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的研究内容

1.4 论文的章节结构安排

2 手势识别技术

2.1 手势识别技术分类

2.2 手势识别系统结构与算法研究

2.3 本章小结

3 手势图像的分割算法

3.1 引言

3.2 颜色空间分析

3.3 基于肤色统计的手势分割算法

3.4 实验结果与分析

3.5 本章小结

4 手势图像特征提取算法

4.1 引言

4.2 主动轮廓与肤色统计融合的手势轮廓特征提取算法

4.3 实验结果与分析

4.4 本章小结

5 连续手势图像识别算法

5.1 连续手势图像切分

5.2 连续手势图像识别算法

5.3 本章小结

6 排爆机器人的系统设计

6.1 排爆机器人的总体结构设计

6.2 排爆机器人的系统调试

6.3 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果

致谢

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摘要

本文的主要研究内容是通过对手势识别技术算法的研究,将手势识别技术应用到排爆机器人运动控制中,并对排爆机器人的系统结构进行设计。手势识别技术是近几年刚刚兴起的一种人机交互方式,通过人手手势控制排爆机器人的运动和工作更是一项比较新颖的技术。在以往对手势识别技术研究的基础上,结合排爆机器人系统结构的需要,对手势识别系统中手势图像分割的算法、手势图像特征提取的算法、连续手势图像识别的算法进行了研究,并设计了排爆机器人的系统结构。
  在本文对手势识别算法的研究中,提出了一种基于肤色统计的手势图像分割算法,该算法通过对手势图像肤色像素点在YCb’Cr’颜色空间的统计,将手势图像肤色的亮度特性与红色和蓝色的色度特性分离开,获得手势图像分割较好的结果,去除了不同光照条件下手势图像分割出现不同结果的问题;其次,结合基于肤色统计的手势图像分割算法,将分割出的手势图像作为手势图像轮廓特征的初始轮廓曲线,然后结合图像分块处理的方法,通过迭代计算,最终使手势轮廓曲线趋近于准确的手势图像轮廓特征;接着,通过对连续手势图像识别的研究,提出了阈值模型法的连续手势图像识别算法,通过对阈值参数的选取,完成对连续手势图像的切分和识别,并实现对有效手势图像和无效手势图像的识别与拒识;最后,对排爆机器人的系统结构进行了设计,系统选用ARMSTM32系列单片机作为排爆机器人控制系统的主控芯片,在摄像头采集到手势图像后,经视频解码器处理将手势图像传送到控制器中进行手势图像识别,将手势图像转化成控制指令控制排爆机器人的车体运动和手臂关节运动。

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