基于深度感知的機器人定位與識別技術(shù)研究.pdf

1、家庭服務(wù)機器人是在家庭環(huán)境下工作并提供個性化服務(wù)的機器人，機器人定位和識別技術(shù)是實現(xiàn)其功能的兩項重要技術(shù)。Kinect、Creative Senze3D等深度視覺設(shè)備提供了快捷方便的深度測量手段，它們獲取的深度圖像給機器人定位和識別技術(shù)帶來了新的思路。但是深度圖像有大量的深度數(shù)據(jù)，如何從中提取出機器人需要的信息是一項挑戰(zhàn)，本文研究了深度感知技術(shù)及其在家庭服務(wù)機器人中的應(yīng)用，主要包括兩方面的內(nèi)容，第一個方面的內(nèi)容是路標(biāo)測量及其在家庭服務(wù)機

2、器人主動定位中的應(yīng)用，第二個方面的內(nèi)容是人體識別技術(shù)及其在人-機器人交互中的應(yīng)用。
　　針對路標(biāo)測量問題，本文首先研究了Kinect這類近紅外結(jié)構(gòu)光深度視覺攝像機的成像模型，然后討論其深度攝像機和彩色攝像機的內(nèi)參數(shù)及相互關(guān)系的標(biāo)定。在測量部分，本文首先完成了圖像的畸變校正，然后通過圖像處理技術(shù)提取二維碼路標(biāo)，并通過攝像機標(biāo)定的內(nèi)外參數(shù)推算其在機器人坐標(biāo)系下的位置。為了消除反光點的影響，本文利用了深度數(shù)據(jù)和路標(biāo)形狀的約束。
　

3、　針對人體識別問題，本文研究了人體姿勢識別，靜態(tài)手勢識別和動態(tài)手勢識別。人體姿勢識別是利用頭部和手部的位置關(guān)系識別人體姿勢;靜態(tài)手勢識別是手部靜態(tài)姿態(tài)的識別，本文研究了手部的提取和跟蹤，手部三維特征的提取;另外，本文還探討了支持向量機、決策樹等分類器在不同手部特征下的準(zhǔn)確率和實時性;手的動態(tài)識別是手部運動軌跡的識別，本文通過手部運動軌跡與模板的歐氏距離變化曲線分析手部運動的規(guī)律，最后利用動態(tài)時間歸整方法實現(xiàn)了單手和雙手的動態(tài)手勢識別。<