| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 基于手势的机器人人机交互系统简介 | 第10-12页 |
| 1.2 人机交互的国内外现状 | 第12-15页 |
| 1.3Leap Motion体感设备介绍 | 第15-17页 |
| 1.4 本文研究内容和论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 基于手势的自然人机交互系统总体设计 | 第19-34页 |
| 2.1 系统需求分析与设计 | 第19-23页 |
| 2.1.1 系统需求分析 | 第19页 |
| 2.1.2 系统体系结构设计 | 第19页 |
| 2.1.3 手势采集设备设计 | 第19-22页 |
| 2.1.4 系统界面设计 | 第22-23页 |
| 2.2 系统整体架构 | 第23-25页 |
| 2.3 自然人机交互系统软件架构 | 第25-30页 |
| 2.3.1 客户端的构成 | 第25-26页 |
| 2.3.2 客户端构件图 | 第26-27页 |
| 2.3.3 服务器端的构成 | 第27-28页 |
| 2.3.4 服务器端构件图 | 第28-29页 |
| 2.3.5 模块间通信协议设计 | 第29-30页 |
| 2.4 系统数据结构定义 | 第30-32页 |
| 2.4.1 客户端数据结构定义 | 第30页 |
| 2.4.2 服务器端数据结构定义 | 第30-32页 |
| 2.5 系统类图设计 | 第32-34页 |
| 2.5.1 客户端类图设计 | 第32-33页 |
| 2.5.2 服务器端类图设计 | 第33-34页 |
| 第三章 手势数据采集与处理技术 | 第34-43页 |
| 3.1 手势数据采集技术 | 第34-36页 |
| 3.1.1 传感器数据采集 | 第34-35页 |
| 3.1.2 带阈值的时间域的平滑滤波算法 | 第35-36页 |
| 3.2 手势数据处理技术 | 第36-43页 |
| 3.2.1 数据同步处理 | 第37-38页 |
| 3.2.2 数据筛选 | 第38-39页 |
| 3.2.3 数据校准 | 第39页 |
| 3.2.4 基于卡尔曼滤波的位置数据处理 | 第39-43页 |
| 第四章 人机坐标系映射变换 | 第43-56页 |
| 4.1 坐标转换 | 第43-46页 |
| 4.1.1 坐标的平移变换 | 第43-44页 |
| 4.1.2 坐标的旋转变换 | 第44-46页 |
| 4.2 增量计算 | 第46-52页 |
| 4.2.1 位置增量计算 | 第46页 |
| 4.2.2 姿态增量计算 | 第46-52页 |
| 4.3 机器人反解算法 | 第52-56页 |
| 第五章 基于手势的自然人机交互系统的实现及实验验证 | 第56-71页 |
| 5.1 客户端程序实现 | 第56-57页 |
| 5.1.1 客户端开发环境 | 第56页 |
| 5.1.2 客户端界面实现 | 第56-57页 |
| 5.2 服务器端程序实现 | 第57-58页 |
| 5.2.1 服务器端开发环境 | 第57页 |
| 5.2.2 服务器端界面实现 | 第57-58页 |
| 5.3 实验验证 | 第58-61页 |
| 5.3.1 插孔实验 | 第59-60页 |
| 5.3.2 轨迹跟踪 | 第60-61页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第61-71页 |
| 5.4.1 平滑滤波算法分析 | 第62-63页 |
| 5.4.2 数据筛选分析 | 第63-65页 |
| 5.4.3 卡尔曼滤波算法分析 | 第65-66页 |
| 5.4.4 系统准确性验证分析 | 第66-69页 |
| 5.4.5 实验效率分析 | 第69-71页 |
| 总结 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附件 | 第78页 |