基于双手手势控制的双机器人人机交互技术的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 人机交互的研究现状 | 第10-15页 |
| 1.3 课题研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 本文研究内容和论文结构 | 第16-19页 |
| 第二章 相关技术和理论 | 第19-31页 |
| 2.1 Leap motion简介 | 第19-21页 |
| 2.2 Kinect简介 | 第21-24页 |
| 2.3 空间坐标系变换 | 第24-25页 |
| 2.4 数据滤波与融合 | 第25-27页 |
| 2.4.1 基于速度的自适应低通滤波算法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 在线自适应加权融合算法 | 第26-27页 |
| 2.5 高斯混合回归模型 | 第27-30页 |
| 2.5.1 高斯混合模型 | 第28页 |
| 2.5.2 高斯混合回归 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 双手手势数据预处理技术 | 第31-42页 |
| 3.1 双手手势识别平台设计 | 第31-33页 |
| 3.2 双手手势数据采集 | 第33-34页 |
| 3.3 双手手势数据滤波 | 第34-35页 |
| 3.4 多传感器坐标系转化 | 第35-39页 |
| 3.5 双手手势数据的融合 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 双机器人运动控制 | 第42-53页 |
| 4.1 高斯混合回归模型预测丢失帧数据 | 第42-47页 |
| 4.1.1 GMM手势轨迹建模 | 第42-45页 |
| 4.1.2 GMR手势预测 | 第45-47页 |
| 4.2 双手手势空间到双机器人空间的数据转化 | 第47-49页 |
| 4.3 双机器人碰撞检测预警 | 第49-52页 |
| 4.3.1 机器人胶囊型包围盒建模 | 第49-50页 |
| 4.3.2 碰撞检测算法 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 双机器人人机交互实验 | 第53-62页 |
| 5.1 实验设计 | 第53-55页 |
| 5.2 实验验证与分析 | 第55-61页 |
| 5.2.1 实验过程 | 第55-57页 |
| 5.2.2 实验分析 | 第57-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 总结 | 第62-63页 |
| 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附件 | 第70页 |
