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基于手势的无人平台遥控技术设计与实现

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-26页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-22页
        1.2.1 当前手势识别的研究现状第13-19页
        1.2.2 无人平台遥控的研究现状第19-22页
        1.2.3 研究现状小结与评述第22页
    1.3 本文研究目标及内容第22-23页
        1.3.1 研究目标第23页
        1.3.2 研究内容第23页
    1.4 论文的结构安排第23-25页
    1.5 本章小结第25-26页
第二章 手势及无人平台概述第26-36页
    2.1 手势识别理论基础第26-28页
        2.1.1 手势的定义与分类第26-27页
        2.1.2 基于单目或双目摄像头的手势识别第27页
        2.1.3 手势识别的一般步骤第27-28页
    2.2 手势处理简介第28-29页
        2.2.1 手势图像的采集第28页
        2.2.2 图像的预处理第28-29页
    2.3 Leap Motion简介及功能概述第29-32页
        2.3.1 Leap Motion简介第29-30页
        2.3.2 Leap Motion面向多应用第30-31页
        2.3.3 Leap Motion工作原理简介第31-32页
    2.4 Adruino WIFI小型机器人概述第32-35页
        2.4.1 Adruino开发板第32-33页
        2.4.2 WIFI小型机器人第33-34页
        2.4.3 小型机器人基本原理介绍第34-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第三章 基于手势的无人平台遥控总体框架设计第36-42页
    3.1 总体框架设计第36-37页
        3.1.1 一般控制系统的总体框架第36页
        3.1.2 本系统框架设计第36-37页
    3.2 系统各模块设计第37-40页
        3.2.1 手势数据识别模块第38页
        3.2.2 手势数据处理模块第38页
        3.2.3 手势控制模块第38-39页
        3.2.4 无人小车控制模块第39-40页
    3.3 本章小结第40-42页
第四章 基于多手势设备的控制环境设计第42-52页
    4.1 一般手势实验环境的分析第42-43页
    4.2 基于多手势设备的实验环境的分析第43-45页
    4.3 坐标系的转换与数据融合第45-49页
        4.3.1 坐标系转化第45-46页
        4.3.2 实验环境构建第46-49页
    4.4 实验分析与对比第49-50页
        4.4.1 环境对比实验第49-50页
        4.4.2 实验结果分析第50页
    4.5 本章小结第50-52页
第五章 手势算法设计第52-64页
    5.1 手模型建立第52-57页
        5.1.1 手模型简析第52-54页
        5.1.2 平面四边形模型第54-55页
        5.1.3 平面三角形模型第55-57页
    5.2 手势规则算法第57-60页
        5.2.1 特征选择第57-58页
        5.2.2 基于规则的分类第58页
        5.2.3 基于SVM的分类第58-60页
    5.3 手势库的建立与实验第60-63页
        5.3.1 手势库手势第60-62页
        5.3.2 手势识别实验第62-63页
        5.3.3 实验结果与分析第63页
    5.4 本章小结第63-64页
第六章 遥控及结果分析第64-68页
    6.1 背景概述第64页
    6.2 系统实验设备参数与实验任务第64-65页
        6.2.1 实验设备参数第64-65页
        6.2.2 实验任务第65页
    6.3 实验及结果分析第65-67页
        6.3.1 遥控演示第65-66页
        6.3.2 结果分析与意义第66-67页
    6.4 本章小结第67-68页
第七章 总结与展望第68-70页
    7.1 主要工作及创新点第68页
    7.2 进一步工作展望第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-78页
攻读硕士学位期间参与学术撰写情况第78-79页

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