基于kinect传感器进行手势控制X80机器人移动



基于kinect传感器进行手势控制X80机器人移动

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基于kinect传感器进行手势控制X80机器人移动

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
符号对照表	第11-12页
缩略语对照表	第12-16页
第一章绪论	第16-24页
1.1 手势交互	第16页
1.1.1 接触式手势交互	第16页
1.1.2 非接触式手势交互	第16页
1.2 手势交互	第16-19页
1.2.1 手势交互的概念	第16-17页
1.2.2 国内外发展现状	第17-18页
1.2.3 手势交互的分类	第18-19页
1.3 动态手势识别	第19-22页
1.3.1 轨迹模板匹配法	第19-20页
1.3.2 状态空间建模法	第20-21页
1.3.3 主要的识别算法	第21-22页
1.4 论文的研究内容和论文结构	第22-24页
1.4.1 主要研究内容	第22-23页
1.4.2 论文结构	第23-24页
第二章基础的手势信息	第24-36页
2.1 kinect简介	第24-27页
2.1.1 kinect结构	第25-26页
2.1.2 kinect开发接	第26-27页
2.1.3 kinect处理模块	第27页
2.2 骨骼追踪的原理	第27-30页
2.2.1 骨骼数据	第28页
2.2.2 骨骼追踪的原理	第28-30页
2.3 kinect获取深度图	第30-34页
2.3.1 获取深度图的原理	第31-33页
2.3.2 kinect深度分辨率	第33-34页
2.4 本章小结	第34-36页
第三章动态手势识别的分析与设计	第36-54页
3.1 DTW算法和HMM算法	第36-37页
3.2 手势预处理	第37-38页
3.3 训练手势模板	第38-43页
3.3.1 前推手势模板(Push)	第38-39页
3.3.2 后退手势模板(Back)	第39-41页
3.3.3 向右转动手势模板(Right)	第41-42页
3.3.4 向左转动手势模板(Left)	第42页
3.3.5 停止手势模板(Stop)	第42-43页
3.4 DTW算法	第43-46页
3.4.1 基于DTW算法的动态手势识别	第45-46页
3.5 优化DTW算法	第46-48页
3.6 实验结果	第48-53页
3.6.1 无动作时	第48-49页
3.6.2 移动距离很小时	第49-50页
3.6.3 前推动作	第50页
3.6.4 右转动作	第50-51页
3.6.5 光线昏暗的前推动作	第51-52页
3.6.6 光线昏暗的右转动作	第52-53页
3.7 本章小结	第53-54页
第四章无线X80机器人	第54-66页
4.1 X80机器人的简介	第54-56页
4.2 超声波地图避障	第56-57页
4.3 X80机器人的软件开发工具包SDK	第57-59页
4.3.1 概述	第57-58页
4.3.2 数据的传递	第58-59页
4.4 X80机器人的PID控制器	第59-61页
4.4.1 反馈回路的基础	第59-60页
4.4.2 PID控制器的工作原理	第60页
4.4.3 X80机器人的PID控制器	第60-61页
4.5 X80机器人的运动规划	第61-63页
4.5.1 控制X80机器人的运动方向	第61-63页
4.5.2 控制X80机器人的转动角度	第63页
4.6 本章小结	第63-66页
第五章实验	第66-76页
5.1 配置kinect开发环境	第66页
5.1.1 配置硬件环境	第66页
5.1.2 配置软件环境	第66页
5.2 配置X80机器人开发环境	第66-67页
5.2.1 配置硬件环境	第66页
5.2.2 配置软件环境	第66-67页
5.3 X80机器人与PC端的连接	第67-68页
5.4 测试结果	第68-75页
5.4.1 前推动作(Push)	第68-69页
5.4.2 后退动作(Back)	第69-70页
5.4.3 向右转动动作(Right)	第70-71页
5.4.4 向左转动动作(Left)	第71-72页
5.4.5 停止动作(Stop)	第72-73页
5.4.6 光线昏暗情况下的前推动作(Push)	第73-74页
5.4.7 复杂环境下的前推动作(Push)	第74-75页
5.5 本章小结	第75-76页
第六章总结与展望	第76-78页
6.1 工作总结	第76页
6.2 未来展望	第76-78页
参考文献	第78-82页
致谢	第82-84页
作者简介	第84-85页

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