基于Kinect视觉功能的机器人控制方法

《基于Kinect的家居服务机器人体感控制系统》一、引言随着科技的发展和人们生活水平的提高，智能家居的概念日益受到人们的关注和喜爱。

Kinect作为一种成熟且高效的体感控制系统，已被广泛应用于娱乐、医疗和家庭生活等多个领域。

因此，本论文以基于Kinect的家居服务机器人体感控制系统为研究对象，通过对系统设计的分析、实现及测试，探讨其在家居服务中的应用和优势。

二、系统设计1. 硬件设计本系统以Kinect作为主要的体感控制设备，通过捕捉用户的动作和姿态，实现对家居服务机器人的控制。

此外，系统还包括家居服务机器人本体、电源模块、通信模块等。

其中，家居服务机器人本体负责执行用户的指令，电源模块为系统提供稳定的电力供应，通信模块则负责实现人机交互和机器人的远程控制。

2. 软件设计软件设计是本系统的核心部分，主要包括Kinect驱动、体感识别、指令解析、机器人控制等模块。

Kinect驱动负责捕捉用户的动作和姿态，体感识别模块则对捕捉到的数据进行处理和分析，识别出用户的意图和指令。

指令解析模块将识别出的指令转化为机器人可以执行的命令，机器人控制模块则负责控制机器人的行动。

三、系统实现1. Kinect驱动的实现Kinect驱动是本系统的关键部分，它负责捕捉用户的动作和姿态。

通过Kinect SDK的开发，我们可以实现对Kinect的驱动和控制。

在驱动实现过程中，我们需要对Kinect的硬件进行初始化，设置相应的参数和阈值，以便更好地捕捉用户的动作和姿态。

2. 体感识别的实现体感识别模块负责对捕捉到的数据进行处理和分析，识别出用户的意图和指令。

通过使用计算机视觉和模式识别的技术，我们可以实现对用户动作和姿态的识别。

在实现过程中，我们需要对数据进行预处理、特征提取和分类识别等操作，以便更准确地识别用户的意图和指令。

3. 机器人控制的实现机器人控制模块负责控制机器人的行动，根据识别出的指令生成相应的控制命令。

在实现过程中，我们需要对机器人的运动学和动力学进行分析，建立机器人的运动模型和控制模型。

《基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，人机交互技术已成为研究热点之一。

其中，基于Kinect的手势识别技术因其高精度、高效率、低成本的优点，得到了广泛的应用。

而将手势识别技术应用于机器人控制，则能够进一步拓展人机交互的范畴，提高机器人的智能化水平。

本文将对手势识别技术和机器人控制技术进行深入的研究和探讨，基于Kinect传感器进行实验和分析。

二、Kinect传感器及其应用Kinect是微软公司开发的一款体感设备，具有捕捉人体动作、语音和手势等功能。

在计算机视觉、人机交互、机器人控制等领域有着广泛的应用。

基于Kinect的手势识别技术，可以通过捕捉人体手部动作的信息，实现对手势的准确识别和解析。

同时，Kinect还可以实时监测人体骨骼的位置和运动状态，从而更精确地完成动作捕捉。

三、手势识别技术研究基于Kinect的手势识别技术，主要通过以下步骤实现：首先，利用Kinect传感器捕捉人体的骨骼信息；其次，通过算法对手部骨骼信息进行提取和预处理；然后，利用机器学习算法对手势进行分类和识别；最后，将识别的手势信息转化为计算机可以理解的指令或命令。

在手势识别技术中，机器学习算法的应用至关重要。

常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等。

这些算法可以通过训练大量的手势样本，提高手势识别的准确性和鲁棒性。

此外，深度学习算法在手势识别中也得到了广泛的应用，如卷积神经网络（CNN）等。

四、机器人控制技术研究机器人控制技术是实现人机交互的关键技术之一。

基于Kinect的手势识别技术可以实现对机器人的控制。

在机器人控制中，需要将识别的手势信息转化为机器人的运动指令或动作。

这需要借助于计算机视觉技术和运动规划技术。

计算机视觉技术可以实现对机器人周围环境的感知和识别，从而为机器人的运动规划提供依据。

运动规划技术则可以根据机器人的任务需求和周围环境信息，规划出最优的运动轨迹和动作。

基于Kinect视觉识别的智能居家机器人系统
沈莉丽
【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》
【年(卷),期】2017(000)012
【摘要】为了更好的给老年人提供服务,提出了基于Kinect视觉识别功能的智能居家机器人控制系统.首先通过Kinect摄像头获取人体景深图像,然后利用姿态识别算法对人体姿态进行识别,最后将识别结果转换为控制命令传输到智能居家机器人使其完成自主抓取、传递物品等一系列动作.实验表明,基于Kinect视觉识别的控制方式能准确控制智能居家机器人,实现了机器人控制方式上的创新,对服务型机器人领域的发展研究具有很好的参考价值.
【总页数】4页(P78-80,84)
【作者】沈莉丽
【作者单位】南京航空航天大学金城学院,南京 211156
【正文语种】中文
【中图分类】TH165;TG659
【相关文献】
1.基于视觉识别的智能巡检机器人系统设计 [J], 丁宁;陈波;蔡钧宇;谭文正
2.基于51单片机居家智能灭火机器人循迹系统的设计 [J], 肖明俊;祝玲;刘雨;李继超
3.基于人工智能下的视觉识别焊接机器人的研究展望 [J], 裴志刚; 黄科辉
4.基于树莓派的智能居家机器人系统设计 [J], 詹宇娴;陈耿;凌活龙;刘常烨;许树杰;
丁凡;陈景华
5.基于机器人视觉识别的防震锤智能运维研究 [J], 蔡晓斌;刘荣海;杨发;郑欣;郭新良;杨迎春;虞鸿江
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• 131•我国机器人产业正处于蓬勃发展的状态，中国已成为机器人应用的最大市场。

以机械臂为代表的工业机器人已大量应用于生产一线。

随着机器人应用不断深入，具有良好交互性的仿人机器人需求前景广阔。

本项目采用Kinect体感器作为图像采集单元，利用体感技术实现人外形轮廓建模及肢体空间坐标定位，实现人体的全动作采集建模。

采用17自由度仿人机器人Roboy为执行平台，接受控制指令实现人体动作跟随。

本方案可以使机器人能够精准的进行人体动作的同步跟随，克服了遥控器、按钮、操作手柄等繁杂的控制系统，实现更好的人机交互性能。

1 引言本项目主要研究利用体感技术实现人的肢体动作精准控制一个17自由度的机器人，以ROBY人形机器人为载体，用Kinect体感器捕捉人的肢体动作，运行上位机，将人的动作解析，通过无线串口发送给机器人，单片机接收到信号并直接控制机器人，使机器人对人体工作进行精准的同步跟随。

通过体感控制机器人，解决了传统机器人机械性的按程序执行动作和克服了遥控器、按钮、操作手柄等繁杂的控制系统，可以大大的提高机器人动作的精准度和执行任务时的灵活度。

2 Kinect数据采集及机器人控制简述2.1 Kinect体感器工作原理Kinect其实是一种3D体感传感器，它兼有动态捕捉，影像识别，人脸识别，语音识别，人机互动等功能。

用户可以做出体感动作通过Kinect对游戏中的角色进行实时的控制，实现较高层次的人机互动，同时还可以通过互联网分享信息和图片给其他玩家等。

其中，摄像头起到了很大的作用，它负责捕捉人肢体的动作，并转换成相应的标数据，然后把这些数据发送到电脑。

工程师就可以通过这些数据去设计程序，识别、分析这些动作，从而达到想要的目的。

Kinect摄像头一秒可以捕捉30次人体的动作。

PS1080芯片是Kinect的核心部件，它由PrimeSense公司所提供，通过它就可以实现对红外光源投射激光散斑进行控制和通过对图像编码并采集编码后的红外光谱计算得到场景深度信息，同时也可以对深度数据进行解析得到用户关节点信息。

基于Kinect的机器人控制系统*陈敬德，赵文丽，梁洪涛，王梓霖，张驰，毛晓波（郑州大学电气工程学院，河南郑州450001）摘要：设计一款可以通过人体动作对机器人进行控制的机器人控制系统。

该系统由主机和从机两部分组成，通过Kinect体感传感器采集人体动作信息，在主机中进行图像处理解析出相应的人体动作，然后通过无线传输单元向机器人发送相应的控制指令，控制机器人做出响应，完成相应的一套动作或对人体动作进行实时模仿。

制作的机器人样机运行良好，能够根据人体左右手的动作和语音命令，做出正确的响应。

关键词：Kinect；单片机；人机交互；机器人控制系统Robot Control System Based On KinectCHEN Jing-de, MAO Xiao-bo, LIANG Hong-tao, WANG Zi-ling, ZHANG Chi (School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China) Abstract: Design a robot control system through which the robot can be controlled by gesture. The gesture information is collected by Kinect, and the PC extracts motion track through the technology of image processing subsequently and then transmits corresponding instructions wirelessly to the robot. In response, the robot imitates the gesture in real time or plays a set of specified actions. The prototype that has already been made functions well and can react to the gesture and voice command correctly.Keywords: Kinect; MCU; Human-Machine Interaction; Robot control system1引言随着机器人控制技术的迅猛发展，各类机器人已广泛应用于工业、农业、国防、科研、教育以及人们的日常生活等诸多领域。

(10)申请公布号 (43)申请公布日 2013.09.18C N 103302668 A (21)申请号 201310193564.7(22)申请日 2013.05.22B25J 9/16(2006.01)B25J 13/08(2006.01)G06F 17/50(2006.01)(71)申请人东南大学地址210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号(72)发明人朱碧玉 黄安杰 李敏 黄丹丹梁佳琪 宋爱国(74)专利代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204代理人柏尚春(54)发明名称基于Kinect 的空间遥操作机器人的控制系统及其方法(57)摘要本发明涉及远程遥操作机器人控制技术领域。

本发明公开了一种基于Kinect 的空间遥操作机器人的控制系统及其方法。

该发明针对空间遥操作技术中存在的大时延问题，利用Kinect 实现三维环境建模，并对预测环境进行一致性校正，加强操作时的临场感，可以克服时延带来的影响，精确高效地完成空间站内外的作业任务，有利于完成相对较复杂的工作，提高了遥操作的安全性，使作业效果大大增强。

本发明能够应用于，在地面精确实时地遥控制太空中的机械臂完成舱内生物实验和化学实验等一系列的科学实验，工具箱和按键的简单操作，漂浮物的清理以及卫星的修理等工作。

(51)Int.Cl.权利要求书2页 说明书5页 附图4页(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请权利要求书2页 说明书5页 附图4页(10)申请公布号CN 103302668 A*CN103302668A*1.基于Kinect的空间遥操作机器人的控制系统，包括客户端和服务端，客户端和服务端通过网络连接；其特征在于，所述客户端包括手控器、控制计算机、显示器，所述控制计算机连接手控器和显示器；所述服务端包括机械臂、图像采集模块、远程控制计算机、机器人控制箱，所述远程控制计算机连接图像采集模块和机器人控制箱；所述机器人控制箱连接机械臂；其中，所述图像采集模块包括Kinect三维传感器、工业摄像头。

基于视觉传感器的移动机器人摘要：移动机器人的视觉系统研究已成为机器人导航领域中的一项关键研究内容，随着机器人导航在机器人应用领域中变得越来越重要，在机器人视觉导航系统中，获取图像深度信息逐渐成为研究的重点。

在机器人视觉领域，深度检测一般是通过对普通RGB图像处理的方法来实现，具有不小的工作量。

本文利用Kinect深度摄像机来获取、显示深度图像这一方法，并应用于机器人视觉系统。

进而实现移动机器人的认路。

关键词：视觉系统 Kinect 深度图像AbstractThe visual system research in the field of robot navigation has become a key research content, as robot navigation in the robot navigation application fields become more and more important, in the robot vision navigation system, obtain image depth information has become the focus of research.In robot vision areas,Depth detection is generally through to the ordinary RGB image processing methods to realize, have a lot of workload. This paper put forward according depth camera to gain、show the depth image this method, and application in robot vision system. The experimental results show that this method can achieve the depth information of the image extraction and greatly reduce the workload. so the robot can know the road.Keywords： Visual system Kinect Depth image1 引言智能自主移动机器人是当今国际机器人研究领域的热点，而路径规划则是智能移动机器人中的一个重要组成部分，其研究目的是使机器人能在不同的环境中自主路径规划。

《基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》篇一一、引言随着科技的进步和人工智能的不断发展，人机交互的方式也日趋多样化和智能化。

Kinect作为一种重要的传感器技术，其应用领域不断扩大，尤其是在手势识别与机器人控制方面具有广泛的应用前景。

本文旨在研究基于Kinect的手势识别技术及其在机器人控制领域的应用，为未来的智能人机交互提供理论基础和技术支持。

二、Kinect技术概述Kinect是一种由微软开发的深度传感器技术，广泛应用于游戏、娱乐、科研等领域。

它能够捕捉人体的运动和姿态，具有高精度、高效率、低成本等优点。

Kinect技术通过捕捉人体骨骼运动信息，实现对人体动作的精确识别和跟踪。

三、基于Kinect的手势识别技术研究1. 手势识别的基本原理基于Kinect的手势识别主要依靠对人体骨骼信息的捕捉和分析。

通过Kinect传感器捕捉到的骨骼数据，可以分析出手部关节的位置和运动轨迹，进而实现对手势的识别。

2. 手势识别的关键技术（1）数据预处理：对捕捉到的骨骼数据进行滤波、去噪等处理，以提高数据的准确性和可靠性。

（2）特征提取：通过对手部关节位置、运动轨迹等特征进行提取，形成手势的特征向量。

（3）模式识别：利用机器学习、深度学习等算法，对特征向量进行分类和识别，实现对不同手势的区分。

四、手势识别在机器人控制领域的应用研究1. 机器人控制的需求与挑战随着机器人技术的不断发展，其在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。

然而，如何实现人机协同、高效地控制机器人一直是研究的难点。

手势识别作为一种自然、直观的人机交互方式，为解决这一问题提供了可能。

2. 手势识别在机器人控制中的应用方案（1）手势命令的识别与解析：通过手势识别技术，将用户的手势转化为机器人的命令或动作。

例如，通过挥手、指向等手势，实现机器人的启动、停止、移动等功能。

（2）手势与机器人协同操作：通过对手势的精确识别和解析，实现人与机器人的协同操作。

《基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，人机交互技术已成为研究热点之一。

其中，基于Kinect的手势识别技术因其高精度、实时性和自然性等特点，在人机交互领域具有广泛的应用前景。

同时，机器人控制技术也在不断进步，为机器人与人类更加自然、智能地交互提供了可能。

因此，本研究将探讨基于Kinect的手势识别与机器人控制技术的结合，以实现更高效、便捷的人机交互体验。

二、Kinect手势识别技术Kinect是一种由微软开发的三维动作捕捉和语音识别系统，能够实时捕捉人体动作和语音信息。

基于Kinect的手势识别技术通过捕捉人体手势信息，对不同手势进行分类和识别，从而实现人机交互。

2.1 Kinect手势数据采集在Kinect手势识别过程中，首先需要采集手势数据。

Kinect 通过红外线传感器和深度相机等设备，实时捕捉人体动作信息，包括骨骼点信息、颜色信息等。

这些数据将被用于后续的手势识别和处理。

2.2 手势特征提取与分类在手势特征提取方面，可以通过分析骨骼点信息、颜色信息等特征，提取出手势的关键特征。

然后，利用机器学习算法对不同手势进行分类和识别。

常用的机器学习算法包括支持向量机、神经网络等。

2.3 手势识别的应用场景基于Kinect的手势识别技术可以应用于多个领域，如游戏控制、智能家居、虚拟现实等。

在游戏控制中，玩家可以通过手势控制游戏角色，实现更加自然、便捷的操作体验。

在智能家居中，用户可以通过手势控制家居设备的开关、调节等操作。

在虚拟现实中，手势识别技术可以实现更加自然、真实的交互体验。

三、机器人控制技术机器人控制技术是实现机器人与人类自然、智能交互的关键技术。

通过机器人控制技术，可以实现机器人的自主导航、语音识别、手势识别等功能。

3.1 机器人控制系统的架构机器人控制系统通常由传感器、控制器和执行器等部分组成。

传感器用于获取环境信息和机器人自身的状态信息，控制器根据传感器信息做出决策并控制执行器执行相应的动作。

• 110•利用Kinect 体感技术，将骨骼追踪算法应用于人体姿态识别，实现人体骨骼节点坐标向机器人数字舵机数值的转换；同时结合无线通信技术，实现一套可以使机器人实现实时模仿人体动作的无线体感控制系统。

此外，本文将体感技术、无线技术与机器人相结合，形成一种全新的自然人机交互模式。

随着人机交互领域的不断发展，继鼠标和触摸交互后，语音、体感等交互方式成为现今人机交互领域的研究热点。

其中，体感机器人是人与机器进行体感交互的一项重要成果。

人类善于进行感知理解、动作规划，而机器人善于进行底层感应、重复动作，因此，体感交互为两者的结合提供了一种很好的途径。

智能体感控制系统在救援机器人、舞蹈机器人等研究领域上均可得到广泛的应用。

1 系统整体设计1.1 设备选择体感交互发端于游戏行业，近几年得到了飞速发展，目前较为先进的体感设备有微软XBOX 的体感设备Kinect 、任天堂的Wii 等。

本文的研究课题为人形机器人体感控制，因此在设备的选择上，要求体感设备必须支持人体全身识别，能够在Windows 、Linux 等平台进行开发，又不需要依靠多余的外界设备（如手柄等），同时对体感设备的识别精度也有较大需求。

微软公司开发的体感设备Kinect ，可以通过手势、动作、语音等方式与终端进行交互，而无需借助任何手持设备。

在控制主板方面，目前常用的机器人控制主板有树莓派、arduino 、8051等。

在控制主板的选择上，本文要求所选的控制主板具有较高的性能、较多的外部接口以接入更多的传感器，并且具有无线通信模块作为无线控制的基础。

因此，经多方面比较后，本文采用Kinect 作为人体姿态捕捉设备，树莓派作为控制主板，机器人采用具有16个自由度的人形机器人。

1.2 系统设计思路系统整体设计流程如下：Kinect 作为3D 体感摄影机，在捕捉人体骨骼图像后，调用骨骼处理函数生成骨骼节点三维坐标，并对骨骼节点三维坐标进行滤波处理以减小误差。