機器人的人體姿態(tài)動作識別與模仿算法.pdf

1、人機交互是指人與機器的互動和交流,其最終目的在于使機器人善解人意,能領(lǐng)會和模仿人的語言和行為,讓人類能夠更有效更自然地實現(xiàn)與機器人之間的互動。要想使互動自然,就必須摒棄傳統(tǒng)的輸入輸出方式,使人與機器之間的溝通類似人與人之間的溝通。而人與人之前的互動交流很大程度上依賴于語音和視覺,所以人機交互必會沿著語音和視覺交互的方向發(fā)展。本文就是針對此提出了基于人體動作姿態(tài)的人機交互技術(shù),在此領(lǐng)域中做了探索。
　　本文首先整理歸納了人機交互技術(shù)

2、的發(fā)展和人體動作姿態(tài)識別方面的研究成果并對我們的實驗平臺 NAO機器人做了詳盡介紹,隨后給出了人體動作姿態(tài)的識別算法,此算法包括人體部件檢測器的訓練和使用,多指標評價標準的定義和計算。最后在機器人實驗平臺上完成實驗。在前人的相關(guān)工作基礎(chǔ)上,本文的主要工作如下:
　　(1)在NAO機器人實驗平臺上,提出了基于人體動作姿態(tài)的人機交互方法,實現(xiàn)了讓NAO機器人模仿人體動作姿態(tài)以及根據(jù)特定的動作指令作出相應反饋。
　　(2)在訓練人

3、體部件檢測器時,從大量圖片中剪切出人體部件,旋轉(zhuǎn)這些部件圖像,使其主軸豎直,經(jīng)過這一步歸一化之后會減少人體部件圖像之間的類內(nèi)距離。在使用人體部件檢測器檢測特定部件時,旋轉(zhuǎn)被檢測圖片,使得我們可以檢測出可能的所有候選位置。
　　(3)提出了6種評價標準對人體部件的候選位置進行評價,從中選出最優(yōu)。這6種評價標準包括:部件符合度、前景覆蓋率、前景覆蓋熵、先驗概率、關(guān)聯(lián)性以及骨骼密度和居中程度。用這6種不同的評價標準對特定部件的所有候選位