具有自動(dòng)跟隨和自然手勢(shì)導(dǎo)航功能的智能輪椅的研究
發(fā)布時(shí)間:2024-06-04 23:16
在全球老齡化的大背景下,作為老年人的重要代步工具,傳統(tǒng)的電動(dòng)輪椅并不適合老人操控。在智能化養(yǎng)老的發(fā)展背景下,開(kāi)發(fā)易于操控、不影響老人生活習(xí)慣的智能輪椅是必然趨勢(shì)。本文研究開(kāi)發(fā)了一款具有自動(dòng)跟隨和自然手勢(shì)導(dǎo)航功能的智能輪椅MIYABIIV。其中,基于單目魚(yú)眼攝像頭和自主開(kāi)發(fā)的檢測(cè)與跟蹤融合識(shí)別算法通過(guò)深度學(xué)習(xí)方式實(shí)現(xiàn)了輪椅的自動(dòng)跟隨功能,實(shí)驗(yàn)證明該模塊具有良好的跟隨性和一定的魯棒性;在自然手勢(shì)導(dǎo)航方面,通過(guò)對(duì)手勢(shì)進(jìn)行多邊形擬合簡(jiǎn)化、指向提取等算法結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)分類(lèi)算法,實(shí)現(xiàn)了通過(guò)自然手勢(shì)導(dǎo)航輪椅的功能。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,開(kāi)發(fā)了基于深度攝像頭的自然手勢(shì)導(dǎo)航模塊。通過(guò)膚色檢測(cè)和手臂干擾去除提取了手部圖像,運(yùn)用多邊形擬合手部圖像,采用支持向量機(jī)算法進(jìn)行模型訓(xùn)練與識(shí)別,實(shí)現(xiàn)了 99%的自然手勢(shì)識(shí)別率。其次,進(jìn)行了基于魚(yú)眼攝像頭的自動(dòng)跟隨模塊的開(kāi)發(fā)。在相關(guān)濾波和深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上,研究了針對(duì)人體下肢檢測(cè)與跟蹤算法。在實(shí)現(xiàn)二維目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)上,通過(guò)與鏡頭標(biāo)定和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換獲得用戶(hù)與輪椅的相對(duì)位置,實(shí)現(xiàn)輪椅的自動(dòng)跟隨。接著,在電動(dòng)輪椅上安裝了自動(dòng)跟隨和手勢(shì)導(dǎo)航相關(guān)傳感器與控制器,...
【文章頁(yè)數(shù)】:73 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究背景與意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 智能輪椅研究現(xiàn)狀
1.2.2 輪椅自動(dòng)跟隨研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第二章 自然手勢(shì)導(dǎo)航模塊算法
2.1 手勢(shì)圖像預(yù)處理
2.2 膚色檢測(cè)
2.3 去除手臂干擾
2.4 多邊形擬合
2.5 自然手勢(shì)分類(lèi)
2.5.1 自然手勢(shì)定義
2.5.2 指向手勢(shì)的定義與方向提取
2.6 手勢(shì)識(shí)別模型特征提取
2.7 SVM模型的建立
2.8 本章小結(jié)
第三章 自動(dòng)跟隨模塊的開(kāi)發(fā)
3.1 系統(tǒng)框架
3.2 下肢檢測(cè)模塊
3.2.1 目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
3.2.2 模型訓(xùn)練與評(píng)估
3.2.3 檢測(cè)執(zhí)行
3.3 下肢跟蹤模塊
3.3.1 KCF理論
3.3.2 跟蹤執(zhí)行
3.4 檢測(cè)與跟蹤融合算法
3.5 目標(biāo)丟失判斷
3.6 跟蹤目標(biāo)點(diǎn)選擇
3.7 魚(yú)眼鏡頭標(biāo)定
3.8 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
3.9 本章小結(jié)
第四章 控制模塊的開(kāi)發(fā)
4.1 硬件平臺(tái)
4.2 輪椅控制模塊
4.3 自然手勢(shì)導(dǎo)航控制模塊
4.3.1 模糊控制
4.3.2 障礙物檢測(cè)
4.4 自動(dòng)跟隨控制模塊
4.5 PID調(diào)節(jié)
4.6 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)
5.1 自然手勢(shì)導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)
5.1.1 導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)
5.1.2 避障實(shí)驗(yàn)
5.2 自動(dòng)跟隨模塊相關(guān)實(shí)驗(yàn)
5.2.1 目標(biāo)點(diǎn)選擇合理性實(shí)驗(yàn)
5.2.2 攝像頭定位精度
5.2.3 輪椅跟隨精度
5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 論文工作總結(jié)
6.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝
本文編號(hào):3989307
【文章頁(yè)數(shù)】:73 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究背景與意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 智能輪椅研究現(xiàn)狀
1.2.2 輪椅自動(dòng)跟隨研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第二章 自然手勢(shì)導(dǎo)航模塊算法
2.1 手勢(shì)圖像預(yù)處理
2.2 膚色檢測(cè)
2.3 去除手臂干擾
2.4 多邊形擬合
2.5 自然手勢(shì)分類(lèi)
2.5.1 自然手勢(shì)定義
2.5.2 指向手勢(shì)的定義與方向提取
2.6 手勢(shì)識(shí)別模型特征提取
2.7 SVM模型的建立
2.8 本章小結(jié)
第三章 自動(dòng)跟隨模塊的開(kāi)發(fā)
3.1 系統(tǒng)框架
3.2 下肢檢測(cè)模塊
3.2.1 目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
3.2.2 模型訓(xùn)練與評(píng)估
3.2.3 檢測(cè)執(zhí)行
3.3 下肢跟蹤模塊
3.3.1 KCF理論
3.3.2 跟蹤執(zhí)行
3.4 檢測(cè)與跟蹤融合算法
3.5 目標(biāo)丟失判斷
3.6 跟蹤目標(biāo)點(diǎn)選擇
3.7 魚(yú)眼鏡頭標(biāo)定
3.8 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
3.9 本章小結(jié)
第四章 控制模塊的開(kāi)發(fā)
4.1 硬件平臺(tái)
4.2 輪椅控制模塊
4.3 自然手勢(shì)導(dǎo)航控制模塊
4.3.1 模糊控制
4.3.2 障礙物檢測(cè)
4.4 自動(dòng)跟隨控制模塊
4.5 PID調(diào)節(jié)
4.6 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)
5.1 自然手勢(shì)導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)
5.1.1 導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)
5.1.2 避障實(shí)驗(yàn)
5.2 自動(dòng)跟隨模塊相關(guān)實(shí)驗(yàn)
5.2.1 目標(biāo)點(diǎn)選擇合理性實(shí)驗(yàn)
5.2.2 攝像頭定位精度
5.2.3 輪椅跟隨精度
5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 論文工作總結(jié)
6.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝
本文編號(hào):3989307
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