手部姿势与挥动速度识别的人机交互

被引：14

作者：

陈艳丽 ^{[1
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金纪东 ^{[1
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陈国涛 ^{[1
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周小芹 ^{[1
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刘小峰 ^{[1
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机构：

[1] 河海大学物联网工程学院

[2] 河海大学-法国Alderbaran Robotics认知与机器人实验室

[3] 常州市机器人与智能技术重点实验室

来源：

电子测量与仪器学报 | 2014年 / 28卷 / 01期

关键词：

手部姿势与挥动速度; Kinect for Windows SDK; 无线接口; 移动机器人;

D O I：

10.13382/j.jemi.2014.01.009

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了实现人与机器人之间最自然、最直观的交互,设计了一种基于Kinect手部姿势与挥动速度识别的方法。该方法利用Kinect for Windows SDK中的API追踪并绘制上肢骨架信息定义识别5种遥控机器人的手势,并通过无线接口遥控机器人运动。Kinect传感器固定和移动两种测试环境验证手势识别方法的准确率。测试结果表明,传感器固定不动时,识别性能几乎不受光照、背景的干扰,接近100%;当Kinect缓慢移动时,识别率略有下降;当Kinect移动速度达到0.4 m/s时,识别性能显著下降约25%。这种基于Kinect手部姿势与挥动速度识别的方法为移动机器人提供了一种自然便捷的交互方式。

引用

页码：56 / 61

页数：6

共 14 条

[1] 基于Kinect深度信息的手势提取与识别研究 [J].