面向任务的仿人机器人室内定位导航技术.pdf

分类号：T P 2 7 3密级：lp S H A N D o N G单位代码：1 0 4 2 2学号：2 0 1112 8 7 1硕士学位论文T h e s i sf o rM a s t e rD e g r e e论文题目：面向任务的仿人机器人室内定位导航技术。r r，L】X _、T a s k-o r i e n t e dL o c a l i z a t i o na n dN a v i g a t i o nf o rH u m a n o i dR o b o ti nI n d o o rE n v i r o n m e n t合作导师2 0 1 4 年5 月10 日吵寻吖办一NU原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：瑚幽驻E t期：塑!竺!关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。(保密论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名：蝉导师签名：山东大学硕士学位论文目录摘要IA B S T R A C T I I I第一章绪论11 1 研究背景及意义11 2 相关国内外研究现状11 2 1 语音交互技术一11 2 2 手势交互技术一21 2 3 室内定位技术31 2 4 路径规划技术一41 3 本文研究内容及主要工作51 4 论文章节安排6第二章实验平台N A O 机器人92 1N A O 机器人基本介绍92 1 1 机器人的应用研究一92 1 2 机器人传感器参数1 02 2 软件结构及功能模块112 2 1 体系结构框架112 2 2 机器人的功能模块132 3 本章小结1 4第三章多模式任务交互方法1 53 1 交互任务分类l53 2 基于手势识别的任务交互1 63 2 1 图像预处理1 63 2 2 手部区域分割183 2 3 基于H u 特征的手势识别2 03 2 4 实验结果2 23 3 基于语音识别的任务交互一2 23 3 1 语音起止点检测2 33 3 2 实验过程2 43 4 基于远端控制的任务交互2 53 4 1 远端程序界面设计2 63 4 2 应用开发结果2 63 5 本章小结2 6第四章仿人机器人室内定位方法。2 74 1 用于定位的机器人传感器2 74 1 1 里程计2 74 1 2 单目摄像机2 9山东大学硕士学位论文4 2 基于人工地标的视觉自定位一3 04 2 1 人工地标的设计3 04 2 2 人工地标检测与特征点提取3 34 2 3 基于单应矩阵分解的定位方法3 44 2 4 自定位实验结果与分析3 74 3 基于人工地标修正的粒子滤波室内定位3 94-3。I 室内环境结构3 94 3 2 人工地标分布规则3 94 3 3 基于分布式人工地标的定位实验4 14 3 4 基于人工地标修正的粒子滤波定位过程4 24 3 5 实验结果与分析4 44 4 本章小结4 6第五章室内分层模型与仿人机器人路径规划4 75 1 基于模糊规则的分层环境表示4 85 2 基于环境分层模型的路径规划一4 95 2 1 仿入机器人步态分析4 95 2 2 步态能量函数表示5 l5 2 3 实验结果与分析5 35 3 基于改进R R T 的路径规划方法5 45 3 1R R T 路径规划基本原理5 55 3 2R R T 路径规划的改进5 65 3 3 滚动窗口内的路径规划5 75 3 4 实验结果与分析5 85 4 本章小结5 8第六章总结与展望5 96 1 总结5 96 2 展望一6 0参考文献6l翌筻谢6 5硕士期间发表的论文与科研成果6 7硕士期间参加的科研工作6 9山东大学硕士学位论文C o N T E N TC h i n e s eA b s t r a c t IA B S T R A C T I I IC h a p t e r1I n t r o d u c t i o n I1 1S u b j e c tB a c k g r o u n da n dS i g n i f i c a n c e l1 2R e s e a r c hS t a t u s 11 2 1S p e e c hR e c o g n i t i o n 11 2 2G e s t u r eR e c o g n i t i o n 21 2 3L o c a l i z a t i o n 31 2 4P a t hP l a n n i n g 41 3T h eM a i nC o n t e n t 51 4T h e s i sC h a p t e rA r r a n g e m e n t 6C h a p t e r2T h eI n t r o d u c t i o no ft h eR o b o tP l a t f o r m 92 1N A 0R o b o t 92 1 1A p p l i e dR e s e a r c h 92 1 2S e n s o rP a r a m e t e r s 1()2 2S o f t w a r eF r a m e w o r ka n dF u n c t i o nM o d u l e s 1 l2 2 1A r c h i t e c t u r eF r a m e w c I r k l l2 2 2F u n c t i o n a lM o d u l e s 132 3S u m m a r y 1z lC h a p t e r3M u l t i M o d eT h s I【I n t e r a c t i o nS y s t e m 1 53 1T a s kD e s c r i p t i o n 153 2T a s kI n t e r a c t i o nB a s e do nG e s t u r eR e c o g n i t i o n 163 2 1I m a g eP r o c e s s 1 63 2 2H a n dS e g m e n m t i o n 183 2 3G e s t u r eR e c o g n i t i o nB a s e do nH UM o m e n t 2 0：；2 4R e s u l t sa n dA n a l y s i s 2 23 3T a s kI n t e r a c t i o nB a s e do nS p e e c h R e c o g n i t i o n 一2 23 3 1V o i c eE n d p o i n tD e t e c t i o n 2 33 3 2R e s u l t s 2 43 4T a s kI n t e r a c t i o nB a s e do nR e m o t eC O i l t r o l 2 53 4 1T h eD e s i g no fI n t e r a c t i v eI n t e r f a c e 2 63 4 2R e s u l t sf o rA p p l i c a t i o n 2 6：；5S u m m a r y：1 6C h a p t e r4I n d o o rL o c a l i z a t i o nf o rH u m a n o i dR o b o t 2 74 1R o b o tS e n s o r sf o rL o c a l i z a t i o n 2 74 1 1O d o m e t e r 2 74 1 2M o n o c u l a rV i s i o n 一2 9山东大学硕士学位论文4。2V i s u a l b a s e dS e l f-l o c a l i z a t i o n 3 04 2 1D e s i g no f A R m a r k 3 04 2 2L a n d m a r kD e t e c t i o na n dF e a t u r eE x t r a c t i o n 3 34 2 3S e l f-l o c a l i z a t i o nB a s e do nH o m o g r a p h yD e c o m p o s i t i o n 3 44 2 4R e s u l t sa n dA n a l y s i so fS e l f-l o c a l i z a t i o n 3 74 3I n d o o rL o c a l i z a t i o nB a s e do nM a r k P a r t i c l eF i l t e r 3 94 3。lI n d o o rE n v i r o n m e n tM o d e l，3 94 3 2D i s t r i b u t i o nR u l e so f A r t i f i c i a lL a n d m a r k 3 94 3 3E x p e r i e n t m e n t sf o rL a n d m a r k b a s e dI n d o o rL o c a l i z a t i o n 4 l4 3。4P r i c p l eo fL o c a l i z a t i o nB a s e do nM a r k P a r t i c l eF i l t e r 4 24 3 5R e s u l t sa n dA n a l y s i s 4 44 4S u m m a r y z 1 6C h a p t e r5H i e r a r c h i c a lE n v i r o n m e n tM o d e la n dI n d o o rP a t hP l a n n i n g 一4 75 1H i e r a r c h i c a lE n v i r o n m e n tM o d e lB a s e do nF u z z yR u l e 4 85 2P a t hP l a n n i n gB a s e do nH i e r a r c h i c a lE n v i r o n m e n tM o d e l 4 95 2 1G a i t A n a l y s i so f R o b o t 4 95 2 2T h eR e p r e s e n t i o no f G a i tL o s sF u n c t i o n s 5 05 2 3R e s u l t sa n dA n a l y s i s 5 35 3I m p r o v e dP a t hP l a n n i n gB a s e do nR R Ta n dR o l l i n gW i n d o w 5 45 3 1T h eB a s i cP r i n c i p l eo f R R T A l g o r i t h m 5 55 3 2I m p r o v e dR R T A l g o r i t h m 5 65 3 3P a t hP l a n n i n gw i t hR o l l i n gW i n d o w 5 71；3 4R e s u l t s 5 81；4S u m m a r y 5 8C h a p t e r6C o n c l u s i o n sa n dF u t u r eW o r k s 5 96 1C o n c l u s i o n s 5 96 2F u t u r eW o r k s 6()R e f e r e n c e s 6 1A e k o n w l e d g m e n t s 6 5P a p e r sP u b l i s h e d 6 7R e s e a r c hP r o j e c tP a r t i c i p a t e d 6 9山东大学硕士学位论文摘要随着人口老龄化社会问题的日益加剧，仿人机器人以它高度的灵活性和人性化设计受到众多学者的关注。作为一款能够模仿人类形态的智能化双足执行机构，它不仅可以完成上下楼梯、抓取物品等机械操作以弥补劳动力不足，而且能够担当护理患者、照料老人儿童等情感角色，在家庭、医疗、教育和娱乐等领域得到了广泛推广。作为机器人领域的研究热点之一，在复杂室内环境中，面对仿人机器人复杂的机械结构，如何合理利用所感知的传感信息，采用人性化的交互方式，分析用户需求并以自主实时定位为基础进行高效的路径规划，最终满足用户需求是机器人实现服务任务的关键所在。本文以机器人N A O 为实验平台，针对面向任务的室内仿人机器人定位导航问题，从“任务交互”、“室内定位”和“路径规划”三个方面展开了研究。为满足不同用户群体的交互需求，设计实现了多模式任务交互系统，机器人可以根据语音识别、手势识别和远端控制等技术辨识出用户当前需求。以空间中传感器感知环境的方式，借助人工地标和环境模型等提供的信息，采用基于单应矩阵分解的视觉定位算法，实现自主实时定位。针对室内机器人路径规划问题，首先采用模糊规则构建分层环境模型，并引入启发式搜索和滚动规划的思想，结合快速搜索随机树和A 宰算法规划合理路径，以实现相应的服务。随着多媒体技术和机器人智能化水平的发展，单模式的交互手段已经无法满足不同用户群体的需求，针对单一交互方式枯燥乏味、准确率低等不足，设计实现了多模式任务交互系统。首先对机器人的硬件和软件作了详细阐述，对目前常用的交互方式进行深入分析。在此基础上，实现了基于H u 不变矩和K近邻分类算法的手势识别。然后利用语音信号短时能量和过零率进行起止点检测，将有用语音信号作为语音识别模块的输入。最后利用无线网络技术，实现了基于远端监控的交互方式。适用于正常入、聋哑入等多群体的多模式交互系统，拓宽了机器人的应用范围。为辅助机器人能够快速、准确地完成任务，提出了基于人工地标修正的粒子滤波定位方法。首先设计了涵盖空间定位信息的A R m a r k 人工地标，提出了人工地标的室内分布原则。利用基于单应矩阵分解的视觉定位算法，实现了基T山东大学硕士学位论文于分布式人工地标的室内机器人自定位。考虑到仿人机器人本体传感器测量信息的不确定性，结合人工地标定位无累积误差的优势，采用粒子滤波定位算法完成机器人姿态的估计，保证了机器人室内定位的准确性。针对室内环境障碍物属性的不同，在传统栅格地图的基础上，本文利用模糊规则对室内环境模糊分层处理，构建分层环境模型。根据仿人机器人不同步态的运动学方程，表示步态能量消耗函数，通过对室内路径规划算法的分析，提出了基于能量消耗的分层A：c 路径规划方法。针对传统A 木算法规划实时性不高的难题，本文采用了由启发代价函数和滚动窗口改进后的快速搜索随机树(R a p i d l y e x p l o r i n gR a n d o mT r e e，R R T)路径规划方法。实验结果证明，在“分层全局滚动局部”的路径规划模式下，机器人能够规划出合理室内移动线路，解决了局部规划中存在的“陷入局部最优”问题，具有较强的实用性。关键词：仿人机器人；多模式交互；室内视觉定位；路径规划I I山东大学硕士学位论文A B S T R A C TW i t ht h ei n c r e a s i n ga g i n gp o p u l a t i o n，s h o r t a g eo fl a b o ra n do t h e rs o c i a li s s u e s，m a n ys c h o l a r sc o n c e m e dw i t hi t sh i g hd e g r e eo ff l e x i b i l i t y A sa ni n t e l l i g e n tr o b o t，t h eh u m a n o i dr o b o ti sa b l et ou pa n dd o w nt h es t a i r s，g r a bo b j e c t sa n do t h e rm e c h a n i c a lo p e r a t i o n sw h i c hm a k eu pt h es h o r t a g eo fl a b o r,b u ta l s ot oa c ta st h ee m o t i o nr o l e sf o rp a t i e n t，e l d e r l ya n dc h i l d r e n I th a sb e e nw i d e l ya p p l i e da m o n gt h ef i e l d so ff a m i l y,h e a l t h，e d u c a t i o na n de n t e r t a i n m e n t A so n eo ft h ef o c u si nr o b o t i c s，t h ek e y sf o rf i n i s h i n gt h et a s k sa r eh o wt oa n a l y z et h eu s e rr e q u i r e m e n t s，c o m p l e t eh u m a n c o m p u t e ri n t e r a c t i o n，a n df i n da ne f f i c i e n tp a t hw i t hs e n s o ri n f o r m a t i o n T os o l v et h et a s k-o r i e n t e di n d o o rn a v i g a t i o ni s s u e so fh u m a n o i dr o b o t，m a n ye x p e r i m e n t so fN A Or o b o ta r ec o n d u c t e df r o mt h r e ea s p e c t sw h i c ha r et a s ki n t e r a c t i o n，l o c a li z a t i o na n dp a t hp l a n n i n g T h em u l t i-m o d et a s ki n t e r a c t i v es y s t e mi sd e s i g n e dt om e e tt h en e e d so fd i f f e r e n tg r o u p s T h eu s e r s c u r r e n tr e q u i r e m e n t sc a nb er e c o g n i z e db yr o b o tb a s e do nt h es p e e c hr e c o g n i t i o n，g e s t u r er e c o g n i t i o na n dr e m o t ec o n t r 0 1 W i t ht h ea r t i f i c i a ll a n d m a r k s，t h er o b o t sc a na c h i e v ei n d e p e n d e n tr e a l t i m el o c a t i o n A n dt h er e a s o n a b l ep a t hp l a n n i n gi so b t a i n e dw i t ht h en a v i g a t i o ns t r a t e g yf o rt h et a s k sr e q i u r e m e n t e d W i t ht h ed e v e l o p m e n to fm u l t i m e d i at e c h n o l o g y,o n ei n t e r a c t i v em e a ni sn o te n o u g ht om e e tt h en e e d so fd i f f e r e n tg r o u p s T oc o m p e n s a t et h ew e a k n e s sf o rs i n g l ei n t e r a c t i o n，t h em u l t i m o d ei n t e r a c t i v es y s t e mb a s e do nd i f f e r e n ts e n s o r sa n dt a s k si sd e s i g n e d F i r s t l y,t h eh a r d w a r ea n ds o f t w a r eo ft h eN A Or o b o ta r ee l a b o r a t e di nd e t a i la n dt h ec u r r e n ti n t e r a c t i v es y s t e m sa r ea n a l y z e d A sf o rg e s t u r er e c o g n i t i o n，t h er e s u l ti sa c h i e v e db yH ui n v a r i a n tm o m e n t so fh a n do u t l i n e T h es t a r ta n de n dp o i n td e t e c t i o nm e t h o di su s e df o rs p e e c hr e c o g n i t i o n F i n a l l 5i n t e r a c t i o nb a s e do nr e m o t ec o n t r o li si n t r o d u c e df o rt h em u l t i m o d ei n t e r a c t i v es y s t e mw h i c hs e r v i c e sf o rn o r m a l，d e a fa n dm a n yo t h e rg r o u p s，w h i c hc a nb r o a d e nt h er o b o t s a p p l i c a t i o n sa m o n go u rd a i l yl i f e I I I山东大学硕士学位论文I nt h i st h e s i s，av i s u a ls e l f-l o c a l i z a t i o nm e t h o df o rah u m a n o i dr o b o ti sp r e s e n t e dw h i c hi sb a s e do nm o n o c u l a rv i s i o n An e wk i n do fa r t i f i c i a ll a n d m a r k，A R m a r k，i sd e s i g n e d，a n df e a t u r ep o i n t sa r em a i n l ye x t r a c t e db yt h ec o l o r-b a s e ds e g m e n t a t i o n A l o n gw i t ht h ef e a t u r ep o i n t sm a t c h i n gw i t ht h es p a c e3 Dp o i n t si nw o r l ds p a c e，h o m o g r a p h yf r o mw o r l dp l a n ei sc a l c u l a t e db yd i r e c tl i n e a rv a r i m i o nm e t h o d T h e nd i s t r i b u t i o np r i n c i p l eo ft h ea r t i f i c i a ll a n d m a r k si n d o o ri sp r o p o s e d F i n a l l y,t h ep o s i t i o na n dp o s ep a r a m e t e r se x p r e s s e dr e l a t i v et ot h el a n d m a r kf r a m ea r eo b t a i n e du s i n gh o m o g r a p h yd e c o m p o s i t i o nt or e a l i z er o b o ts e l f-l o c a l i z a t i o n T a k i n gt h eu n c e r t a i n t yo fs e n s o ri n f o r m a t i o ni n t oc o n s i d e r a t i o n，t h ep a r t i c l ef i l t e ri su s e df o rt h eh u m a n o i dr o b o t s s t a t ee s t i m a t i o nw i t hu t i l i z a t i o no f a r t i f l c i a l l a n d m a r k P a t hp l a n n i n ga d d r e s s e st h et a s ko fc o m p u t i n gat r a j e c t o r yf o rt h er o b o ts u c ht h a ti tr e a c h e st h ed e s i r e dg o a lw i t h o u tc o l l i d i n gw i t ho b s t a c l e s T oa c c u r a t e l ya c h i e v eat a s ki na ni n t e l l i g e n te n v i r o n m e n t，t h er o b o th a st ob ea b l et or e a c td y n a m i c a l l yt oc h a n g e so ni t ss u r r o u n d i n g T a k et h ef l e x i b i l i t yo fh u m a n o i dr o b o ti n t oc o n s i d e r a t i o n，t h eh i e r a r c h i c a le n v i r o n m e n t a lm o d e lb a s e do nf u z z yr u l ei sp r e s e n t e d I nt h i st h e s i s，w ep r o p o s eam o t i o np l a n n i n gs y s t e mc a p a b l eo fg e n e r a t i n gb o t hg l o b a la n dl o c a lm o t i o n sf o rh u m a n o i dr o b o ti nal a y e r e do rt w oa n dh a l fd i m e n s i o n a le n v i r o n m e n t T h ep l a n n e rc a ng e n e r a t eag r o s sm o t i o nt h a tm o v e st h eh u m a n o i dv e r t i c a l l ya sw e l la sh o r i z o n t a l l yt oa v o i do b s t a c l e si nt h ee n vi r o n m e n t s T h eA+a l g o r i t h ma n dR R T-b a s e dm e t h o da r ea p p l i e df o rp a t hp l a n n i n gf o rd i f f e r e n te n v i r o n m e n t s E x p e r i m e n t ss h o wt h a tt h i sm e t h o dc a nr e d u c et h ed i f f i c u l t yo ft h ep a t hp l a n n i n gi nt h ec o m p l e xe n v i r o n m e n t，a n di tc a ni m p r o v ea c c u r a c yf o rp a t hp l a n n i n ge f f e c t i v e l y K e yw o r d s：H u m a n o i dR o b o t；M u l t i M o d eI n t e r a c t i o n；L o c a l i z a t i o n；P a t hP l a n n i n gI V山东大学硕士学位论文第一章绪论1 1 研究背景及意义仿人机器人是集机械工程、电子信息、智能控制和网络无线化等技术于一体的服务产品，随着机器人技术的发展和人口老龄化趋势日益加剧，在其稳定性和平衡性不断提高的基础上，拥有双足系统和外观憨厚可爱的仿人机器人引起了大家的关注，目前日美等发达国家己投入了大量的研究人员，并取得了世界瞩目的研究成果，如日本阿西莫、美国科戈等。在家庭环境中的实际应用方面，仿人机器人比室内移动机器人表现出很大优势。一方面，仿人机器人人性化的外形能够更加灵活地与人进行交互，在互动中完成相应服务。另一方面，它能够躲避、跨越障碍物，在室内环境下能够快速地、敏捷地完成任务，因此仿人机器人在家庭娱乐、服务引导、医疗陪护等方面发挥着重要作用，并从简单的机械操作延伸到复杂任务实现机器学习等领域。仿人机器人之所以能够走进人们的日常生活并为之完成繁琐任务，除了具有灵活的运动能力外，设计更人性化的交互过程，合理利用感知信息自主高效的实现室内定位导航是提高机器人智能化水平的重要条件。因此如何在机载传感器尺寸、精度等条件的限制下，实现面向任务的机器人定位导航成为一个富有挑战性的研究课题。本文以完成用户服务任务过程中机器人室内定位导航技术为核心，针对语音识别交互系统、手势识别交互技术、室内环境建模和自主路径规划等相关问题展开研究，不仅辅助机器人完成用户要求，而且对机器人的智能化应用具有重要的意义。1 2 相关国内外研究现状1 2 1 语音交互技术语音识别技术将连续的语音信号处理转换为相对应的文本信息或者任务指令。随着科技水平的提高和互联网的发展，目前语音识别已经在不同的应用领域得到了不断地完善与广泛应用。Y a m a m o t o 等给出了一个人形机器人本地化独立并同时识别声源的系统，该系统采用了几何源分离和多声道后置滤波器进行实时语音处理的麦克风阵列，山东大学硕士学位论文在一定程度上减少了干扰来源。基于缺少特征论的自动语音识别方法平均减少4 2 的误码率。袁里驰等【2 J 中分析了语音识别系统结构选取问题，在对语音信号进行端点检测的基础上，采用隐马尔科夫模型【3 J 识别出语音中的孤立词。陈立万等【4】在语音端点检测的基础上，通过改进后的动态时间规整算法完成对语音信号的检测，提高了语音识别的识别率的同时，缩短了识别所用时间。如图1 1 所示，G o o g l e 公司研究实现了基于移动设备的语音识别功能，该技术可以通过语音指令控制短信的内容及是否发送等。语音搜索服务通过对声音的分段处理，利用神经网络技术和多个服务器数据库技术，使得G o o g l eV o i c eS e a r c h l 5 系统的语音识别率大于8 5。微软公司研发的M i c r o s o f tS p e e c hS D K 6 1 通过开源的语音识别应用编程接口，为用户开发语音识别的开发提供了有利条件。图1-1 语音识别应用-G o o g l e 语音搜索服务刘华平等【_ 7】利用短时能量和动态门限实现语音信号端点提取过程，提高了算法的自适应性。胡光锐等【8 通过对语音信号高低两个频带的分析，以L P C 美尔倒谱作为语音特征，该方法抑制了噪声对识别结果的干扰。1 2 2 手势交互技术手势交互是人机交互领域一种表达方式，它可分为基于穿戴式传感器的手势识别和基于视觉图像的手势识别。手势识别技术正在逐步完善，也得到了广泛应用。目前市场上手势识别技术领域中的主流产品，如微软的K i n e c t 和L e a pM o t i o n 等己为客户提供带有趣味性和交互性的三维虚拟现实体验，使得手势识别技术具有较大的市场前景。作为一种无接触式的识别手段，基于视觉的手势识别可以减少对用户过多限制，成为人机交互领域中重点研究对象之一。该方法通过机器视觉、模式识别算法，实现手势图像序列的识别、特征提取与判定等一系列操作。R e n 等【9 1以K i n e c t 摄像头作为识别设备，充分利用它提供的深度信息和红外信息，避免山东大学硕士学位论文了环境光线对手势分割算法的影响，具有鲁棒性强、识别率高的特点。B a o 等【1o】采用S U R F 跟踪动态手势并根据运动手部区域的方向信息，利用模型聚类实现手势的识别。以表示2 6 个英文字母的手势为样本，该方法的识别率达到8 4 6 以上。Y o r u k 等【1 1 提出了基于形状的手势识别方法。将手势剪影在不同方向上的旋转和平移图像注册为某一特定手势，根据H a u s d o r f f 距离和手部区域轮廓特征进行识别。H u a n g 等【1 2】提出了一种手势定义方法，以降低干扰和提高效率为指标，采用图像处理方法对交互手势进行识别。通过建立手势信息与用户意图的关联矩阵，协助机器人“明白”用户需求。汤勇等【l3 J 采用结合肤色建模、轮廓搜索和边缘拟合的方式分割手势，分割结果非常准确，并采用几何特征制定指尖检测算法，最终实现复杂环境和不同速度方向的手势检测。基于穿戴式传感器的手势识别方法是通过数据手套等数据采集设备，进行手部或者手臂关节的角度及位置的检测，以识别用户的不同手势。因为能够获得充分的用户手势信息，作为一种三维交互方式，在立体虚拟现实系统中得到了广泛的应用，如图1-2 所示。江立等1 1 4 J 提出了基于穿戴式传感器手势识别方法。通过手套上的传感器获取各关节的角度信息建立手部区域的模型，采用B P神经网络技术提高了识别结果的稳定性。图1 2 虚拟现实系统手势识别应用由于人手的多自由度和手套柔软性，手势数据的获取并不准确，同时用户需要佩戴一些复杂的检测设备等，以上存在的问