面向移動服務機器人的部分特殊姿態(tài)識別及云應用擴展研究.pdf

1、家庭服務機器人與人之間除了通過語音交互以外，還需要像人類一樣通過“肢體語言”進行輔助交流。因此，機器人如何識別人的姿勢，就顯得非常必要。而人體姿態(tài)千變萬化，形態(tài)各異，很難通過一種穩(wěn)定的、通用的算法識別出來。本文主要針對家庭應用場景中常見的揮手和跌倒兩種特殊的姿勢識別問題分別提出揮手檢測和倒地人體檢測方法，并根據這兩種檢測算法的應用擴展和異構機器人任務重復性問題，提出一種基于云機器人框架的知識共享方法。本文的主要研究內容及創(chuàng)新之處分為以下

2、幾點:
　　(1)針對揮手檢測中手勢難以定位問題，提出一種基于人臉識別的揮手檢測方法。該方法基于人臉識別算法來得到人臉的位置，通過圖像處理后采用漫水填充算法標記連通區(qū)域，然后通過構造無向圖計算與人臉連通距離最大像素點，得到手指末端的位置信息。最后根據累計手指的移動距離來判斷是否有揮手發(fā)生。本文介紹的揮手檢測方法特別是在揮手人旁邊有其他人和揮手者坐著揮手時效果明顯。
　　(2)人體檢測是家庭環(huán)境下服務機器人必須具備的一項基本功

3、能。針對復雜家庭環(huán)境，倒地人體面臨地上雜物的干擾、遮擋等情況下，提出一種結合三維點云分割和局部特征匹配的倒地人體檢測方法。該方法對點云進行分割之后將每個物體橫向切分成若干段，對每段點云采用局部特征匹配并分類，并根據匹配段數來判斷是否為倒地人體。實驗證明該算法滿足服務機器人檢測人體實時性要求的同時具有良好的魯棒性，即使人體部分被遮擋，依然可以檢測到各種倒地姿態(tài)的人。
　　(3)針對姿勢識別的復雜性以及異構機器人任務重復性問題，提出一

4、種基于云機器人的技術共享方法。該云平臺不同于其他云平臺，主要在于使機器人之間通過網絡可以共享信息和學習新的技術。主要從幾個方面來實現:1該云平臺使用結構化的自然語言進行交流。選擇該語言是根據大部分服務機器人都具備解析自然語言句子的功能。與其他交流語言相比，本文提出的方法更加靈活，對不同構造機器人具有適應性，具有魯棒性以及對獲得的知識具有重復利用能力。2人類或互聯網可訪問知識庫也可通過該平臺與機器人共享知識以及接收機器人發(fā)來的求助信息和發(fā)