【摘 要】
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人机交互技术(Human-Computer Interaction,HCI)已成为21世纪信息领域亟需解决的重大课题和当前信息产业竞争的一个焦点,世界各国都将人机交互技术作为重点研究的一项关键技术。本课题面向机械装配作业,以减速器轴系的装配为研究对象,展开对装配作业中作业手势的识别研究工作,分析装配作业中手部的变化,结合装配作业手势复杂多变、遮挡、混叠、姿态相似等特点,对装配作业手势数据进行双维度
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人机交互技术(Human-Computer Interaction,HCI)已成为21世纪信息领域亟需解决的重大课题和当前信息产业竞争的一个焦点,世界各国都将人机交互技术作为重点研究的一项关键技术。本课题面向机械装配作业,以减速器轴系的装配为研究对象,展开对装配作业中作业手势的识别研究工作,分析装配作业中手部的变化,结合装配作业手势复杂多变、遮挡、混叠、姿态相似等特点,对装配作业手势数据进行双维度采集,确定合理的双维度识别方案,进行手势数据的融合,提取手势特征,借助关键帧提取算法和识别算法完成对手势的识别,快速准确地对装配作业动作进行判别,加强示教及人机交互的能力。论文的主要研究工作如下:(1)针对装配作业手势识别中存在识别精度低、速度慢等问题,提出一种基于双维度数据融合的动作识别解决方案,对方案涉及的原理与关键技术进行了分析。通过分解装配作业任务,建立了手部动作、动素及装配操作的关联关系,形成了以作业手势划分与提取、双维度手势数据采集与融合、作业手势分类与识别为核心的动作识别技术路线,并对其中的多维度数据融合、关键帧提取算法等关键技术进行分析,以确保技术方案可行,且有利于提高手势识别精度和速度。(2)论文以减速器中轴系的装配为例,进行了装配作业流程分析,采用基于动素的作业动作分析,提取出了轴系装配所涉及的12种装配作业手势,按照位移变化分为静态手势和动态手势;对人手结构分析进行手势建模,完成了手势特征的提取,用于表征装配作业手势;最后针对由于遮挡、混叠等现象导致采集数据失真问题,进行了双Leap Motion布局设计,搭建了双维度数据采集系统,对装配作业手势数据进行初步的采集和处理。(3)研究了基于双维度的装配作业动作识别方法。选择SVD坐标系转换法对手势数据进行坐标转换,针对双Leap Motion不同放置角度,利用标准手势获得了不同角度下的坐标旋转矩阵和平移矩阵;对转换后获得同一坐标下的手势数据进行坐标偏差分析,确定了双Leap Motion的最佳放置角度;研究了基于主成分分析法的手势数据融合方法,利用SVM对融合后的手势特征进行训练学习,通过识别结果对比分析,证明数据融合可以提高手势的识别准确率和可靠性。(4)研究了基于关键帧的装配作业手势识别方法。设计了每帧手势数据的综合变化表征参数,结合时间序列形成了作业动作的变化曲线;搜索曲线的局部极值点,再对其进行密度聚类以获得手势序列的关键帧;在确定关键帧提取算法流程的基础上开展实例研究,实现了轴承装配作业手势运动序列的关键帧提取和识别,完成了识别结果与标准作业序列的匹配度分析,确定了识别结果的可信度,证明了该方法的可行性和有效性。
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