面向带电作业的手臂末端输出力评估方法

为了解决带电作业时手臂末端输出力的准确控制,提出一种基于表面肌电信号（sEMG信号）和支持向量机回归（SVR）实现对手臂末端施力的评估方法.通过手握机械手臂末端的手柄,做往复推拉运动,记录此时手柄处的力传感器的数据F,同时利用3组肌电信号传感器同步采集手臂的肌电信号.将肌电信号提取特征后,与力F组合成样本集合S,在样本集合中随机抽取50%的样本数据作为训练集,分别训练BP神经网络、GRNN神经网络以及SVR神经网络.最后用训练好的神经网络对整个样本集中的力F进行预测,并用均方根误差和相关系数评估模型的预测效果.结果显示,SVR神经网络的预测效果较好,其均方根误差为3.074 0,相关系数为0.951 7.     

基于粒子滤波的移动物体视觉跟踪方法

基于颜色特征的粒子滤波算法已成为移动物体跟踪的热点.提出一种基于加权颜色直方图的粒子滤波跟踪算法,利用Bhattacharyya距离来描述粒子与目标区域颜色模型的相似性.实验结果表明:该方法具有较好的实时性与鲁棒性,可应用在视频监控、小车寻迹等场合.     

基于三维骨骼信息的动态手势识别

手势识别作为人机交互的有效手段,成为当前研究的热点话题.针对动态手势识别存在时空多变性、特征复杂性等问题,本文提出了一种基于三维骨骼信息的动态手势识别方法.动态手势具有时间上的差异性和复杂性,极大地影响了动态手势识别的准确率.因此,本文设计了一种动态手势关键帧提取算法,该算法可以提取动态手势关键部分,用于进一步的特征提取.另外,单独分类器的分类效果存在差异性,本文采用多个分类器同时对手势特征进行分类,充分利用了所提取的特征.同时,本文还提出了一种自适应融合算法,可以根据分类精度有效融合不同分类器,提高最终分类效果.最后,通过实验验证了本文提出的动态手势识别框架和方法的有效性.     

一种环境侦察机器人的控制器

为方便控制环境侦察机器人现场作业,设计了一种环境侦察机器人的操纵装置.分析了环境侦察机器人及其控制装置的研究现状,在介绍了多种移动机器人的操作方式的基础上,根据环境侦察机器人工作性质的特殊性,提出了一种适合于环境侦察机器人的操纵装置的设计,并给出了操纵方法.