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基于kinect的机械臂目标抓取

智能系统学报 2013年第2期8卷 149-155页

作者：韩峥刘华平黄文炳孙富春高蒙石家庄铁道大学电气与电子工程学院河北石家庄050043 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

为完成机械臂在非特定环境下的自主抓取,系统采用微软公司研发的kinect对场景内的信息进行实时检测.通过对kinect采集的深度信息进行背景相减法和帧差法处理可以获得目标抓取点信息.利用基于工作空间的RRT算法对机械臂末端进行路径规划... 详细信息

为完成机械臂在非特定环境下的自主抓取,系统采用微软公司研发的kinect对场景内的信息进行实时检测.通过对kinect采集的深度信息进行背景相减法和帧差法处理可以获得目标抓取点信息.利用基于工作空间的RRT算法对机械臂末端进行路径规划,并利用梯度投影法进行逆运动学轨迹优化,求解关节轨迹.机械臂按照关节角运动时,可完成目标的抓取.通过设计一套实时桌面清理实验系统,验证了该方法的有效性.

关键词： kinect 目标检测 RRT 逆运动学轨迹优规机械臂

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kinect深度测量的系统误差补偿研究

仪表技术与传感器 2015年第12期 120-122,125页

作者：张洪郑梓均孙春龙江南大学机械工程学院江苏省食品先进制造装备技术重点实验室江苏无锡214122

kinect在测量深度时往往存在系统误差,为此提出了一种基于数学统计的kinect系统误差补偿方法。该方法设计了一个使用高精度激光扫描仪获取深度参考值的装置,然后根据kinect的系统误差模型,将深度参考值与kinect的深度测量值相互匹配,进... 详细信息

kinect在测量深度时往往存在系统误差,为此提出了一种基于数学统计的kinect系统误差补偿方法。该方法设计了一个使用高精度激光扫描仪获取深度参考值的装置,然后根据kinect的系统误差模型,将深度参考值与kinect的深度测量值相互匹配,进行二次曲线拟合。结果表明,经过补偿之后的kinect深度数据相比原始数据精度显著提高了。

关键词： kinect 深度值系统误差数学统计激光扫描仪曲线拟合

基于kinect的羽毛球技术动作矫正分析系统的设计研究

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基于Kinect的羽毛球技术动作矫正分析系统的设计研究

基于kinect的改进RGB-D视觉里程计

第十三届全国体育科学大会

作者：胡心怡李锦锋王靖超张艺瀚李耿湖南师范大学体育智能重点实验室

研究目的:传统的羽毛球教学模式存在教学时间有限、效率低、无法得到及时的反馈、过程无法得到精准运动指导等局限性,信息化技术与教学融合可以改进传统教学模式的不足。本文旨在将信息化技术与羽毛球教学融合,助力我国羽毛球基础动作... 详细信息

研究目的:传统的羽毛球教学模式存在教学时间有限、效率低、无法得到及时的反馈、过程无法得到精准运动指导等局限性,信息化技术与教学融合可以改进传统教学模式的不足。本文旨在将信息化技术与羽毛球教学融合,助力我国羽毛球基础动作教学和评价,从而使我国羽毛球教学相关领域的教练以及学者更加明确未来的研究方向,最终推动我国体育产业高质量发展。研究方法:本文介绍了基于kinect摄像头的羽毛球技术动作矫正分析系统。系统以kinect运动捕捉技术为核心进行羽毛球技术动作的矫正分析,总体框架分为系统数据库层、系统中间层、系统应用层,主要功能包括人体运动信息采集以及动作分析提示,在数据库基础资源的支撑和在VisualStudio2019的开发环境下,通过分析实时捕捉的学生挥拍动作数据,对学生进行动作数据显示及动作修正提醒。研究结果:1)系统总体框架,可分为系统数据库、系统中间层、系统应用层。系统数据库构建涉及技术动作分析和指导等羽毛球技术动作数据湖,主要实现数据存储、管理的功能。系统中间层主要分为两个子系统,分别为个人信息管理子系统以及数据分析子系统。个人信息管理子系统主要对学生的基本信息进行操作,实现用户登录校验及注册新用户功能;数据分析子系统是系统核心,主要实现本系统的核心功能,分别为数据采集、图像显示、动作分析以及分析结果显示功能。2)系统功能,人体运动信息采集功能包括人体动作图像数据采集以及动作特征提取。人体动作图像数据采集利用kinect体感设备实现,对学生进行实时监控,采集人体动作图像数据,主要采集学生正反手挥拍动作数据;动作特征提取通过kinectSDK跟踪学生动作,采集学生全身25个关节点坐标数据,进行关节点位置标注并连接,显示连接关节点后的图像。动作分析提示功能包括骨骼夹角分析及动作提示信息显示。骨骼夹角分析功能基于学生的关节点坐标数据分析,计算骨骼夹角,根据设定的骨骼夹角阈值范围分析学生当前所做动作是否符合标准。动作提示信息显示功能包括提示关节角度以及提示错误信息,根据骨骼夹角分析结果提示相关动作错误信息,提醒学生进行动作修正。3)系统运行,系统在数据基础资源的支撑下,运用kinect运动捕捉技术捕捉用户挥拍动作,系统进行数据分析并且以图形化的形式显示分析结果。系统目前仅使用数据库进行数据基础资源的存储及管理。数据库是系统基础,存储学生的基本信息;优秀运动员动作特征库,包括羽毛球动作类别信息以及每个类别动作的所有关节坐标数据,这是数据库存储的主要数据;标准程度比对信息,包括各类别动作的所有关节角度阈值范围以及监测的角度与角度阈值范围比对后对应的动作修正提示信息。研究结论:本文基于系统数据库层、系统中间层、系统应用层的总体技术架构,在数据库基础资源的支撑下,本系统基本实现系统框架中的系统功能,使用kinect运动捕捉技术进行有针对性的系统开发。对于训练中教师资源有限、运动员多教练少而产生的教育资源不平衡和效率低下等问题,本系统可作为教学辅助系统使用,能够有效提高学生的学习效率,弥补传统教学模式的不足,从而提升教学质量。与此同时,系统已在大学公共课程中初步实现羽毛球基础技术动作纠正功能,无需佩戴设备即可对人体运动数据信息进行采集,方便学生练习的同时避免了练习的枯燥性,提高学生的学习兴趣。本系统仍处于实验阶段,在设计与实现的过程中面临着一些问题,比如数据捕捉获取方面仍存在一些系统误差,这些问题在后期的研究需要进一步去探讨和解决。为此,本研究任需继续研究开发提高数据捕捉精确度或者不依赖外部设备的羽毛球教学系统,最终使其成为可广泛推广的羽毛球教学系统。因此,基于kinect的羽毛球技术动作矫正分析系统的设计研究具有广阔的发展前景和应用空间,在未来,该系统将进一步研究kinect、动作分割、3D建模展示人体结构等相关技术,解决目前仍然存在的精确度不够高、动作分割技术不完善等不足之处,完善该系统相关功能,以期能更深地将计算机相关技术与体育领域结合,扩大受众人群以期助力体育工程方面的进步,让该技术能实际性地帮助体育领域的发展。

关键词： kinect 羽毛球动作矫正分析系统

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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智能系统学报 2020年第5期15卷 943-948页

作者：朱俊涛陈强上海工程技术大学电子电气工程学院上海201600

针对RGB-D视觉里程计中kinect相机所捕获的图像深度区域缺失的问题,提出了一种基于PnP(perspective-n-point)和ICP(iterative closest point)的融合优化算法。传统ICP算法迭代相机位姿时由于深度缺失,经常出现特征点丢失导致算法无法收... 详细信息

针对RGB-D视觉里程计中kinect相机所捕获的图像深度区域缺失的问题,提出了一种基于PnP(perspective-n-point)和ICP(iterative closest point)的融合优化算法。传统ICP算法迭代相机位姿时由于深度缺失,经常出现特征点丢失导致算法无法收敛或误差过大。本算法通过对特征点的深度值判定,建立BA优化模型,并利用g2o求解器进行特征点与相机位姿的优化。实验证明了该方法的有效性,提高了相机位姿估计的精度及算法的收敛成功率,从而提高了RGB-D视觉里程计的精确性和鲁棒性。

关键词： kinect 深度丢失融合算法特征点 ICP PnP 深度值位姿估计 BA优化模型 g2o

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基于kinect的三维玉米植株骨架提取

系统仿真学报 2017年第3期29卷 524-530页

作者：方志力温维亮郭新宇吴建伟北京农业信息技术研究中心/数字植物北京重点实验室/国家农业信息化工程技术研究中心/农业部农业信息技术重点实验室/北京农业物联网工程技术研究中心北京100097 上海海洋大学信息学院上海201306 北京派得伟业科技发展有限公司北京100097

针对玉米植株三维骨架的快速获取问题,提出了一种基于kinect自动获取玉米植株三维骨架的方法,采用由kinect转换的点云数据,利用阈值分割的方法删除背景数据,根据玉米植株三维点云模型的高度分层,对每层点组采用二次循环迭代方法聚类,对... 详细信息

针对玉米植株三维骨架的快速获取问题,提出了一种基于kinect自动获取玉米植株三维骨架的方法,采用由kinect转换的点云数据,利用阈值分割的方法删除背景数据,根据玉米植株三维点云模型的高度分层,对每层点组采用二次循环迭代方法聚类,对每层中各子类求取中心点。中心点的集合即认为是玉米植株的骨架点。采用二次B样条曲线插值拟合连线。实验结果表明:方法获得的玉米植株三维线性骨架与通过三维数字化仪获得的三维线性骨架一致性较好,能够满足实验要求。

关键词： kinect 三维点云玉米骨架聚类分析二次B样条曲线

基于高斯混合模型聚类的kinect深度数据分割

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计算机应用与软件 2014年第12期31卷 245-248页

作者：杜廷伟刘波北京工业大学计算机学院北京100124

基于深度图像的室内场景理解是计算机视觉领域中的前沿问题。针对三维室内场景中平面较多的特性,提出一种基于高斯混合模型聚类的深度数据分割方法,实现对场景数据的平面提取。首先将kinect获取的深度图像数据转换为离散三维数据点云,... 详细信息

基于深度图像的室内场景理解是计算机视觉领域中的前沿问题。针对三维室内场景中平面较多的特性,提出一种基于高斯混合模型聚类的深度数据分割方法,实现对场景数据的平面提取。首先将kinect获取的深度图像数据转换为离散三维数据点云,并对点云数据作去噪和采样处理;在此基础上计算所有点的法向量,利用高斯混合模型对整个三维点云的法向集合聚类,然后利用随机抽样一致性算法对各个聚类进行平面拟合,由每个聚类得到若干平面,最终把整个点云数据分割为一些平面的集合。实验结果表明,该方法得到的分割区域边界准确,分割质量较高。提取出的平面集合为以后的室内对象识别和场景理解工作奠定了较好的基础。

关键词：室内场景理解深度数据分割高斯混合模型随机抽样一致性算法 kinect

kinect体感技术在游泳项目中的应用研究

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体育文化导刊 2016年第6期 100-103,157页

作者：茅洁武汉体育学院体育工程与信息技术学院武汉430079

采用文献资料法等,运用虚拟现实构建技术模仿游泳项目的运动形式和活动环境,构建营造逼真的、能身临其境的游泳项目虚拟三维活动环境氛围;结合体感交互技术,实现游泳项目虚拟交互运动方式,达到建立一种崭新的体育运动模式;运用kinect体... 详细信息

采用文献资料法等,运用虚拟现实构建技术模仿游泳项目的运动形式和活动环境,构建营造逼真的、能身临其境的游泳项目虚拟三维活动环境氛围;结合体感交互技术,实现游泳项目虚拟交互运动方式,达到建立一种崭新的体育运动模式;运用kinect体感设备获取虚拟环境中人体运动中的各种动作轨迹,实现三维人体模型在虚拟健身场景中活动。建议:需要进一步改进虚拟现实环境的营造,增加虚拟设备从而达到更加逼真地虚拟现实效果;运用体感技术实现更多运动项目在虚拟体感交互上更多的应用。

关键词：竞技体育体感技术虚拟交互 kinect Unity3D

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基于kinect的人体姿态识别算法研究

沧州师范学院学报 2023年第1期39卷 24-27页

作者：李国玄王文博马凯凯商丘工学院机械工程学院河南商丘476000

针对传统基于视觉的人机交互易受复杂环境影响导致识别率不高等问题,提出了一种基于深度图像和骨骼图像融合的人体姿态识别算法.首先获取骨骼信息,对人体骨骼建模及关节坐标点追踪,采用阈值法对肢体距离和夹角特征进行提取,将人体关节... 详细信息

针对传统基于视觉的人机交互易受复杂环境影响导致识别率不高等问题,提出了一种基于深度图像和骨骼图像融合的人体姿态识别算法.首先获取骨骼信息,对人体骨骼建模及关节坐标点追踪,采用阈值法对肢体距离和夹角特征进行提取,将人体关节点通过坐标映射至深度图像,提高了关节点定位精度.遵循计算机视觉原理获取深度信息,对人体姿态图像进行采集、形态学处理、特征提取等操作,结合人体姿态动态函数方程,可以正确识别唤醒、举手、旋转、娱乐等常用姿势.采用微软C++MFC搭建开发环境,将获取的关节点进行连接.实验结果表明,在不同光照强度下,基于kinect的人体姿态识别率均达到95%以上,与传统人体姿态识别方法相比,具有更强的鲁棒性,符合人机交互在各领域的应用需求.

关键词： kinect 深度图像骨骼图像特征提取姿态识别

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基于kinect视觉功能的机器人控制方法

北京工业大学学报 2016年第4期42卷 487-491页

作者：阮晓钢田重阳李望博北京工业大学电子信息与控制工程学院人工智能与机器人研究所北京100124

介绍了一种基于kinect装置的机器人控制方法,该方法涉及机器人控制领域,并且具体应用于两轮自平衡机器人运动控制和人机交互系统.该方法针对两轮自平衡机器人的运动控制系统利用kinect与DTW手势识别算法对其进行控制.实验结果表明:该方... 详细信息

介绍了一种基于kinect装置的机器人控制方法,该方法涉及机器人控制领域,并且具体应用于两轮自平衡机器人运动控制和人机交互系统.该方法针对两轮自平衡机器人的运动控制系统利用kinect与DTW手势识别算法对其进行控制.实验结果表明:该方法能够实现人与两轮自平衡机器人的自然交互控制,并且具有良好的实时性和鲁棒性.

关键词：机器人控制 kinect 手势识别人机交互