基于YOLOv5的姿态交互球类陪练机器人

摘要：

针对当下球类陪练机器人人机交互能力不足的问题,提出一种基于树莓派和YOLOv5目标检测算法的新型人机交互模式,使机器人实现前进、后退、左移、右移、抛球、踢球6种不同的动作;通过对在3种不同环境(室内、室外晴天、室外阴天)下搜集的人体姿态数据集进行标定、训练后,得到6种姿态在3种环境中测试集上的识别准确率分别为:室内96.33％、室外晴天95％、室外阴天94.3％.相比基于特征匹配和其他利用手势等小目标检测的算法,基于该算法的机器人具有更高的检测速度和准确性,使机器人更加智能化.

关键词：YOLOv5算法;姿态识别;球类陪练机器人;树莓派;STM32单片机

所属期刊栏目：48

分类号：TN92;TH39

资助基金：西南科技大学博士基金;西南科技大学研究生创新基金

在线出版日期：2022-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：76-79