基于限幅加权骨骼节点滤波的体感交互技术

摘要：

为了改善机器人的操作方式,提高体感交互的识别精度,提出了一种基于限幅加权骨骼节点滤波的体感交互技术.首先利用Kinect传感器获取深度场景信息,并通过骨骼追踪技术处理所获得的深度信息以此匹配人体各个关节,建立人体各关节的3D坐标;然后采用空间向量映射的形式计算出各关节转动角度,并利用本文所提出的限幅加权滤波算法,即通过对采集并计算出的关节转动角度进行限幅加权滤波处理,减少了骨骼噪声的影响;最后将转动角度转化为控制指令,通过蓝牙串口将控制指令发送给机械臂控制器,操控机械臂舵机转动.实验结果表明,该方法能够实现体感交互效果,机械臂随人体手臂运动的识别率为96.3％,且限幅加权滤波算法能有效减少骨骼噪声影响.

关键词：体感交互、限幅加权滤波、骨骼追踪、Kinect传感器

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室基金;南通市科技计划;江苏省研究生科研与实践创新计划项目

在线出版日期：2022-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：715-724