面向人机协作场景的手势识别和机器人位恣适配开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

在当今世界，随着计算机在社会中的日益普及，计算机技术已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分，人机协作技术逐渐成为一个活跃的热点研究领域。而手势一直被认为是人与人之间的一种重要的交流途径，它可以提供更自然更直观的交互方法。将手势融入人机协作中，增加了人机交互的途径与方法。因此本课题基于国家自然科学基金“面向人机合作协同的机器人运动技能获取和执行研究”，尝试实现计算机对人的手势识别与跟踪，建立基于视觉的控制系统，识别相机视角中的人手并在视角中跟踪，在此基础上通过调整机械臂，实现当人手移动后，机械臂对人手进行跟踪的功能。本课题期望能为人机合作协同研究提供新的研究方案和思路。相信随着人机协作技术的发展和成熟，在出现更方便灵活的人机协作技术后，人们的生活质量和工作效率也会随之提高。

一、人机协作的国内外发展现状

随着机器人技术的逐渐发展，协作机器人与人机协作称为研究的热点，其目的是设计和人类在共同工作空间中有近距离互动的机器人。人机协作主要有两大领域：认知人机协作和物理人机协作。

2. 研究的基本内容与方案

一、基本内容及目标

了解机器人视觉的技术和发展趋势熟悉相机标定、机器人标定、机器人与相机相对位置标定（手眼标定）；掌握基于机器视觉的人手特征识别、轮廓几何特征提取、空间位置姿态测量。学习机器人路径规划方法、机器手体移动的自动跟踪。

将手势识别与机器人视觉控制系统相结合，进行人机交互，实现机器人对人的手势识别与跟踪，建立基于视觉的控制系统，达到识别相机视角中的人手并在视角中跟踪，在此基础上通过调整机械臂，当人手移动后，让机械臂跟随人手移动。

3. 研究计划与安排

第1-2周 确定选题，进行英文文献翻译

第3-4周 查阅文献，撰写开题报告

第5-6周 就涉及相关内容级相应知识进行深入学习

4. 参考文献（12篇以上）

[1]siddharth s. rautaray , anupam agrawal.vision based hand gesture recognition for human computer interaction:a survey.artificial intelligence review,2015,43(1):1-54

[2]arthur truong, titus zaharia. laban movement analysis and hidden markov models for dynamic 3d gesture recongnition[j].eurasip journal on image and video processing,2017,2017(1).