20、基于手势的实时机器人手部控制技术解析

基于手势的实时机器人手部控制技术解析

1. 引言

在计算机视觉领域，计算机对人类手势的解读被广泛应用于人机交互。手势识别研究的主要目的是识别特定的人类手势，并将与每个手势相关的信息传达给用户。通过识别特定的手势，可以向机器人系统发出执行特定动作的命令，其总体目标是让计算机理解人类的肢体语言，缩小人与机器之间的差距。

手部手势识别可用于增强人机交互，而无需依赖传统的输入设备，如键盘和鼠标。手部手势在远程机器人控制应用中也得到了广泛应用，用户可以自然、直观地控制机器人系统，还能以自然的方式向机器人发送几何信息，如左右移动等。

目前，已经有多种用于感知手部动作和控制机器人手部的方法。例如，基于手套的技术是一种常见的手势识别方法，它利用带有传感器的机械手套设备直接测量手部和/或手臂关节的角度和空间位置。虽然这种方法精度较高，但会限制用户的自由，因为用户需要佩戴笨重的设备。此外，早期的一些方法使用位置标记或彩色带，使手部识别问题变得更容易，但由于使用不便，不能被视为机器人控制的自然接口。

2. 方法

该方法主要涉及通过摄像头获取实时视频进行手势识别，具体分为以下四个子部分：
- 图像采集获取手部手势
- 第一步是从视频流中捕获图像，假设在捕获视频时使用黑色背景和适当的光源。为了减少光源数量，对光源和摄像头的布置进行了优化。
- 每1/3秒从视频流中捕获一帧图像，通过比较连续捕获的三帧图像来确定包含手部手势的帧。具体做法是将捕获的帧转换为二进制帧，计算新捕获帧与前两帧之间白色像素的差异，将这些差异相加得到运动参数。
- 如果运动参数小于指定的阈值（设定为0.01，即总像素