[發明專利]一種基于手勢的人機交互方法

在審

• 申請號: 201611150781.8
• 申請日: 2016-12-14
• 公開（公告）號: CN107037878A
• 公開（公告）日: 2017-08-11
• 發明（設計）人: 劉金國;王志恒;趙梓淇;曹江濤;高慶
• 申請（專利權）人: 中國科學院沈陽自動化研究所
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司21002
• 代理人: 李巨智

技術領域

本發明涉及一種人機交互方法，具體地說是一種采用手勢識別的方法通過上位機來對機器人的運動進行相關控制。

背景技術

近年來，研究人員對地外星體的探測逐步深入，星體表層采樣研究成為探測星體的重要環節。目前，研究人員對地外星體的探測與采樣主要集中在月球和火星上，并使用空間探測機器人對星體資源進行了原位分析和土壤采樣。

在對地外星體表層進行采樣研究時存在著空間作業環境復雜、未知等問題；而人類操作者比空間探測機器人有更好的判斷力、洞察力，因此使用人機交互技術通過操作人員對空間探測機器人進行實時控制，以確保探測機器人能順利完成任務。在過去的幾十年里，人機交互技術受到了研究人員的廣泛關注而且得到了迅速的發展，出現了多種成熟的人機交互方式。語音識別和手勢識別是其中的兩大主要發展方向。由于手勢識別相比語音識別具有信息量豐富、易于實現等優點，因此廣泛應用于人機交互系統中，是人機交互系統的重要技術環節之一。

在人機交互系統的研究發展過程之中，手勢識別系統主要可以分為兩類：數據手套系統和徒手系統。在本發明中使用數據手套系統，將數據手套的手勢作為人機交互系統的輸入，從而實現對機器人的運動控制。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供一種基于手勢的人機交互方法，經過對操作者手勢數據的采集和歸一化處理構建了手勢模板，為了使得手勢模板能夠進行準確分類，提出的改進PSO-SVM分類算法，克服了傳統分類算法不能對數據進行準確分類以及傳統PSO算法容易陷入局部最優的問題。

本發明為實現上述目的所采用的技術方案是：

一種基于手勢的人機交互方法，包括：

步驟1：根據數據手套的彎曲度值，構建手勢初始模板，并對手勢初始模板數據進行歸一化處理，得到手勢訓練集模板；

步驟2：采用改進的PSO算法對SVM支持向量機分類器進行參數尋優，得到懲罰參數和核參數最優值；

步驟3：將尋優后的參數結果導入SVM支持向量機分類器預測函數中，對手勢訓練集模板進行訓練，對訓練后的手勢訓練集模板用測試集進行預測，得到SVM支持向量機分類預測模板；

步驟4：實時采集手勢數據，并對實時手勢數據進行歸一化處理，將歸一化處理后的數據在SVM支持向量機分類器中進行分類；

步驟5：將分類后的數據進行手勢匹配，得到匹配結果，通過控制器控制采樣機器人。

構建手勢初始模板的過程為：

對每一種手勢，采集其數據手套的對應彎曲度值若干次，得到N*5的矩陣，從而建立手勢初始模板。

所述歸一化處理過程為：

其中，x表示要歸一化的初始數據，y表示歸一化的結果，x_max初始數據最大值，x_min表示初始數據最小值，y_max表示歸一化結果數據最大值，y_min表示歸一化結果最小值。

所述改進的PSO算法為：