结合深度学习的机器人示教系统设计

作者：段中兴; 白杨

来源：计算机测量与控制, 2020, 28(11): 164-169.

DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2020.11.034

• 肤色分割
• 深度学习
• 人机交互

传统的机器人示教系统在使用上受到应用对象和硬件设备的限制,导致其开放性和易用性较低,为了降低示教系统的使用门槛,提高人机交互的效率,利用ROS (Robot Operating System)的开放性和跨平台性,设计了手势引导机器人示教系统,可以控制机器人进入学习、编码、执行等模式;系统采用YCbCr与RGB空间相结合的肤色分割算法,利用CNN深度学习框架进行特征提取完成手势识别;基于ROS集成手势对机器人模式控制;通过在公开数据集上实验验证手势识别准确率可达96.49%,并测试了系统的有效性与可靠性。

• 单位
  西安建筑科技大学