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题名基于Kinect的配电作业机器人智能人机交互方法
被引量：3
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作者
张冕
黄颖
梅海艺
郭毓
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机构
南京理工大学自动化学院
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出处
《山东大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期103-108,共6页
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基金
江苏省重点研发计划资助项目(BE2017161)
国家电网公司科技项目资助资助项目(SGJSCZ00FZJS1701049
+2 种基金
SGJSCZ00FZJS1701074
SGJSCZ00FZJS1601242)
江苏高校优势学科建设工程资助项目(AD20540)
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文摘
为实现操作人员与配电作业机器人的自然交互,提出一种基于Kinect手势识别的配电作业机器人智能人机交互方法。通过Kinect的深度信息及骨骼信息对操作人员的手势进行分割,选取几何不变矩Hu矩作为手势特征,采用支持向量机(support vector machine,SVM)的机器学习方法分类识别操作人员的手势。将手势映射为机器人的运动,通过手势对机器人进行运动控制。试验结果验证了本研究所提的配电作业机器人智能人机交互方法的可行性。
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关键词
配电作业机器人
智能人机交互
机器学习
手势分割
手势识别
运动控制
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Keywords
live-line working robot
intelligent human-computer interaction
machine learning
gesture segmentation
gesture rec-ognition
motion control
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分类号
TP319.56
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名模拟真实场景的场景流预测
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作者
梅海艺
朱翔昱
雷震
高瑞
马喜波
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机构
山东大学控制科学与工程学院
中国科学院自动化研究所
中国科学院大学人工智能学院
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期404-413,共10页
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基金
国家重点研究计划项目(2016YFA0100900,2016YFA0100902)
NSFC-山东联合基金项目(U1806202)
+1 种基金
国家自然科学基金项目(81871442,61876178,61806196,61976229,61872367)
中国科学院青年创新促进会项目(Y201930)。
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文摘
人工智能发展至今正逐渐进入认知时代,计算机对真实物理世界的认知与推理能力亟待提高。有关物体物理属性与运动预测的现有工作多局限于简单的物体和场景,因此尝试拓展常识推理至仿真场景下物体场景流的预测。首先,为了弥补相关领域数据集的短缺,提出了一个基于仿真场景的数据集ModernCity,从常识推理的角度出发还原了现代都市的街边景象,并提供了包括RGB图像、深度图、场景流数据和语义分割图在内的多种标签;此外,设计了一个物体描述子解码模型(ODD),通过物体属性辅助预测场景流。通过消融实验证明,该模型可以在仿真的场景下通过物体的属性准确地预测物体未来的运动趋势,通过与其他SOTA模型的对比实验验证了该模型的性能及ModernCity数据集的可靠性。
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关键词
常识推理
场景流
仿真场景
物体物理属性
运动预测
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Keywords
common sense cognizing
scene flow
simulated scenarios
properties of objects
motion prediction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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