蔣穗峰+李艷春+肖南峰

摘 要：針對目前操作工人與工業(yè)機(jī)器人之間的交互還是采用比較機(jī)械化的交互方式，設(shè)計使用Kinect傳感器作為手勢采集設(shè)備，并使用人的手勢來對工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行控制的方法。首先，使用深度閾值法與手部骨骼點(diǎn)相結(jié)合的方法，從Kinect傳感器獲取的數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地提取出手部圖像。在提取過程中，操作員無需佩戴任何設(shè)備，對操作員所站位置沒有要求，對背景環(huán)境也沒要求。然后，用稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)與Softmax分類器結(jié)合的方法對手勢圖像進(jìn)行識別，手勢識別過程包含預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，預(yù)訓(xùn)練是用逐層貪婪訓(xùn)練法依次訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的每一層，微調(diào)是將整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看成一個整體微調(diào)整個網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，手勢識別的準(zhǔn)確率達(dá)到99.846%。最后，在自主研發(fā)的工業(yè)機(jī)器人仿真平臺上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，在單手和雙手手勢下都取得了不錯的效果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了手勢控制工業(yè)機(jī)器人的可行性和可用性。

關(guān)鍵詞：工業(yè)機(jī)器人；Kinect；手勢識別；自編碼網(wǎng)絡(luò)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號： TP242.6

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1001-9081（2016）12-3486-06