基于上肢运动预测的人机交互与意图识别研究

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基于上肢运动预测的人机交互与意图识别研究

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基于上肢运动预测的人机交互与意图识别研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-20页
1.1 课题来源	第10页
1.2 研究背景及意义	第10-11页
1.3 研究现状分析	第11-17页
1.3.1 服务机器人发展现状	第11-14页
1.3.2 人机交互技术发展	第14-16页
1.3.3 意图识别研究	第16-17页
1.4 本文主要内容及章节安排	第17-20页
1.4.1 文章主要内容	第17-18页
1.4.2 文章组织结构	第18-20页
第2章人体上肢RGB-D图像获取与意图建模	第20-33页
2.1 引言	第20页
2.2 人体上肢RGB-D图像获取	第20-22页
2.2.1 RGB-D图像原理	第20-22页
2.2.2 人体上肢RGB-D图像获取	第22页
2.3 人机交互场景获取	第22-28页
2.3.1 相机成像原理	第22-23页
2.3.2 像平面转换	第23-24页
2.3.3 RGB图像与深度图像坐标映射	第24-27页
2.3.4 运动空间坐标系转换	第27-28页
2.4 被抓取目标位姿提取	第28-30页
2.4.1 RGB图像检测与Marker识别	第29-30页
2.4.2 坐标映射读取目标空间坐标	第30页
2.5 用户交互意图建模	第30-32页
2.6 小结	第32-33页
第3章手臂运动模式学习与轨迹预测	第33-44页
3.1 引言	第33页
3.2 手臂运动特性	第33-35页
3.2.1 人体手臂自由度	第33-34页
3.2.2 抓取过程手臂运动特性	第34-35页
3.3 手臂运动模式学习	第35-41页
3.3.1 神经网络基本理论	第35-36页
3.3.2 误差反向传播神经网络数模结构	第36-40页
3.3.3 用于运动模式学习的神经网络设计	第40-41页
3.4 手臂运动轨迹预测	第41-43页
3.4.1 训练样本的选取	第41页
3.4.2 BP神经网络结构与训练	第41-43页
3.5 小结	第43-44页
第4章基于D-S证据理论的意图识别	第44-57页
4.1 引言	第44页
4.2 D-S证据理论	第44-47页
4.2.1 基本概念	第44-45页
4.2.2 Dempster合成规则	第45-47页
4.3 基于D-S证据理论的意图识别	第47-56页
4.3.1 意图表达因子	第47-50页
4.3.2 基于D-S证据理论意图识别	第50-52页
4.3.3 意图决策规则	第52-53页
4.3.4 意图识别算法改进	第53-56页
4.4 小结	第56-57页
第5章系统设计与实验验证	第57-69页
5.1 引言	第57页
5.2 系统设计	第57-58页
5.2.1 系统框架	第57-58页
5.2.2 实验平台搭建	第58页
5.3 算法验证实验与结果分析	第58-66页
5.3.1 抓取意图识别算法验证实验Ⅰ	第59-61页
5.3.2 抓取意图识别算法验证实验Ⅱ	第61-64页
5.3.3 多种算法比较验证实验	第64-66页
5.4 协同抓取实验	第66-67页
5.5 小结	第67-69页
第6章总结与展望	第69-71页
6.1 总结	第69页
6.2 展望	第69-71页
参考文献	第71-75页
致谢	第75-76页
附录	第76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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