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基于Kinect的虚拟机器人的运动设计方法研究

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基于Kinect的虚拟机器人的运动设计方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-19页
  1.1 研究背景与意义第11-13页
  1.2 国内外研究现状第13-17页
    1.2.1 虚拟机器人研究现状第13页
    1.2.2 虚拟机器人动作生成与控制技术研究现状第13-16页
    1.2.3 存在的问题和难点第16-17页
  1.3 本文的主要内容第17-18页
  1.4 本论文的结构安排第18-19页
第二章 虚拟机器人相关理论与技术第19-29页
  2.1 骨骼层次结构第19-20页
  2.2 虚拟机器人运动控制相关方法第20-27页
    2.2.1 基于运动学方法第21-24页
    2.2.2 基于动力学方法第24-26页
    2.2.3 基于关键帧编辑的方法第26页
    2.2.4 运动控制方法比较第26-27页
  2.3 运动插值第27-28页
  2.4 本章小结第28-29页
第三章 基于深度图的人物运动骨架提取第29-56页
  3.1 深度图像技术第29-32页
    3.1.1 深度图像简介第29-30页
    3.1.2 Kinect深度图成像原理第30-31页
    3.1.3 深度信息空间变换第31-32页
  3.2 深度图像预处理第32-34页
    3.2.1 前景提取第32-33页
    3.2.2 深度图降噪第33-34页
  3.3 人脸检测第34-36页
  3.4 传统人体骨架提取算法第36-38页
  3.5 基于深度图的人体骨架提取新方法第38-50页
    3.5.1 方法流程第39-42页
    3.5.2 结合距离和细化的二维人体骨架提取第42-43页
    3.5.3 初始人体标定第43-44页
    3.5.4 自遮挡部分的处理第44-47页
    3.5.5 一种快速有效的毛刺剔除方法第47-48页
    3.5.6 关节点快速定位方法第48-50页
  3.6 实验结果与分析第50-55页
    3.6.1 本文方法实验结果第50-51页
    3.6.2 实验对比与分析第51-55页
  3.7 本章小结第55-56页
第四章 运动数据计算第56-72页
  4.1 运动层次化描述第56-57页
  4.2 关节运动数据计算第57-63页
    4.2.1 欧拉角第57-59页
    4.2.2 关节旋转角求解第59-62页
    4.2.3 关节运动约束第62-63页
  4.3 关节丢失保持第63-64页
  4.4 四元数插值第64-66页
    4.4.1 欧拉角转四元数第64-65页
    4.4.2 球面线性插值第65-66页
  4.5 姿态匹配第66-71页
    4.5.1 单帧姿态匹配第67页
    4.5.2 运动流匹配第67-70页
    4.5.3 实验结果第70-71页
  4.6 本章小结第71-72页
第五章 基于Kinect的虚拟机器人运动系统第72-85页
  5.1 系统总体流程第72-74页
  5.2 功能模块设计第74-79页
    5.2.1 动能模块分层第74页
    5.2.2 详细模块设计第74-79页
  5.3 虚拟机器人运动系统实现第79-84页
    5.3.1 硬件及软件环境第79页
    5.3.2 系统实现第79-84页
  5.4 本章小结第84-85页
第六章 总结与展望第85-87页
  6.1 全文总结第85-86页
  6.2 后续工作展望第86-87页
致谢第87-88页
参考文献第88-92页
攻读硕士学位期间取得的成果第92-93页

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