基于限幅加权骨骼节点滤波的体感交互技术

为了改善机器人的操作方式，提高体感交互的识别精度，提出了一种基于限幅加权骨骼节点滤波的体感交互技术。首先利用Kinect传感器获取深度场景信息，并通过骨骼追踪技术处理所获得的深度信息以此匹配人体各个关节，建立人体各关节的3D坐标；然后采用空间向量映射的形式计算出各关节转动角度，并利用本文所提出的限幅加权滤波算法，即通过对采集并计算出的关节转动角度进行限幅加权滤波处理，减少了骨骼噪声的影响；最后将转动角度转化为控制指令，通过蓝牙串口将控制指令发送给机械臂控制器，操控机械臂舵机转动。实验结果表明，该方法能够实现体感交互效果，机械臂随人体手臂运动的识别率为96.3%，且限幅加权滤波算法能有效减少骨骼噪声影响。