999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

機器人人機界面的三維可視化設(shè)計

2017-06-23 20:54:15張韜
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年12期

張韜

摘 要: 為了提高機器人人機界面的三維可視化操作性能,提出一種基于GPU實時圖形跟蹤渲染的機器人人機界面的三維可視化重構(gòu)設(shè)計方法。采用計算機視覺方法進行機器人的人機界面視覺特征采樣,對采樣的視覺像素信息進行稀疏散點重構(gòu),在重構(gòu)的三維空間中通過圖像處理方法實現(xiàn)圖形降噪和邊緣修正處理,提高人機交互界面的三維可視化圖形細節(jié)表達能力。仿真結(jié)果表明,采用該方法進行機器人人機界面的三維可視化設(shè)計,輸出圖形的視覺效果較好,人機交互能力較強,具有較高的應(yīng)用價值。

關(guān)鍵詞: 機器人; 人機界面; 三維可視化; 圖形降噪; 圖像處理

中圖分類號: TN830.1?34; TP391 文獻標(biāo)識碼: A 文章編號: 1004?373X(2017)12?0105?03

Abstract: In order to improve the operating performance of 3D visualization of robot human?computer interface, a 3D visualization reconstruction design method of robot human?computer interface based on GPU real?time graph tracking rendering is put forward. The computer vision method is used to sample the visual features of robot man?computer interface, and perform the sparse scattered points reconstruction for the sampled vision pixel information. The image processing method is adopted to denoise the graph and correct the edge in the reconstructed 3D space, and improve the detail presentation ability of 3D visualization graph of man?computer interface. The simulation results show that the method used to design the 3D visualization of the robot human?computer interface has perfect visual effect of the output graph, strong human?computer interaction ability, and high application value.

Keywords: robot; human?computer interface; 3D visualization; graph noise reduction; image processing

0 引 言

機器人人機交互(Human?Computer Interaction,HCM)是通過圖像和計算機視覺處理的方法,實現(xiàn)機器人系統(tǒng)與用戶之間的交互關(guān)系和溝通,在機器人人機交互過程中,人與計算機通過計算機視覺處理和動作識別的形式實現(xiàn)語言溝通,完成確定的任務(wù)和計算機與機器人的信息交換[1]。機器人人機交互系統(tǒng)廣泛應(yīng)用在視景模型仿真、機器手設(shè)計和遠程虛擬控制等領(lǐng)域,在現(xiàn)代工業(yè)和遠程控制中具有重要的應(yīng)用價值。

在機器人的人機交互中,需要通過對人機界面的三維可視化設(shè)計,提高人機交互的可視性和人工智能性,研究人機交互界面的三維可視化重構(gòu)方法在機器人的人工智能優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用意義。對此,本文提出一種基于GPU實時圖形跟蹤渲染的機器人人機界面的三維可視化重構(gòu)設(shè)計方法。首先采用計算機視覺方法進行機器人的人機界面視覺特征采樣,采用圖像處理方法實現(xiàn)圖形降噪和邊緣修正處理,提高人機交互界面的三維可視化圖形細節(jié)表達能力。最后進行仿真實驗分析,得出有效性結(jié)論。

1 視覺特征采樣與像素信息重構(gòu)

1.1 人機界面計算機視覺特征采樣

為了實現(xiàn)機器人人機界面的三維可視化設(shè)計,首先進行視覺信息采樣,本文采用計算機視覺方法進行機器人的人機界面視覺特征采樣,在視覺信息采集中,對特征空間中的突變信息進行采集,檢測提取后的輪廓線信息是否符合要求,不符合的原因是由于閾值小而提取了過多的次要輪廓線,使主要輪廓線無法突出。利用多尺度特征來提取輪廓線,并將高頻與低頻部分的輪廓線信號進行融合,也就是在不同尺度特征下進行輪廓線提取,因此可得到光滑的輪廓線圖像,提取出的人機界面外部采集輪廓線,將外部特征通過二維流形分析[2]。機器人與人體動作的交互過程可以表征為一個高維向量,收集大量人體動作完成機器人的人機動作交互,將人機交互界面場景數(shù)據(jù)庫中的交互動作數(shù)據(jù)進行三維特征掃描,掃描包括激光掃描、紅外掃描和CT掃描等方法[3],得到機器人人機界面交互的動作掃描的像素組成為:

1.2 視覺像素信息稀疏散點重構(gòu)

對采樣的視覺像素信息進行稀疏散點重構(gòu),為進行人機界面的三維可視化設(shè)計提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ),對機器人人機交互界面的視覺像素信息稀疏散點重構(gòu)需要遵循以下原則:

(1) 可描述性。對不同的人機交互動作,應(yīng)該提取具有明顯區(qū)別的特征參數(shù),即特征參數(shù)具有較強的敏感性,能夠高效地對技術(shù)姿態(tài)進行描述。

(2) 可靠性。不同的動作識別系統(tǒng)做同一個技術(shù)動作時一定會存在差異,但這種差異不應(yīng)該對特征參數(shù)造成影響,即同種類型的技術(shù)姿態(tài)的特征參數(shù)會比較相似,這就要求所提取的特征參數(shù)對位置和對象不敏感。

(3) 數(shù)量少。一個動作識別特征值越多,系統(tǒng)的計算復(fù)雜程度就越大,因此要盡可能控制特征值的數(shù)量[5]。在像素點中,通過仿射變換,得到對應(yīng)的不變矩坐標(biāo)為,在不同朝向和不同尺度間進行機器人人機界面網(wǎng)格區(qū)域匹配,得到人機界面三維輪廓函數(shù)為:

3 實驗測試分析

對機器人的人機界面三維可視化實驗建立在本主機配置為PentiumD CPU 2.80 GHz,2.79 GHz,2.00 GB內(nèi)存的計算機硬件平臺上。在機器人人機動作特征識別中,人體動作特征單元和模塊子單元表示為Cell (col,row)。其中col表示行,row為列,人機交互中人體動作圖像采集來自于分辨率為640×480,幀率為25 f/s的AVI視頻,參數(shù)設(shè)定為=0.5,=2,=2,得到機器人人機界面的三維可視化重構(gòu)結(jié)果如圖1所示。對圖1給出的機器人人機界面三維重構(gòu)結(jié)果進行降噪和修正處理,得到三維可視化優(yōu)化結(jié)果如圖2所示。

對比圖2和圖1結(jié)果得知,采用本文方法進行機器人人機界面的三維可視化設(shè)計,輸出圖形的視覺效果較好,人機交互能力較強,性能優(yōu)越。

4 結(jié) 語

為了提高機器人人機界面的三維可視化操作性能,本文提出一種基于GPU實時圖形跟蹤渲染的機器人人機界面的三維可視化重構(gòu)設(shè)計方法。采用計算機視覺方法進行機器人的人機界面視覺特征采樣,在重構(gòu)的三維空間中通過圖像處理方法實現(xiàn)圖形降噪和邊緣修正處理,實現(xiàn)三維可視化設(shè)計。研究得知,采用該方法進行機器人人機界面的三維可視化設(shè)計,輸出圖形的視覺效果較好,人機交互能力較強,具有較高的應(yīng)用價值。

參考文獻

[1] 董哲康,段書凱,胡小方.非線性憶阻器的串并聯(lián)研究及在圖像處理中的應(yīng)用[J].西南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2015,37(2):153?161.

[2] 袁健,高勃.基于OpenCL的三維可視化加速模型[J].小型微型計算機系統(tǒng),2015,36(2):327?331.

[3] 朱路,劉江鋒,劉媛媛,等.基于稀疏采樣與級聯(lián)字典的微波輻射圖像重構(gòu)方法[J].微波學(xué)報,2014,30(6):41?45.

[4] HUANG Y, PAISLEY J, LIN Q, et al. Bayesian nonparametric dictionary learning for compressed sensing MRI [J]. IEEE transactions on image processing, 2014, 23(12): 5007?5019.

[5] SHEN L, SUN G, HUANG Q, et al. Multi?level discriminative dictionary learning with application to large scale image classification [J]. IEEE transactions on image processing, 2015, 24(10): 3109?3123.

[6] 竇慧晶,王千龍,張雪.基于小波閾值去噪和共軛模糊函數(shù)的時頻差聯(lián)合估計算法[J].電子與信息學(xué)報,2016,38(5):1123?1128.

主站蜘蛛池模板: 久久精品国产精品国产一区| 亚洲第一视频网| 亚洲专区一区二区在线观看| 国产91精选在线观看| 久久久久国产精品熟女影院| 激情视频综合网| 一级毛片免费高清视频| 2021国产精品自产拍在线观看| 综合色婷婷| 久操中文在线| 国产白浆在线观看| 人妻精品久久久无码区色视| 麻豆国产精品视频| 久久一级电影| 91视频精品| 国产在线无码av完整版在线观看| a级毛片免费在线观看| 精品天海翼一区二区| 亚洲精选高清无码| 亚洲免费福利视频| 亚洲欧美日韩中文字幕在线| 一级全黄毛片| 国产高清无码第一十页在线观看| 亚洲a免费| 国产精品永久在线| 亚洲欧美激情小说另类| 久久国产精品电影| 亚洲色图欧美| 亚洲欧美成人网| 久久国产高潮流白浆免费观看| 欧美一道本| 1级黄色毛片| 女人18一级毛片免费观看| 国产精品永久久久久| 亚洲综合精品第一页| 久久国产精品麻豆系列| 中国毛片网| 奇米影视狠狠精品7777| 亚洲美女一区| 国产精品久久久免费视频| 中文字幕天无码久久精品视频免费| 亚洲第一在线播放| 99久久婷婷国产综合精| 亚洲无码精品在线播放| av在线无码浏览| 亚洲人成网址| 54pao国产成人免费视频| 91在线国内在线播放老师| 99在线视频网站| 狠狠亚洲五月天| 91精品国产一区自在线拍| 亚洲国产成人无码AV在线影院L | 欧美日韩国产精品综合| 久久黄色影院| 亚洲人成网站色7799在线播放| 九九热精品在线视频| 亚洲一区黄色| 久久婷婷六月| 91在线一9|永久视频在线| 亚洲精品天堂自在久久77| 成人一区专区在线观看| 尤物精品视频一区二区三区| 狠狠v日韩v欧美v| 精品久久综合1区2区3区激情| 波多野结衣无码AV在线| 免费观看男人免费桶女人视频| 亚洲男人的天堂网| 91精品视频网站| 国产精品自拍露脸视频 | 成人福利在线免费观看| 天天婬欲婬香婬色婬视频播放| 国产传媒一区二区三区四区五区| 久久青草视频| 在线观看视频一区二区| 一本色道久久88亚洲综合| 久久美女精品| 日本精品中文字幕在线不卡| 欧美a在线看| 国产亚洲美日韩AV中文字幕无码成人| 特黄日韩免费一区二区三区| 久久久黄色片| 亚洲免费黄色网|