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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:嚴宏成
研究生(外文):Hong-Cheng Yan
論文名稱:以視覺訊息驅動為基礎之機器人行為分析系統
論文名稱(外文):A robot behavior analysis system base on the vision information
指導教授:謝君偉謝君偉引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:電機工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:54
中文關鍵詞:機器人視覺訊息
外文關鍵詞:Delaunay triangulation MeshCentroid contextSkeletal feature
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本論文提出一套以視覺訊息驅動為基礎之機器人行為分析系統,包含一套影像處理、分析辨識軟體和一套智慧型馬達組成的小型雙足機器人,本系統先利用影像分析辨識軟體來分析與估算輸入影像內人體形態的特徵和變動情況,再透過通訊介面將辨識結果傳輸給機器人控制器,由機器人控制器依辨識結果取出預先編輯好的對應姿態資料,再操作機器人做出模仿人類行為動作以為回應,完成視覺訊息驅動與機器人互動; 有別於其他視覺訊息常用手指、手掌或臉部等區域影像,本系統視覺訊息包含人體行為動作全身影像, 且不需要於人體任何部位加作標記為輔助即可辨識出特定人類行為動作。由實驗結果得知,我們的系統確具有以視覺訊息來驅動機器人行為的分析系統功能,並且有良好的表現。
ABSTRACT

This thesis proposes that one set is driven for the robot behavior analysis system base on the vision information, include a set of images process software and one robot that make up by a set of artificial intelligent motors ,this system utilizes the image to analyses and estimates characteristics and change situations of the human form first , and then distinguish the result to transmit to the robot controller through the communication interface, the robot controller according to recognize result take out the corresponding posture data that edited in advance and then operate the robot to imitate human behavior movements to reacted , finish vision information to drive and interact with robot procedure; different from some other vision information system focus on the regional images , such as finger , the palm or the face ,etc., our systematic vision information include human behavior movement whole body image ,and don’t need add any special mark on body for auxiliary analyses and recognize Experimental results prove that the proposed system is a robust and accurate for human behavior analysis base on the vision information.
目 錄
摘 要 i
ABSTRACT ii
目 錄 iv
表 目 錄 vi
圖 目 錄 vii
第一章 緒 論 1
1.1研究動機 1
1.2 研究目的 1
1.3系統架構 2
第二章 行為動作分析與辨識 3
2.1目標影像攝取 5
2.1.1 影像攝取裝置 6
2.2 目標影像分離與輪廓抽取 6
2.2.1 背景消除與二值化影像 7
2.2.2雜訊消除與輪廓抽取 8
2.3 輪廓邊界控制點建立 8
2.4 影像骨骼特徵(Skeletal feature)抽取與辨識 10
2.4.1 三角形網絡(Delaunay triangulation mesh) 10
2.4.2 影像骨骼特徵抽取 12
2.4.3 影像骨骼特徵辨識 13
2.5 肢體中心點相對位置特徵(Centroid context feature)抽取 15
2.6 雙特徵點整合與行為動作辨識 18
2.6.1 雙特徵點整合 18
2.6.2 行為動作辨識 18
2.6.2.1基礎關鍵姿態 18
2.6.2.2 連續影像比對辨識 19
第三章 雙足人形機器人 22
3.1 機器人硬體結構設計 22
3.1.1主控制器設計 23
3.1.1.1 主控制器規劃 24
3.1.1.2 主控晶片內部架構 27
3.1.1.3 動作儲存晶片內部架構 29
3.1.1.4 其他重要元件 31
3.1.2 驅動馬達選擇與比較 31
3.1.3機器人結構 35
3.1.4電源供應 35
3.1.5通訊介面 36
3.2 操控軟體 37
3.3輔助軟體 39
3.3.1 AI馬達機器人動作編輯 40
3.3.2 AI馬達機器人動作下載 42
第四章 系統實作 43
4.1系統開發流程 43
4.1.1 姿態樣板資料建立 44
4.1.2機器人動作編輯 45
4.2 實驗結果 48
第五章 結論 51
參考文獻 52
參考文獻

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