kinect感知人体下肢运动并控制机器人实现行走步态
目录
1. 绪论 1
1.1研究的背景及其意义 1
1.2行为表示方法及其算法研究 2
1.3 Kinect的行为识别的研究 2
1.4本文的研究内容 3
1.5本章小结 4
2. Kinect平台与OpenCV的架构 5
2.1 Kinect的概述 5
2.2 Kinect for Xbox360的硬件组成 6
2.3 OpenCV的运用 9
2.3.1 OpenCV的特征 9
2.2.2 OpenCV的配置过程 9
2.3.1 OpenCV的功能 11
2.4本章小结 12
3. Kinect的原理介绍 13
3.1 Kinect深度数据分析 13
3.2 Kinect骨骼数据分析及其RGB图像显示 14
3.3本章小结 16
4. 基于OpenCV的Kinect编程 17
4.1新建Kinect显示窗口 17
4.2连接Kinect 18
4.3人体骨骼图的生成 19
4.4图像数据流调用过程 22
4.5 本章小结 23
5. 构建仿真双足机器人及实验分析 24
5.1架构双足机器人 24
5.2双足机器人随动及其动作识别 25
5.3动作识别实验数据分析 26
5.4本章小结 29
6. 总结和展望 30
6.1总结 30
6.2展望 30
参考文献 31
致谢 32
附录 34
1. 绪论
1.1研究背景及意义
随着社会的发展，人体行为识别也受到了越来越多的研究者的关注。为了让计算机系统能够理解人体的动作、个体之间的互动以及加上个体与环境之间的影响的能够实现人机交互，只要利用传感器采集来的数据进行加工、处理和分析。因为环境复杂多变，人体形态差异再加上不同的人运动习惯的不同
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，所以如何有效准确的理解人体行为历来都是人体行为识别研究的一个热点与难点。
人体行为识别研究具有重要的理论研究价值和实践研究价值，在他其中包含了传感器技术、计算机视觉、人工智能和模式识别等很多学科。人体行为识别研究指的就是对人体运动的模式进行分析和识别，是人体运动分析的重要组成部分，人体行为识别研究是近年来计算机领域中备受关注的前沿方向，也随着研究的深入也会带动与此相关的学科的发展。近几年国内外的许多高校和研究机构都开始对人体行为识别进行了深入的研究，同时关于人体动作识别的学术期刊的文章也越来越多了[4] 。
由此得出，人体行为的识别研究具有广阔的应用前景。下面列举出几个主要的应用领域。
安防监控
动态的场景的监控也是人体行为识别的一个新的应用方向[1]。它区别有传统意义上的监控系统，关键在于他的智能性，自主性。普通的监控系统只是实时的摄像给监控人员查看，而它不仅可以摄像，而且它会将人体的动作识别，然后理解所拍摄的人在干什么，从而达到预警的作用。
智能监护
随着我国社会老龄化的加剧，人们竞争的压力的增大，加上社会压力的增大，人口的流动性越来越多的子女不在父母的身边，没有时间照顾老人，而如果能够在家中安装智能的安全监护老人系统，可以迅速的检测到老人的突发情况和异常举动能够及时的反馈给予报警等。
运动分析[2]
在田径赛场上运动员的发挥很重要，但是之间的训练是更加重要的，如果在体育中运动采取的智能的人体动作识别就可以利用这种视频的处理技术来恢复当时运动员的在训练时的姿态及其运动的参数，就可以为下面的训练提供了改进的条件，例如田径中的标枪，人体动作的识别可以完美的捕捉自己助跑时的手臂的挥动和扔出的角度，如果有什么不足，可以在今后的训练中改正过来。
虚拟现实技术
利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，让有有一种身临其境的感觉， 例如体感游戏、例如虚拟试衣间[3]，人们不需要脱下自己的衣服就可以试衣服，包包，帽子 ，墨镜，项链等等。
1.2行为表示方法及其算法研究
行为表示是一对原始数据的特征描述量来处理行为的。最早的时候，人们的行为研究主要是通过佩戴式的传感器，这种方法就是通过佩戴在人体头部，四肢还有躯干的传感器来获得三维坐标，角度和远动的轨迹。而现在人们研究人体行为表示都是基于视觉的，他们主要利用人体形状、三维信息和运动特性来进行研究的。
人体的动作识别也是动态数据的分类问题，就是测试人体动作并将用已知的动作来解释，但是由于时间和空间的不同会产生波动。常见的方法就是：基于模板匹配、概率统计以及基于状态空间。
1.3 Kinect的行为识别的研究
Kinect是微软公司在2010年6月14日在对XBOX360体感设备的周边外设[5]。Kinect的取名为”kinetic”(运动)和”connect”（沟通）的结合。其中Kinect最重要的作用就是可以感知深度信息的变化，同时也可以收集人体的20个关节的三维坐标点，因为它同时拥有卓越的性能和低廉的价格，所以在发布的同时就取得了很大的关注。而且在2012年的7月美国科技博客网站的评选中，Kinect被评选为本世纪10款最重要的电子产品之一[7]。
Kinect可以说是结合了视觉和非视觉的人体识别研究，Kinect不用佩戴传感器就可以精确的获得人体20个主要关节的三维坐标数据，与此同时也可以获得影像数据，这是基于视觉的研究的优点，也被Kinect继承了。并且可以深度图像，那样就可以排除背景对于人体识别的干扰。原有的识别人体的方法，Kinect完全可以继承及其发扬并且在这个基础上面，Kinect也加入新的研究技术。现在，Kinect可以识别手势，四肢，人体的扫描。
Kinect目前都是主要应用在游戏的开发的应用，其中在发布Kinect是微软推出了十几款游戏，其中《Kinect sports》是体验其中各种的田径与球类的运动，《Kinect joy Ride》是用虚拟的方向盘来控制虚拟人偶驾驶赛车挑战各种竞速比赛，《Kinect Central》是款配合动画的指示来完成各种舞蹈的动作，对于以前的跳舞机是一个很大的飞跃。总体而言，Kinect的操作手法相对于以前的按键及其鼠标是一个很大的改进。在Kinect的三维深度图像及其骨骼识别的技术的支持下，使得以前很多无法办到的操作都可以实现了，有了这些优势，Kinect在体感休闲领域就可以有很大的发挥的空间。
1. 绪论 1
1.1研究的背景及其意义 1
1.2行为表示方法及其算法研究 2
1.3 Kinect的行为识别的研究 2
1.4本文的研究内容 3
1.5本章小结 4
2. Kinect平台与OpenCV的架构 5
2.1 Kinect的概述 5
2.2 Kinect for Xbox360的硬件组成 6
2.3 OpenCV的运用 9
2.3.1 OpenCV的特征 9
2.2.2 OpenCV的配置过程 9
2.3.1 OpenCV的功能 11
2.4本章小结 12
3. Kinect的原理介绍 13
3.1 Kinect深度数据分析 13
3.2 Kinect骨骼数据分析及其RGB图像显示 14
3.3本章小结 16
4. 基于OpenCV的Kinect编程 17
4.1新建Kinect显示窗口 17
4.2连接Kinect 18
4.3人体骨骼图的生成 19
4.4图像数据流调用过程 22
4.5 本章小结 23
5. 构建仿真双足机器人及实验分析 24
5.1架构双足机器人 24
5.2双足机器人随动及其动作识别 25
5.3动作识别实验数据分析 26
5.4本章小结 29
6. 总结和展望 30
6.1总结 30
6.2展望 30
参考文献 31
致谢 32
附录 34
1. 绪论
1.1研究背景及意义
随着社会的发展，人体行为识别也受到了越来越多的研究者的关注。为了让计算机系统能够理解人体的动作、个体之间的互动以及加上个体与环境之间的影响的能够实现人机交互，只要利用传感器采集来的数据进行加工、处理和分析。因为环境复杂多变，人体形态差异再加上不同的人运动习惯的不同
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，所以如何有效准确的理解人体行为历来都是人体行为识别研究的一个热点与难点。
人体行为识别研究具有重要的理论研究价值和实践研究价值，在他其中包含了传感器技术、计算机视觉、人工智能和模式识别等很多学科。人体行为识别研究指的就是对人体运动的模式进行分析和识别，是人体运动分析的重要组成部分，人体行为识别研究是近年来计算机领域中备受关注的前沿方向，也随着研究的深入也会带动与此相关的学科的发展。近几年国内外的许多高校和研究机构都开始对人体行为识别进行了深入的研究，同时关于人体动作识别的学术期刊的文章也越来越多了[4] 。
由此得出，人体行为的识别研究具有广阔的应用前景。下面列举出几个主要的应用领域。
安防监控
动态的场景的监控也是人体行为识别的一个新的应用方向[1]。它区别有传统意义上的监控系统，关键在于他的智能性，自主性。普通的监控系统只是实时的摄像给监控人员查看，而它不仅可以摄像，而且它会将人体的动作识别，然后理解所拍摄的人在干什么，从而达到预警的作用。
智能监护
随着我国社会老龄化的加剧，人们竞争的压力的增大，加上社会压力的增大，人口的流动性越来越多的子女不在父母的身边，没有时间照顾老人，而如果能够在家中安装智能的安全监护老人系统，可以迅速的检测到老人的突发情况和异常举动能够及时的反馈给予报警等。
运动分析[2]
在田径赛场上运动员的发挥很重要，但是之间的训练是更加重要的，如果在体育中运动采取的智能的人体动作识别就可以利用这种视频的处理技术来恢复当时运动员的在训练时的姿态及其运动的参数，就可以为下面的训练提供了改进的条件，例如田径中的标枪，人体动作的识别可以完美的捕捉自己助跑时的手臂的挥动和扔出的角度，如果有什么不足，可以在今后的训练中改正过来。
虚拟现实技术
利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，让有有一种身临其境的感觉， 例如体感游戏、例如虚拟试衣间[3]，人们不需要脱下自己的衣服就可以试衣服，包包，帽子 ，墨镜，项链等等。
1.2行为表示方法及其算法研究
行为表示是一对原始数据的特征描述量来处理行为的。最早的时候，人们的行为研究主要是通过佩戴式的传感器，这种方法就是通过佩戴在人体头部，四肢还有躯干的传感器来获得三维坐标，角度和远动的轨迹。而现在人们研究人体行为表示都是基于视觉的，他们主要利用人体形状、三维信息和运动特性来进行研究的。
人体的动作识别也是动态数据的分类问题，就是测试人体动作并将用已知的动作来解释，但是由于时间和空间的不同会产生波动。常见的方法就是：基于模板匹配、概率统计以及基于状态空间。
1.3 Kinect的行为识别的研究
Kinect是微软公司在2010年6月14日在对XBOX360体感设备的周边外设[5]。Kinect的取名为”kinetic”(运动)和”connect”（沟通）的结合。其中Kinect最重要的作用就是可以感知深度信息的变化，同时也可以收集人体的20个关节的三维坐标点，因为它同时拥有卓越的性能和低廉的价格，所以在发布的同时就取得了很大的关注。而且在2012年的7月美国科技博客网站的评选中，Kinect被评选为本世纪10款最重要的电子产品之一[7]。
Kinect可以说是结合了视觉和非视觉的人体识别研究，Kinect不用佩戴传感器就可以精确的获得人体20个主要关节的三维坐标数据，与此同时也可以获得影像数据，这是基于视觉的研究的优点，也被Kinect继承了。并且可以深度图像，那样就可以排除背景对于人体识别的干扰。原有的识别人体的方法，Kinect完全可以继承及其发扬并且在这个基础上面，Kinect也加入新的研究技术。现在，Kinect可以识别手势，四肢，人体的扫描。
Kinect目前都是主要应用在游戏的开发的应用，其中在发布Kinect是微软推出了十几款游戏，其中《Kinect sports》是体验其中各种的田径与球类的运动，《Kinect joy Ride》是用虚拟的方向盘来控制虚拟人偶驾驶赛车挑战各种竞速比赛，《Kinect Central》是款配合动画的指示来完成各种舞蹈的动作，对于以前的跳舞机是一个很大的飞跃。总体而言，Kinect的操作手法相对于以前的按键及其鼠标是一个很大的改进。在Kinect的三维深度图像及其骨骼识别的技术的支持下，使得以前很多无法办到的操作都可以实现了，有了这些优势，Kinect在体感休闲领域就可以有很大的发挥的空间。
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