结合深度学习的机器人示教系统设计

来源：计算机测量与控制杂志2020年第11期北京时间：

作者：段中兴,白杨

单位：西安建筑科技大学 信息与控制工程学院

摘要：传统的机器人示教系统在使用上受到应用对象和硬件设备的限制，导致其开放性和易用性较低，为了降低示教系统的使用门槛，提高人机交互的效率，利用ROS（Robot Operating System）的开放性和跨平台性，设计了手势引导机器人示教系统，可以控制机器人进入学习、编码、执行等模式。系统采用YCbCr与RGB空间相结合的肤色分割算法，利用CNN深度学习框架进行特征提取完成手势识别；基于ROS集成手势对机器人模式控制。通过在公开数据集上实验验证手势识别准确率可达96.49%，并测试了系统的有效性与可靠性。

关键词：肤色分割;深度学习;人机交互

基金资助：国家自然科学基金面上项目（51678470）