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利用 kinect 传感器和 X80 移动机器人进行手势控制机器人移动的研究。 具体包括:(1) 基于 kinect 传感器的工作机制和设备的操作原理,设计了 5 种自然 交互的手势模板,包括前进、后退、向右转动、向左转动和停止。(2) 通过对比隐 马尔科夫模型算法和动态时间规整算法的优缺点,选出一

在多特征融合基础上，结合支持向量机模型（supportvectormachinemode SVM），实现了复杂背景下的单、双手的手势识别。在人机交互中，通过局域网， 将手势识别结果与三维视景仿真系统中的无人机联系起来，通过手势的变换，完成对无人机飞行姿态的实时准确控制

动态手势的识别部分，在特征提取阶段，将手心坐标作为手势的位置，并将手心在空间中运动形成的一系列二维坐标点作为手势的轨迹，再把相邻的坐标点间的方向角量化后得到的方向向量作为动态手势的特征向量。其中，对于轨迹开始和结束的判断，则是使用了指尖的个数作为依据：当指尖个数为5时，轨迹开始；当指尖个数为0时，轨

以OMAP5912芯片为核心，构建捷联式制导计算机的硬件系统，对电源模 块、时钟模块、存贮器扩展模块、数据采集模块(主要为A／D电路)、外围 控制接口模块(标准UART、USB、JTAG等)等外围电路进行了设计，可使系 统硬件电路更简单，具有更高的可靠性。