一种基于STM32人体动作识别的智能机器人系统

随着人们对科技的研究不断加深,人类对其生活方式的不断探索,智能化产品已经是随处可见,人机交互更是当前的一个重要研究领域。本文对人机交互系统中基于STM32人体动作识别的智能机器人进行了系统设计,实现了一套可用于人机互动的智能机器人系统。该系统可通过摄像头获取人体动作并识别,然后调用蓝牙端口进行通讯,将指令发送到由STM32芯片构成的控制器上,控制机器人做出相应的动作,实现人机交互的功能。实际试验中,机器人可模仿人体手部指令进行相应动作,如抬手、左转、右转、点头、捶胸等,也可自行实现避障和声控的功能,可广泛应用于高危工作,危险环境探索,以及家政服务等方面。     

基于人体动作识别的智能机器人系统设计

随着计算机技术的发展,用于人机交互的操作指令同样处在高速发展中,其中,基于人体动作识别的人机交互系统具有重要的研究应用价值。本技术系统地设计了基于人体运动识别的人机交互系统机器人。该系统可通过摄像头获取人体动作,对视频中的图像进行HOG特征提取,随后将提取出来的特征矩阵送入SVM中训练,对捕获动作进行识别判断后,STM32芯片组成控制器,相应指令通过蓝牙端口发送到控制器,控制机器人执行相应的动作,实现人机交互的功能。实验结果表明,机器人可识别人体动作并执行相应动作,如抬手、转弯、点头、捶胸等,也可实现自行躲避障碍的功能,可广泛应用于高危工作、危险环境探测、家政服务等方面。     

基于手势识别的智能机器人系统设计

手势交互是人机交互中的一个重要研究方向。本文对自然场景下静态的手势进行研究,采用了种基于肤色信息的分割方法,通过阈值化和Freeman码链表示图像边界,得到手的轮廓,最后采用模版匹配的方法,得到识别结果,然后调用蓝牙端口进行通讯,将识别结果发送到由STM32芯片构成的控制器上,控制机器人做出相应的动作,实现人机交互的功能。     

基于STM32和树莓派的四足人形机器人系统

人机交互是当前计算机领域的一个重要的研究方向,该项研究具有广泛的应用前景,进一步提高人机交互系统的易用性、友善性具有重大意义。本文对人机交互系统中基于STM32和树莓派的四足人形机器人系统设计进行了研究,利用机械散件和舵机搭建了一个四足人形机器人并使用STM32、树莓派、蓝牙实现了对机器人的控制,该机器人可以实现抬头、抬手、鼓掌、转身、前进、转弯、发声等模拟人类的行为与动作,该项研究具有广泛的应用范围和应用前景。     

一种基于STM32的人形机器人设计

本文主要研究基于STM32的人形机器人设计,包括24路串行舵机机器人动作的实现和采用STM32控制24路舵机控制板的方法。该操作系统利用串口通讯接口连接LORA模块接收来自遥控器的指令,并转换成机器指令发送给机器人舵机,通过对24路舵机控制板的实时控制,实现人形机器人的多种动作。     

基于ARM平台的睡眠检测蓝牙耳机系统设计

本系统由睡眠监测与音乐播放两大模块组成,分别采用凌阳SPCE061A单片机和STM32微处理器作为核心控制芯片,其中凌阳单片机作为睡眠监测模块主控芯片,通过MIC对鼾声信号进行采集,并对人体睡眠状态进行实时检测,当判断人入睡后通过蓝牙模块向耳机发送关断音乐指令,耳机模块的蓝牙接受该指令后自主关断耳机以达到及时关断音乐保护听力的目的。     

机器人人机交互中的干扰动作排除方法研究

有效的动作识别是实现机器人人机交互的关键,在进行人机交互过程中,采用图像识别的方法进行人体动作特征提取和感知,实现动作重构和识别,由于人体动作的随机性,导致大量的干扰动作,需要设计有效的干扰动作排除方法。提出一种基于局部线性嵌入人体动作重构的机器人人机交互中的干扰动作排除方法。建立特征空间背景全局性信息模型,对特征空间中的突变信息进行采集,采用图像处理方法实现对人体动作的特征模型构建,筛选出干扰动作特征,预测人体的动作点,构建全局非显著性二维流形集合矩阵,实现对干扰动作的排除,利用颜色梯度变化对像素点进行局部修正处理,进行干扰动作排除,可以提高对人体动作识别的抗干扰能力。仿真实验结果表明,采用该算法进行人机交互干扰动作排除和识别,能有效提高机器人人机交互的动作识别准确率,抗干扰能力强。     

基于nRF24L01的小动物微小型遥控刺激系统设计

提出了一种基于nRF24L01的动物机器人微小远程无线遥控刺激系统。该系统由PC端上位机、指令发送端和微刺激器三部分组成,主控芯片为STM32F103RCT6,无线通信芯片为nRF24L01,通过多路复用器和植入式电极可刺激最多8个通道。微刺激器体积为20 mm×30 mm×17 mm,重量9.3 g(含电池)。PC端上位机使用LabVIEW编写,主要功能是进行刺激参数设置。通过在大壁虎和鸽子相关脑区植入金属微电极的方法对其进行运动人工诱导实验,成功诱导出大壁虎左转和鸽子起飞、左转等运动行为。结果表明,该系统控制指令的发放与接收稳定有效,能够输出适于动物脑功能研究的电刺激信号,适用于小型动物的运动调控研究。     

基于蓝牙技术的USB数据传输器设计

目前市场上大多数可移动存储设备仍需借助PC端进行数据传输,此项目将蓝牙传输技术运用到可移动存储设备中来解决这一局限性。采用STM 32芯片作为中央微处理器,对外围的蓝牙模块,电源模块,触屏模块,USB接口模块等等进行控制,所组成的USB传输器可利用触屏选择文件并通过蓝牙进行数据传输,非常适合在无PC端的情况下实现文件的传输。     

智能手势控制系统的算法实现

随着现代社会对"智能化"的不断追求,发明一种新的高效的人机交互方式日益成为人们研究的重点方向。本文采用了摄像头捕捉人体动作,由上位机进行图像处理,然后发送指令给下位机的方式来进行体感遥控的新尝试。该系统借助Opencv函数库,对摄像头采集的图像进行三层处理:前端处理实现对运动特征的提取,中端处理实现对手势的准确辨认;末端处理实现对手势意图的准确翻译。实验结果表明,该系统可以实时有效的识别手势并准确发出指令遥控小车运动,实现了人体手势对智能系统如智能小车的体感遥控。该手势控制系统具有可观的应用前景,可以为人们的生活带来更加智能化的体验。     

基于人眼瞳孔识别算法的智能眼镜

为了解决"渐冻人"等残障人士的生活障碍问题,研究了一款可通过检测人眼瞳孔转动行为数据的眼控智能眼镜,该眼控智能眼镜系统能有效捕捉人眼瞳孔转动行为,进而通过分析眼动转态得到相应指令,能够实现智能眼动控制,可实现高效快捷的人机交互,帮助残障人士实现与人沟通及辅助生活,通过摄像头不断拍摄眼睛的运动轨迹图像,经人眼瞳孔动态识别算法处理,判断用户的用眼行为,蓝牙模块将眼球移动信息传至控制端,从而实现对与控制端相连模块的任意控制,该智能眼镜可有效捕捉用户的需求,无需任何输入即可实现控制功能,可通过APP与手机、iPad互联,扩展性极强,较强的灵活性与移动性使得该系统具有很强的所实用价值。     

体感控制无线智能车的认识与研究

体感控制系统提出了深层次的智能化和人性化需求,实现了更加友好的人机互动。体感控制无线智能车基于windows平台,结合景深图像采集、人机交互、体感识别、无线传输等技术,实现人体姿态动作远程操控智能小车完成相应指令动作。     

基于STM32的多模智能家居控制系统

随着社会人口老龄化日益严重,针对独居老人居家不便等问题,设计一款基于STM32的多模智能家居控制系统。该多模控制包括自动控制、手势控制和语音控制。自动控制:若系统开启后自动检测到室内环境温度高于设定值,则开启空调;若在系统运行过程中检测到一氧化碳浓度过高,则连通蜂鸣器报警。手势控制流程:通过MPU6050传感器识别原始手势数据后进行姿态解算,将处理后的手势数据通过蓝牙模块传输至STM32单片机进行比对,若与预设手势匹配则控制相应家居设备。语音控制流程:以LD3320为核心的语音识别模块采集环境人声后用特征语音算法与预设的语音进行比对分析后将处理后的语音信号传输至STM32单片机来控制相应家居设备。同时各项环境参数和各个家居设备状态将在DGUS显示屏上实时显示。该设计能够有效方便独居老人的生活及提高安全性。     

仿生直立双足机器人机械控制

基于嵌入式设计的仿生直立双足机器人的机械控制系统设计和实现。该机器人已有的仿造人类基本动作成果是以32位Cortex-M3架构的STM32F013ZET6控制芯片为系统处理数据核心,以机械控制系统为控制中枢。结合记忆系统导入的人类动作数据,基层平台支撑的机械结构,硬件部分的模拟与数字电子电路及程序控制部分的直接与多平衡算法间接反馈控制等。实际应用成果表明,该机器人系统调理清晰、操作简便。     

体感遥控机器人设计

本文以Kinect传感器为核心设计了一套体感遥控机器人系统。该系统首先通过Kinect传感器采集操作者的深度和彩色图像数据,接着通过分析深度数据获取操作者的骨骼数据并识别出骨骼数据中的20个关节点信息。然后应用程序实时采样并解析相关关节点信息来识别操作者的动作,将解析数据通过蓝牙发至控制器。最终通过控制器对机器人进行控制,从而实现操作者对机器人的控制。     

基于STM32F4和OV5640尿液分析仪的图像采集系统设计

随着尿液检测在实际生活生产中占据越来越重要的地位,本论文是基于STM32F407芯片和OV5640尿液分析仪的图像采集系统设计。使用STM32F407芯片作为控制单元,运用串行摄像头控制总线(SCCB)来控制OV5640图像传感器输出VGA,RGB565图像数据,同时实时显示在TFT LCD上,并将成像的图片传送到STM32芯片进行识别和图像处理后得出相应的结果。实验结果表明:能得到清晰流畅的图像,并且该系统具有成本低、易于测量等优点,可满足图片处理和识别的需要。     

一种基于人体动作控制的智能系统

人体动作控制的智能系统设计是集计算机视觉与硬件系统设计于一体的综合性研究课题。本文基于视频图像的目标行为分析,以人体动作检测与识别为研究重点,在实现动作识别的基础上完成人机交互功能的扩展。在软件算法部分,本文采用了背景减除法与分水岭算法相结合的运动目标前景提取方法。针对人体动作的识别分类,采用了HOG特征提取方法和多分类SVM分类器进行分类,以实现对目标动作的识别。     

基于多信息协合的四足机器人系统设计

本文设计了一种基于STM32F103C8T6为控制核心,气体探测传感器MQ-4、温度传感器DS18B20、超声波传感器HC-SR04等多种传感器协同工作的具有八个自由度的四足机器人系统,采用无线传输模块n RF24l01设计了用户端系统。使用分模块设计原理,依次从硬件和软件分别对系统进行设计,该机器人系统具有结构简单、人机交互良好等特点。实验显示,机器人能在复杂地面平稳行走,各模块间工作协调,无线传输数据可靠,证明了设计的可行性和有效性。     

基于Zigbee通信技术的智能家居系统设计

针对家居智能化的研究现状,设计并实现了一种低成本、低功耗、安全性高的无线通讯智能家居系统。该系统采用cc2530微控制器的Zigbee无线协议栈。网关主控器采用ST公司生产的STM32F103C8T6处理器采集来自温湿度、烟雾、人体红外、光照强度等传感器收集到的数据,并驱动风扇、照明灯、加湿器等家用设备。通过组建Zigbee无线通讯网络实现网关端协调器与底层环境监测传感器和电气设备控制模块的数据通信,实现网关接收平台对家庭设备的控制。该方案以微信小程序作为主要的人机交互界面,极大地提升了远程控制体验。本方案是一套以节省能源、高效、准确,可扩展为前提的行之有效的智能家居系统的解决方案,同时该系统实用性强,具有良好的发展前景和广阔的市场。     

嵌入式语音机器人的控制技术的研究

语音识别技术在智能设计方面有广泛的应用.文中研究了一种以SPCE061A单片机为核心,控制机器人具有语音识别能力的技术.利用该控制技术设计的系统使机器人对特定人的语音识别,能够完成走路、跳舞、发射飞盘等动作.实验表明,该系统可以有效地用于智能玩具、服务机器人、娱乐机器人及教育机器人.