面向人与中型组足球机器人对抗赛的相关交互技术研究

• 作 者: 田铠
• 机 构: 中国矿业大学
• 出 处: 中国矿业大学
• 发表日期: 2016年期
• 关键词: 人机足球对抗赛 人机交互 手势指令识别 步态识别 语音指令识别

二十一世纪中叶开展人与机器人之间的足球对抗赛,并让机器人队在遵循比赛规则的前提下能够战胜当时的人类足球冠军队,是机器人领域最为期待的盛事之一。Robo Cup中型组足球机器人是目前机器人比赛中展示出对抗能力最强、智能化水平最高的机器人之一,也是最有可能早日实现这一宏愿的机器人。在这一背景下,本文分析了组成人机对抗赛的关键因素,即机器人系统、人、足球和信息交互手段,并围绕其相关交互技术展开研究,主要完成了以下几个方面的工作:首先,在分析了人类足球比赛、机器人足球比赛和人机对抗赛的关键因素的基础上,提出了人机对抗赛的人机交互框架体系。其次,面向人机对抗赛的手势指令识别。在分析了Kinect深度信息和人体骨骼模型的基础上,提出了一种基于人体模型的手势指令识别方法。通过手势的骨骼点在空间中的几何关系设定手势识别规则,实现了用手势指令与机器人交互。实验结果显示出该方法具有良好的效果,能够用于人机对抗赛中。第三,面向人机对抗赛的步态识别。通过建立人体模型的方法,从中选取有效表征步态信息的特征,结合Kinect测得的人体骨骼点的数据,设定步态和传球动作的识别规则,使机器人能够识别人的行走步态,还能再现人的传球动作。第四,面向人机对抗赛的语音交互系统设计。利用微软的语音SDK对语音识别和语音合成进行开发,根据设定的语音指令,实现了机器人能够听从语音指令和应答,且对语音指令识别的识别效果也较为满意。第五,分析了人机对抗赛对于足球信息的需要,提出了一种基于颜色查找表的颜色分类方法。通过获取的足球圆心并结合Kinect深度图像,实现了机器人能够实时准确的获取视野内的足球及其深度信息。最后,根据人机对抗赛的人机交互框架,使用了2台Kinect和机器人系统组建了一个面向人机对抗赛的人机交互系统,结合本文对人机对抗赛的相关交互技术的研究,实现了机器人能够对人和足球进行识别与跟踪。通过语音指令、手势指令和步态行为与机器人进行人机交互,完成了搜球、传球、X方向防守和追球等交互行为的实验。结果表明该系统在一定程度上可以进行人机对抗,为实际应用到人机对抗赛中提供技术储备。