【摘 要】
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针对当下球类陪练机器人人机交互能力不足的问题,提出一种基于树莓派和YOLOv5目标检测算法的新型人机交互模式,使机器人实现前进、后退、左移、右移、抛球、踢球6种不同的动作;通过对在3种不同环境(室内、室外晴天、室外阴天)下搜集的人体姿态数据集进行标定、训练后,得到6种姿态在3种环境中测试集上的识别准确率分别为:室内96.33％、室外晴天95％、室外阴天94.3％.相比基于特征匹配和其他利用手势等小目标检测的算法,基于该算法的机器人具有更高的检测速度和准确性,使机器人更加智能化.
【机 构】
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西南科技大学制造科学与工程学院,四川绵阳621000
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针对当下球类陪练机器人人机交互能力不足的问题,提出一种基于树莓派和YOLOv5目标检测算法的新型人机交互模式,使机器人实现前进、后退、左移、右移、抛球、踢球6种不同的动作;通过对在3种不同环境(室内、室外晴天、室外阴天)下搜集的人体姿态数据集进行标定、训练后,得到6种姿态在3种环境中测试集上的识别准确率分别为:室内96.33％、室外晴天95％、室外阴天94.3％.相比基于特征匹配和其他利用手势等小目标检测的算法,基于该算法的机器人具有更高的检测速度和准确性,使机器人更加智能化.
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