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[IEEE 2019年第16届中国国际固态照明论坛暨2019年国际宽带隙半导体论坛（中国）（SSLChina: IFWS） - 中国深圳（2019.11.25-2019.11.27）] 2019年第16届中国国际固态照明论坛暨2019年国际宽带隙半导体论坛（中国）（SSLChina: IFWS） - 电荷转移对量子点发光二极管寿命的影响

DOI：10.1109/SSLChinaIFWS49075.2019.9019773 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 向机器人操作臂传递复杂动作更自然的方式，是让操作臂模仿人类手部的运动。本文提出一种无标记人机交互界面，通过融合卡尔曼滤波器(KFs)和粒子滤波器(PFs)来追踪人手姿态。该方法使操作者无需任何接触设备或标记物，仅通过双手即可控制双机械臂。该算法采用Leap Motion设备确定人手方位与位置。虽然传感器能获取手部位置和方向数据，但由于设备噪声和追踪误差，测量误差会随时间累积。PFs和KFs被用于估算人手的位置与方向。受感知能力和运动能力的限制，操作者若无辅助手段难以实现高精度操控。系统采用自适应多空间变换来辅助操作者提升机械臂姿态判定的准确性与可靠性。该方法的最大优势在于无需辅助标记即可准确稳定地估算人手姿态。实验室实验证实该人机交互界面系统能有效控制双机械臂，即使操作者非专业人士也能成功实现操控。
作者： Guanglong Du，Ping Zhang
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种无需标记物的人机交互界面，使操作者能通过双手（无需任何接触设备或标记）控制双机械臂，结合卡尔曼滤波器(KFs)和粒子滤波器(PFs)来追踪手部姿态。

研究成果

所提出的无标记人机交互界面，通过融合卡尔曼滤波器与粒子滤波器追踪人手姿态，并采用自适应多空间变换提升操作精度，已成功验证其能高效精准地控制双机械臂，即使非专业操作人员亦可胜任。

研究不足

该方法可能受到Leap Motion传感器精度以及卡尔曼滤波器（KF）和粒子滤波器（PF）计算复杂度的限制。此外，操作员的移动空间也受到一定约束。

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