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使用 Kinect 的手势控制人工智能机器人
摘要 — 人机交互中的手势识别是人工智能和计算机视觉领域的一个活跃研究领域。为了估计现实环境中的手势识别性能，我们收集了考虑到杂乱背景、机器人的各种姿势和运动的手势数据，然后评估机器人的性能。这涉及骨架跟踪，其中骨架数据是由通过 Microsoft Kinect 传感器获得的深度图像生成的。Kinect 捕获 3D 空间中的人体手势，并由机器人处理和复制。Arduino 控制器用于控制机器人的运动，它将来自 Kinect 传感器的关节角度输入并将其反馈给机器人电路，从而控制机器人的动作。手势识别研究的主要目标是创建一个可以识别特定人体手势并将其用于设备控制的系统。手势控制机器人将在未来节省大量的劳动力成本。这种机器人的基本优势是它具有成本效益并且不需要远程控制。
评估kinect，openpose和blazepose，用于下腰痛的人体运动分析物理康复数据集
分析人类运动是一个活跃的研究领域，具有各种应用。在这项工作中，我们使用机器人教练系统进行身体康复的背景下关注人类运动分析。计算机辅助评估的体育康复评估需要评估患者绩效，以完成基于用感官系统捕获的处理运动数据（例如RGB和RGB-D摄像机）完成规定的Reha-BiLitation练习。作为RGB图像的2D和3D人姿势估计取得了极大的改进，我们旨在使用从RGB-D摄像头（Microsoft Kinect）获得的运动数据和RGB视频（OpenPose和Blazepose算法）进行比较进行体育康复练习的评估。从位置（和方向）特征采用了高斯混合模型（GMM），其性能指标基于GMM的对数可能性值定义。评估是在临床患者的医学数据库上进行的，该数据库进行了较低的背痛康复运动，以前由机器人罂粟指导。
Xbox-kinect用于平衡，运动功能，功能状态和肌肉张力
中风是由脑血管病变引起的急性局灶性局灶性神经功能障碍，成为全球死亡的第一个原因，也是幸存者残疾的第三个原因，运动和认知改变，例如半倍，痉挛，痉挛，肌肉无力和损失平衡。 div>基于虚拟现实的主动游戏已被用作前庭疾病，平衡和中风的改变。 div>Xbox 360/kinect是一种使用相机来启用游戏体验而无需物理控制器的设备，可以通过视觉刺激诱导认知决策。 div>这篇综述的目的是分析Xbox/Kinect对幸存的中风患者的平衡，运动功能，功能状态和肌肉张力的康复的影响。 div>本综述遵循Prism指南的方法论过程。 div>从PubMed Scientific数据库，Scopus，Pedro中选择10项研究。 div>四项研究的主要结果接近了列出的三个变量。 div>但是，在大多数研究中，Xbox/Kinect干预对运动功能的影响随后是平衡。 div>总之，Xbox/Kinect是一种互补的创新方法，不能取代其他物理治疗方式，可以提高患者对治疗的依从性，从而通过重复性活动来优化神经可塑性。 div>关键字：老年人，中风，锻炼视频游戏，虚拟现实，捕获运动。 div>
基于kinect的人形机器人的近距离
1.2 Benefits .......................................................................................................................................... 9
基于Kinect的手势识别方法的概述
机器人技术取得了重大进展，使机器人能够自主规划路线[1]并在医学上与人类互动[2]，教育[3]和救援行动[4]。通过语音和手势控制机器人是最自然的互动方式[5]，因为人类每天使用这些方法。使用手势的控制可以使用视觉传感器[6]，肌电图方法（跟踪人体肌肉收缩[7]），采用触摸屏，加速度计或其他传感器[8]来实现。本文概述了使用Kinect传感器在机器人技术中的手势控制实现。kinect最初是用于游戏的Microsoft运动控制器，它使用计算机视觉方法进行基于手势的控制。后来Microsoft启用了使用软件开发套件的自定义应用程序开发[9]。本研究总结了有关机器人技术中Microsoft Kinect使用的信息，比较了不同的手势识别方法的准确性，并强调了Kinect在各种任务中的潜伏期。