И. С. ЧИСТЯКОВ, Д. В. БАЙКОВ
Научные руководители – Г. А. УРВАНОВ, аспирант
– Е. В. ЧЕПИН, к. ф.-м. н., доцент
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ РОБОТИЗИРОВАННЫМ КРЕСЛОМ ПРИ ПОМОЩИ ЖЕСТОВ
В данной работе рассматривается система управления механическим инв алидным креслом при помощи жестов. Оператор, делая движения рукой, заставляет кресло двигаться в соответствующем направлении. Система направлена на обеспечение людей с ограниченными возможностями альтернативными методами управления [1]. Она состоит из трех частей: система поиска и захвата руки оператора, система распознавания жеста и система управления креслом.
К прямым аналогам нашей системы можно отнести продукт компании Leap Motion, систему управления с помощью жестов – Leap 3D. Другой вариант – контроллер движений Kinect, разработанный в компании Microsoft [2].
Большая часть разработок в сфере управления устройствами при помощи жестов, являются экспериментальными. Проведенный обзор [3,4] по данному направлению показывает, что данный вид взаимодействия человек–компьютер является перспективным как в научном плане, так и в коммерческом.
Система поиска и захвата руки оператора использует перенесенную с языка программирования C++ на Java технологию TLD. В рамках данной работы дополнительно рассматриваются улучшения в виде распараллеливания и изменения участков кода, изменение и адаптация под конкретные нужды алгоритма, а так же добавления новых функции таких как сохранение результатов обучения.
Программное обеспечение системы распознавания жестов написано на языке C#, успешно распознает 2d и 3d жесты, которые описаны в соответствующих библиотеках. ПО способно работать с различными видами устройств, которые снимают помимо координат объекта в пространстве скорость и ускорение.
В качестве устройства снятия видеоданных можно использовать любую систему или устройство способное получать данные о положении объекта в пространстве.
Данные приходящие в систему передаются на обработку в центр обработки данных, там обрабатываются, и после обработки система сообщает какой жест был совершен [5].
Подсистема управления креслом написана на языке Java. Она принимает команды от системы распознавания жестов и оказывает управляющие воздействия на роботизированное инвалидное кресло.
Сейчас программно-аппаратный комплекс проходит стадию тестирования и доработок с целью повышения качества работы системы, нахождения и минимизации ошибок.
Список литературы
, , . Система взаимодействия с человеком, как агентом мобильного робототехнического комплекса. //Программные системы и вычислительные методы, НБ-Медиа, 2015. Zhou Ren, Jingjing Meng, Junsong Yuan, Zhengyou Zhang Автор перевода: Источник (англ.): Robust Hand Gesture Recognition with Kinect Sensor. //Web-site: http://www. uran. /~masters/2013/fknt/penkov/library/article10.htm. , , . Архитектура и прототип системы человеко-машинного интерфейса с мобильным робототехническим устройством. //Журнал «Вестник национального исследовательского ядерного университета «МИФИ», 2013. Андрей Васильев “Обзор: Как устроена технология распознавания жестов” от 30.03.2014. //Web-site: http://www. mobiledevice. ru/69902-raspoznavaniia-zhestov-Technology-realsense-cvs-allsee-kin. asp. AlomariM. H., SamahaA., AlKamhaK. “Automated Classification of L/R Hand Movement EEG Signals using Advanced Feature Extraction and Machine Learning.”. //International Journal of Advanced Computer Science and Applications (ijacsa), 2013 vol.2; pp:207-212.
