[发明专利]一种基于数据手套手势识别的四旋翼无人机控制方法

说明书

一种基于数据手套手势识别的四旋翼无人机控制方法，本发明涉及基于数据手套手势识别的四旋翼无人机控制方法。本发明的目的是为了解决现有复杂环境中需要借助复杂设备完成对四旋翼无人机远程智能控制，四旋翼无人机远程智能控制准确率低问题。具体过程为：一、在手套上安装位姿测量设备，采用手套上的位姿测量设备采集人手手势数据，将采集的人手手势数据传给地面站计算机；二、地面站计算机将接收到的人手手势数据输入BP神经网络，BP神经网络对人手手势数据进行分类，得到每个手势对应的指令；三、地面站计算机将指令发送给四旋翼无人机上的飞行控制器，飞行控制器控制四旋翼无人机飞行。本发明用于四旋翼无人机控制领域。

技术领域

本发明涉及基于数据手套手势识别的四旋翼无人机控制方法。

背景技术

随着无人机技术的不断发展和进步，四旋翼无人机的应用领域越来越广泛，无论是在军用还是在民用，都发挥着重要的作用，扮演者无可替代的角色。已经有越来越多的行业引入了四旋翼无人机：警用巡逻无人机、灾后救援无人机、地理测绘无人机、电力巡检无人机、森林火险无人机、农药喷洒无人机、航拍无人机等。随着四旋翼无人机在各行业的普及为人们带来了极大的便利，同时也对四旋翼无人机控制方面提出了更高的要求。

现有技术存在的问题：现有复杂环境中需要借助复杂设备完成对四旋翼无人机远程智能控制，四旋翼无人机远程智能控制准确率低。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有复杂环境中需要借助复杂设备完成对四旋翼无人机远程智能控制的问题和四旋翼无人机远程智能控制准确率低问题，而提出一种基于数据手套手势识别的四旋翼无人机控制方法。

一种基于数据手套手势识别的四旋翼无人机控制方法具体过程为：

步骤一、在手套上安装位姿测量设备，采用手套上的位姿测量设备采集人手手势数据，将采集的人手手势数据传给地面站计算机；

步骤二、地面站计算机将接收到的人手手势数据输入BP神经网络，BP神经网络对人手手势数据进行分类，得到每个手势对应的指令；

步骤三、地面站计算机将指令发送给四旋翼无人机上的飞行控制器，飞行控制器控制四旋翼无人机飞行。

本发明的有益效果为：

本发明首先定义了五种人体肢体动作，基于位姿数据采集手套，建立了人体字体动作数据库，然后基于BP神经网络对人体肢体动作进行了分类学习，动作分类数据的验证集误差小于0.01，实现了人体肢体动作的准确识别，提高了四旋翼无人机远程智能控制准确率，结合四旋翼无人机控制方法，实现基于可穿戴设备的四旋翼无人机远程智能控制，解决了现有复杂环境中需要借助复杂设备完成对四旋翼无人机远程智能控制的问题。

附图说明

图1为BP神经网络拓扑结构图，x₁为输入层神经元的第1个输入数据，x_i为输入层神经元的第i个输入数据，为输入层神经元的第S₁个输入数据，L₁为第一层网络，L₂为第二层网络，L₃为第三层网络，W⁽¹⁾为第二层网络和第一层网络的连接权重矩阵，W⁽²⁾为第三层网络和第二层网络的连接权重矩阵，h₁为输出层神经元的第一个输出数据，h_j为输出层神经元的第j个输出数据，为输出层神经元的第S₃个输出数据；

图2为本发明BP算法训练网络流程图；

图3a表示150个测试样本中只有一个样本未被准确分类的BP网络分类误差示意图；

图3b表示150个测试样本中只有一个样本未被准确分类的实际动作类别和预测动作类比对比示意图；

图4a表示150个测试样本有四个样本未被正确分类的BP网络分类误差示意图；