[发明专利]一种基于LeapMotion设备的猜拳机器人及猜拳手势识别方法

摘要

本发明公开了一种基于LeapMotion设备的猜拳机器人及猜拳手势识别方法，包括座体，其特征在于还包括采集出拳手势的LeapMotion设备、设置于座体的出拳区、设置于座体的用于检测是否有出拳人的超声波传感器、系统控制主机和猜拳机器人本体；猜拳手势识别方法，包括以下步骤LeapMotion设备获取出拳人的随机猜拳动作，并将出拳人猜拳动作图像转化为三维坐标；LeapMotion设备将手势的三维坐标传送给系统控制主机中的信息处理器，信息处理器通过对坐标数据进行计算，对出拳人的猜拳动作进行识别。本发明解决了猜拳机器人的手势识别方法对于光照条件的依赖问题，提供了一种借助于LeapMotion图像采集和处理设备，可以在黑暗的条件下准确判断出手势的猜拳手势识别方法和猜拳机器人。

主权项

一种基于LeapMotion设备的猜拳手势识别方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）、LeapMotion设备获取出拳人的随机猜拳动作，并将出拳人猜拳动作图像转化为三维坐标；（2）、LeapMotion设备将手势的三维坐标传送给系统控制主机中的信息处理器，信息处理器通过对坐标数据进行计算，对出拳人的猜拳动作进行识别；所述步骤（1）对出拳人的猜拳动作获取包括以下两个步骤：（1）、LeapMotion设备获取出拳人出拳手势的整体图像；（2）、LeapMotion设备获取每个指关节骨骼空间三维位置坐标信息；所述步骤（2）对出拳人的猜拳动作进行识别包括以下两个步骤：（1）、信息处理器通过对指尖坐标与手掌心坐标的分析，计算出手指长度信息；（2）、信息处理器通过手指长度信息以及指尖坐标位置关系，判断出当前手掌的手势；基于LeapMotion设备的猜拳手势识别方法分为两步：第一步、利用LeapMotion设备获取手势三维图像及坐标：LeapMotion设备获取检测范围内的手势图形，计算并返回手掌中心点的三维坐标（x0,y0,z0）和五个手指的最远处的三维坐标{(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3),(x4,y4,z4),(x5,y5,z5)}，并将这些三维坐标数据提交到信息处理器；第二步、信息处理器对三维手势坐标数据进行分析计算，得出手势识别结果：首先计算每个手指的最远端到掌心的距离，计算方法为使用空间两点之间的距离公式：依次得到五根手指最远端距离掌心的距离分别为L1，L2，L3，L4，L5；其次将这些距离与每根手指设置的距离阈值一一对应进行相减操作得到差值，阈值的设置以上百次实际测试结果统计出来的平均数据为依据，从大拇指到小拇指阈值依次设置为60，90，90，80，80；两者相减，得到差值D1=L1‑60，D2=L2‑90，D3=L3‑90，D4=L4‑80，D5=L5‑80；差值大于0，则判定手指处于伸开状态；差值小于等于0，则判定手指处于弯曲状态；最后，根据处于伸直状态以及弯曲状态的手指根数，以及五根手指排列的序号，对不规则的手势进行判断并过滤，判定逻辑如下：若D2,D3大于零，D1,D4,D5小于零，则判定手势为剪刀；若D1,D2,D3,D4,D5均大于零，则判定手势为布；若D1,D2,D3,D4,D5均小于零，则判定手势为石头；其他数值，均判定为无效的不规则手势。