【摘 要】
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将树莓派和YOLO v3目标检测算法相结合,提出了一种新型的六足机器人人机交互模式,使六足机器人完成五种不同动作(前进、后退、左拐、右拐、步态切换)。其中室内与室外的手势
【机 构】
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西南科技大学制造科学与工程学院,成都理工大学核技术与自动化工程学院
【基金项目】
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四川省科技厅重点资助项目(2018RZ0103);四川省科技厅重点研发计划资助项目(2019YFG0449);四川省教育厅科技创新团队重点项目(16TD0016);绵阳市科技计划重点研发资助项目(2018YFZJ035)
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将树莓派和YOLO v3目标检测算法相结合,提出了一种新型的六足机器人人机交互模式,使六足机器人完成五种不同动作(前进、后退、左拐、右拐、步态切换)。其中室内与室外的手势识别在测试集上的准确率分别可达95.08%与89%。相比基于人工提取特征的传统算法和其他基于卷积神经网络(CNN)的算法具有更高的识别准确率和更强的鲁棒性。
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