基于kinect骨骼追蹤技術(shù)的機(jī)器人運(yùn)動系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)?

李茜 宋夢 文豪

（陜西科技大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院 西安 710021）

基于kinect骨骼追蹤技術(shù)的機(jī)器人運(yùn)動系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)?

李茜 宋夢 文豪

（陜西科技大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院 西安 710021）

為了實(shí)現(xiàn)自然人機(jī)交互，提高用戶體驗(yàn)，嘗試引入微軟公司的一款體感周邊外設(shè)Kinect設(shè)備，利用Kinect傳感器獲取的人體骨骼追蹤識別點(diǎn)，結(jié)合Opencv圖像處理算法，畫出左右手六種手勢狀態(tài)，然后利用通過Windows Socket網(wǎng)絡(luò)編程的TCP/IP協(xié)議把相應(yīng)的運(yùn)動指令傳輸給機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)與系統(tǒng)的交互控制，結(jié)果表明，通過此方式能較好地實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

手勢狀態(tài)識別；Kinect；網(wǎng)絡(luò)通訊

1 引言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用，人機(jī)交互已經(jīng)成為當(dāng)今重大科學(xué)技術(shù)之一［1］。人機(jī)交互技術(shù)的研究內(nèi)容主要有表情識別、聲音識別和手勢識別等。手勢作為一種自然直觀的人機(jī)交互模式，具有直觀、自然和信息量豐富等眾多優(yōu)點(diǎn)。目前，手勢識別主要應(yīng)用于機(jī)器人控制［2～3］、虛擬鼠標(biāo)、體感游戲［4］、PC控制［5］等方面。

為此，筆者利用Kinect傳感器的骨骼跟蹤技術(shù)，利用opencv圖像處理技術(shù)，捕獲用戶手勢狀態(tài)作為控制指令輸出，控制機(jī)器人相應(yīng)的運(yùn)動，實(shí)現(xiàn)了較好的人機(jī)交互。

2 Kinect簡介

2.1 Kinect設(shè)備

2010年，Kinect是微軟推出的最新的基于體感交互的人機(jī)交互設(shè)備。Kinect最初作為Xbox360游戲機(jī)的外接設(shè)備發(fā)布，利用即時(shí)動態(tài)追蹤、影像識別、麥克風(fēng)輸入、語音識別等功能讓玩家擺脫傳統(tǒng)游戲手柄的束縛，通過自己的肢體動作來控制游戲。

2012年，微軟并沒有將這一先進(jìn)的技術(shù)局限在游戲行業(yè)，而是緊接著將Kinect技術(shù)推廣到Windows平臺，開發(fā)了Kinect for Windows，旨在鼓勵(lì)眾多開發(fā)者設(shè)計(jì)基于Kinect體感交互技術(shù)的應(yīng)用，從而在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域里改變?nèi)藗児ぷ鳌⑸詈蛫蕵返姆绞健?/p>

2014年，微軟發(fā)布第二代Kinect for Windows，從硬件上對第一代做了很大改進(jìn)。

圖1 kinect設(shè)備

·三只眼睛：彩色攝像頭、深度（紅外）攝像頭、紅外線投影機(jī)

·彩色攝像頭：用于拍攝視角范圍內(nèi)的彩色視頻圖像。

·紅外投影機(jī)：主動投射近紅外光譜，照射到粗糙物體、或是穿透毛玻璃后，光譜發(fā)生扭曲，會形成隨機(jī)的反射斑點(diǎn)（稱為散斑），進(jìn)而能被紅外攝像頭讀取。

·深度（紅外）攝像頭：分析紅外光譜，創(chuàng)建可視范圍內(nèi)的人體、物體的深度圖像。

·四只耳朵：四元線性麥克風(fēng)陣列。

聲音從4個(gè)麥克風(fēng)采集，內(nèi)置數(shù)字信號處理器DSP等組件，同時(shí)過濾背景噪聲，可定位聲源方向。

Kinect可以同時(shí)獲取RGB和深度圖像數(shù)據(jù)，支持實(shí)時(shí)的全身的骨骼追蹤，并可以識別一系列的動作。圖1是它的外觀圖，左邊鏡頭為紅外線發(fā)射器，中間鏡頭是一般常見的RGB彩色攝像頭，右邊鏡頭是紅外線CMOS攝像頭所構(gòu)成的3D深度傳感器。

Kinect設(shè)備的配置和訪問是通過Kinect SDK實(shí)現(xiàn)的。Kinect SDK由Kinect驅(qū)動、攝像頭棧、USBAudio棧和NUI API四個(gè)部分組成。NUI API是其重要核心組件，它提供了本文所使用的深度幀數(shù)據(jù)流信息和骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)信息的訪問接口［6］。

2.2 kinect核心技術(shù)

2.2.1 深度信息

深度（紅外）攝像頭：分析紅外光譜，創(chuàng)建可視范圍內(nèi)的人體、物體的深度圖像。Kinect紅外線發(fā)射器（Infrared Projector）發(fā)射出雷射光，通過紅外發(fā)射器鏡頭前的光柵（diffuser），均勻的投射到測量空間，測量空間的粗糙物體反射，形成隨機(jī)的散斑，再通過紅外攝影機(jī)（Infrared Camera）記錄空間的每個(gè)散斑，通過晶片的計(jì)算便的得到3D深度圖像。

在Kinect 2.0中，深度坐標(biāo)空間的范圍是（高*寬=424*512）。從深度信息Frame中提取數(shù)據(jù)，主要就是把Frame中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存到一個(gè)數(shù)組中。

Kinect會對獲得的深度圖像進(jìn)行“像素級”評估。首先分析比較接近Kinect的區(qū)域，判斷最有可能是“人體”的目標(biāo)，其次逐點(diǎn)掃描這些深度區(qū)域深度圖像的像素，來判斷32個(gè)不同的人體部位。

Kinect主要通過紅外發(fā)射器和3D深度傳感器獲取空間圖像信息。采用一種不同于傳統(tǒng)的TOF或者結(jié)構(gòu)光測量技術(shù)的光編碼（light coding）技術(shù)向空間投射激光散斑，這種散斑具有高度隨機(jī)性，也會隨著距離的不同而變換圖案，空間中任意兩處的散斑都會是不同的圖案。通過紅外接收裝置記錄下每個(gè)散斑，然后根據(jù)物體上的散斑圖案就可以推測出物體的實(shí)際深度［7］。

目標(biāo)物體的深度數(shù)據(jù)（又稱Z軸、范圍、距離）是Kinect的核心技術(shù)，主要通過紅外攝像頭來實(shí)現(xiàn)。根據(jù)攝像頭的成像原理，紅外攝像頭大致可以分成兩種：一種是基于飛行時(shí)間（ToF）的原理，另一種是基于結(jié)構(gòu)光測量技術(shù)。ToF是Time of Flight的縮寫，從字面意思可以看出是計(jì)算飛行時(shí)間。首先讓設(shè)備向目標(biāo)物體發(fā)射一束脈沖光，然后在發(fā)射處接收目標(biāo)物體的反射光，由時(shí)間差計(jì)算出目標(biāo)物體的距離。光學(xué)測距是ToF目前較為可行、精確的技術(shù)，但是對于Kinect這種消費(fèi)電子產(chǎn)品來說價(jià)格昂貴，不適用。Kinect使用特殊的Light Coding技術(shù)進(jìn)行深度數(shù)據(jù)的處理，屬于結(jié)構(gòu)光技術(shù)的范疇，Light Coding的光源稱為”激光散斑”，是激光在散射體表面的漫反射或通過毛玻璃片后形成的衍射斑點(diǎn)；這種散斑具有高度的隨機(jī)性，不同的距離會有不同的圖案，也就是說任意兩個(gè)地方的散斑圖案都是不同的，相當(dāng)于對空間進(jìn)行了編碼。Kinect通過紅外線向物體所在的空間投射這種散斑，然后通過CMOS接收裝置記錄目標(biāo)物體表面的圖案就可以知道這個(gè)物體放在什么位置了。

Kinect 2.0可以同時(shí)追蹤六個(gè)人的骨架，因此每次我們需要先調(diào)用函數(shù)，獲得六個(gè)骨架信息（如果沒有人，那么那個(gè)骨架類就是空指針）。

骨骼跟蹤技術(shù)在實(shí)現(xiàn)深度信息提取的基礎(chǔ)上，通過處理深度數(shù)據(jù)來計(jì)算各個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置信息，并用坐標(biāo)（x，y，z）表示。不同的開發(fā)平臺定位的關(guān)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)不同，對于研究使用微軟發(fā)布的Kinect SDK V2.0版本，可以獲取25個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的三維坐標(biāo)，對于每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以給出TRACKED、NOT_TRACKED和INFERRED三種狀態(tài)，這25個(gè)點(diǎn)組成一幅人體骨架圖。用Kinect SDK可以對這25個(gè)骨骼點(diǎn)的3D坐標(biāo)進(jìn)行30幀/s的實(shí)時(shí)跟蹤，而且骨骼模型對于人體的體型和尺寸、人體的膚色、衣著顏色，復(fù)雜背景以及光照強(qiáng)度變化有較強(qiáng)的魯棒性。Kinect SDK每次最多可以捕捉到六個(gè)人，但是只能顯示二個(gè)人的手勢狀態(tài)信息。測量范圍：0.5～4.5m，每一個(gè)像素為16bit，該數(shù)據(jù)表示從深度（紅外）攝像頭到該物體的距離，單位mm。

圖2 手勢觀察者圖像

2.2.2 骨骼追蹤

骨骼數(shù)據(jù)是動作識別的基礎(chǔ)，也是Kinect最引人注目的地方。骨骼跟蹤是在實(shí)現(xiàn)深度信息提取的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，首先把深度數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的用戶與背景分割出來，然后通過對深度數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，快速進(jìn)行人體部位分割，最后根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果，進(jìn)一步識別關(guān)節(jié)點(diǎn)的三維坐標(biāo)。最新版Kinect for Windows SDK v2.0能夠檢測到視野范圍內(nèi)6個(gè)人體的骨骼位置，還可以同時(shí)“骨骼跟蹤”兩個(gè)用戶，得到每個(gè)用戶25個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置，每個(gè)點(diǎn)的位置用三維坐標(biāo)（x，y，z）表示，這25個(gè)節(jié)點(diǎn)分別為：頭部（head）、雙肩中央（shoulder center）、脊柱中段（spine）、臀部中央（hip center）、左臀部（hip left）、右臀部（hip right）、左手（hand left）、右手（hand right）、左腕關(guān)節(jié)（wrist left）、右腕關(guān)節(jié)（wrist right）、左肘關(guān)節(jié)（elbow left）、右肘關(guān)節(jié)（elbow right）、左肩（shoulder left）、右肩（shoulder right）、左膝蓋（knee left）、右膝蓋（knee right）、左踝關(guān)節(jié)（ankle left）、右踝關(guān)節(jié)（ankle right）、左腳（foot left）和右腳（foot right），（spine shoulder），（hand tip left），（thumb left），（hand tip right），（thumb right）如圖3所示。用 Kinect SDK可以對這25個(gè)骨骼點(diǎn)的3D坐標(biāo)進(jìn)行30幀/s的實(shí)時(shí)跟蹤，而且骨骼模型對于人體的體型和尺寸、人體的膚色、衣著顏色，復(fù)雜背景以及光照強(qiáng)度變化有較強(qiáng)的魯棒性［7］。對于每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以給出TRACKED，NOT TRACKED和INFERRED三種狀態(tài)，這25個(gè)點(diǎn)用線連起來組成一幅人體骨架圖，如圖3所示。Kinect獲取的骨骼點(diǎn)越多，骨架圖就越形象。

圖3 人體骨骼圖形

2.2.3 人物二值圖

如果某個(gè)點(diǎn)被判斷為屬于人的一部分，就是黑色，否則（背景部分）就是白色。

2.2.4 手勢狀態(tài)

手勢狀態(tài)leftHandState和rightHandState都是HandState類，這個(gè)類有五種狀態(tài)：open，closed，lasso，not tracked，unknown。其中前三種是特殊手勢，后兩種大同小異，反正就是無法識別了。比較特殊的是lasso，這個(gè)手勢在官網(wǎng)有說明，具體形狀是：伸出剪刀手，然后把食指和中指合并在一起，就是lasso狀態(tài)了。事實(shí)上只用食指伸出來也可以被判斷為lasso，但是食指和中指一起用，追蹤效果更佳穩(wěn)定。

3 機(jī)器人總體結(jié)構(gòu)和工作原理

本控制系統(tǒng)以Kinect體感傳感器作為圖像采集工具，結(jié)合機(jī)器人控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了人體動作對機(jī)器人的控制，使機(jī)器人更加智能化。整個(gè)系統(tǒng)由上位機(jī)圖像采集輸出和下位機(jī)運(yùn)動控制兩部分組成。

上位機(jī)系統(tǒng)由PC機(jī)，kinect體感傳感器等組成［8］。上位機(jī)主要用于人體骨骼追蹤，并結(jié)合Opencv圖像處理算法，把對應(yīng)手勢狀態(tài)畫出到界面顯示出來，并把相應(yīng)手勢狀態(tài)的對應(yīng)的運(yùn)動命令通過Windows socket的TCP/IP協(xié)議發(fā)送給下位機(jī)。

下位機(jī)系統(tǒng)是由網(wǎng)口轉(zhuǎn)串口模塊、路由器、主控板，二個(gè)有刷電機(jī)組成，網(wǎng)口轉(zhuǎn)串口模塊接收到了上位機(jī)客戶端發(fā)來的運(yùn)動命令后，發(fā)送給處理器，處理器處理后去控制機(jī)器人小車的相應(yīng)運(yùn)動［9］。

機(jī)器人小車是由兩個(gè)左右有刷電機(jī)組成，Kinect傳感器把人體骨骼信息和對應(yīng)的手勢狀，態(tài)信息傳給電腦PC機(jī)顯示后，自己定義把左手開為為機(jī)器人小車向前運(yùn)行、左手合為機(jī)器人小車向后運(yùn)行，左手剪刀手為機(jī)器人小車停止運(yùn)動；右手開為機(jī)器人小車左轉(zhuǎn)、右手合為機(jī)器人小車右轉(zhuǎn)、右手剪刀手為機(jī)器人小車肩旋轉(zhuǎn)運(yùn)動。然后基于Windows Socket套接字的TCP/IP通訊，其中服務(wù)器和客戶端在同一網(wǎng)段中把對應(yīng)的運(yùn)行指令傳給服務(wù)器端，服務(wù)器端通過與路由器連接的網(wǎng)口轉(zhuǎn)串口接收到客戶端的運(yùn)動命令后通過串口傳給服務(wù)器端的控制器，從而控制左右有刷電機(jī)的運(yùn)動［10］。

圖4 整體控制系統(tǒng)

4 六種手勢狀態(tài)

如圖6～10所示是左右手六種手勢狀態(tài)對應(yīng)機(jī)器人相應(yīng)的運(yùn)動。

圖5 機(jī)器人小車前進(jìn)

圖6 機(jī)器人小車后退

圖7 機(jī)器人小車停止

圖8 機(jī)器人小車右轉(zhuǎn)

圖9 機(jī)器人小車左轉(zhuǎn)

圖10 機(jī)器人小車肩旋轉(zhuǎn)

5 軟件流程圖

首先明確通訊和Kinect各變量的定義，然后Kinect默認(rèn)初始化，讀取Kinect總端口成功后，讀取骨骼、深度圖信息和二值圖信息，把對應(yīng)讀取的信息畫到Opencv圖像庫的MAT中，畫出手勢狀態(tài)后，把手勢狀態(tài)對應(yīng)的運(yùn)動命令通過TCP/IP通訊后輸出給客戶端，控制器機(jī)器人小車前進(jìn)、后退、停止。

圖11 軟件流程圖

6 結(jié)語

本文利用Kinect骨骼追蹤技術(shù)，追蹤到人體25個(gè)骨骼信息，結(jié)合Opencv圖像處理技術(shù)把對應(yīng)的手勢狀態(tài)畫出來后，把三種手勢對應(yīng)運(yùn)動命令通過Windows socket編程的TCP/IP傳輸給小車，去控制小車的前進(jìn)、后退、停止、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、肩旋轉(zhuǎn)，創(chuàng)造性地實(shí)現(xiàn)了人機(jī)交互。

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Design and Implementation of the Robot Movement System Based on Skeleton Tracking Technology

LI QianSONG MengWEN Hao
（Shannxi University of Science&Technology，Xi'an 710021）

In order to achieve the natural human computer interaction，and improve the user experience，Microsoft's a motion-sensing peripheral device of peripheral equipment is introduced，using human body skeleton tracking device sensors to identify point，combining with opencv image processing algorithms，drawing three gestures state and then using TCP/IP protocol through Windows Socket network programming the corresponding commands to the robot motion，the interaction with the system control is realized，the results show that by this way the human-computer interaction can be better realized.

gestures state recognition，Kinect，Network communication

TP391

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.11.022

Class Number TP391

2017年5月12日，

2017年6月17日

李茜，女，教授，碩士研究生導(dǎo)師，研究方向：工業(yè)自動化和智能控制。宋夢，男，碩士研究生，研究方向：工業(yè)自動化和人工智能。文豪，男，碩士研究生，研究方向：工業(yè)自動化和人工智能。