基于高性能嵌入式AI计算平台的人机交互手势控制识别研究

本文以智能嵌入式应用系统中手势控制的非接触式人机交互开发为主要应用对象,深入研究深度学习应用与部署过程的基本方法,以华为Atlas 200 为智能计算平台完成深度学习算法的推理过程,通过摄像头获取手势信息,再通过Atlas 200进行手势信息的识别,降低嵌入式系统中进行手势图像智能识别的难度,从而为广大嵌入式应用开发者提供一种简便高效的基于手势控制的人机交互方法。

一种用于人体上肢爆发力测试的机器人研究

爆发力是速度力量的一种主要表现形式,是速度与力量的乘积.在大多数动力性体育项目中,爆发力比绝对力量有着更加重要的意义.因此,对爆发力的定量测试及对其机制的研究成为运动生物力学和人机接触交互研究中备受关注的课题.在分析机体爆发力生理学机制的基础上,根据人体上肢的运动特点,确定了可用于测试人体手臂运动爆发力的两关节测力机器人设计方案,分析了该机器人的测力原理,研究了机械手相应的力控制算法,并对人体爆发力的计算方法与评价标准进行了初步探讨.该测力机器人为人体上肢肌肉运动感觉和人机接触交互研究提供了一个系统的实验平台.