基于图像处理的人体动作识别及追踪机器人研究

姚玉未

摘 要：在我国科技不断发展的背景下，大数据技术、人工智能技术、机器技术等都得到了迅速的发展，社会随之进入了智能化的时代，人与机器人之间交互变得越来越频繁，机器人逐渐应用到人们的生活中。动作交互是机器人领域最重要也是最直接的交互方式，通过实现人与机器人之间的动作交互，人类不仅能够更好地对机器人进行控制，还能大大提升控制效率，特别是在一些很复杂的场合，这时智能机器人的作用就大大的体现出来了。文章基于图像处理技术，以一款智能机器人为例，实现了在复杂情况下机器人追踪并模仿人类的过程。

关键词：图像处理；人体动作识别；追踪机器人

0 引言

我国科技在不断进步，智能化的设备已经广泛应用到人们生活当中，一些较为老旧的科技工具已经无法满足于需求，因此人们更迫切的希望能够应用更加便捷和直观的交互方式。人与机器人交互的主要目的在于完善彼此间的交互方式，不仅能够让人类更好的使用机器人，还能够让机器人更好地了解人类的需求，实现基本的信息输出工作。随着我国图像处理技术的广泛应用，在很大程度上提升了人们的工作效率。此后，人們又提出了动作交互技术的概念，随着此技术的不断发展，图像处理技术也开始应用于机器人领域。机器人自此能够追踪并模仿人类的动作，并能够在一些危险的场合代替人类去完成必要的工作，这样能够更好地减小对人类生命安全的威胁。

1 我国动作交互机器人发展的现状

我国交互机器人虽然发展的较晚，但是发展速度却是相当的快。从1980年初开始，我国政府就开始在科技方面规划发展，在此时期交互机器人才算是真正在我国开始起步发展。到了2010年，我国交互机器人产业发展逐渐扩大，并慢慢涵盖了生产行业、销售行业等领域。我国国内的科技企业也开始全面重视起对科技的应用，开始全面引进新的技术。近年来，我国逐渐扩大了对科技的资源供给，通过不断的生产、研究和应用，在交互机器人产业发展领域有了很大的进步。到2016年，我国第一台交互机器人被研发诞生，这台交互机器人能够有效识别人类的面部表情，并通过此做出相应的微表情，除此之外还能够做出与人类相似的肢体功能，模仿能力相当的强[1]。虽然说我国动作交互机器人行业发展的较好，但是与国外发达国家相比较，在市场份额和技术领域等方面，我国仍然没有太大的优势。这是由于机器人产业本身就具备一定的复杂性，且我国在此领域发展的较晚。如今我国动作交互机器人主要存在以下问题。

（1）交互简单。由于交互机器人的程序已经被设置好，因此机器人只能够做出已经设定好程序的几个动作，超过这几个动作范围后，则无法正确进行识别。（2）功能局限。因为交互机器人的制作工艺比较特殊，导致其自身结构较为简单，无法做出和人类相似的复杂动作，因此导致在多数情况下无法应用。（3）识别率差。在一些特定的环境下，比如背景复杂、光线暗淡等，都会影响到交互机器人采集图像的清晰度，因此会对识别的结果造成较大的影响。（4）应用范围不广。由于大部分交互机器人是通过数据线来传播数据的，在复杂的环境下，若是不存在有线的环境，则会影响到交互机器人的使用。

2 图像处理在人体动作识别中的应用

2.1 图像检测

在搭建好交互机器人开发环境后，下一步则需要对人体的动作进行检测，这样一来才能实现机器人的后续处理。通过检测人体的各个关节点，实现对人体骨骼的记录追踪，并对相应的图像进行采集。由于在实际采集的过程中，图像的结果会受到光照强度、彩色图像、背景颜色等影响，因此可能会对检测结果造成一定的影响。为了减小影响，采用图像处理技术，全面处理采集到的图像，最终将彩色的图像转化成为黑白图像，减小了在采集图像过程中会受到背景、光照等因素的影响[2]。采用图像处理技术对整个图像检测有一个具体的流程，即将采集到的彩色图像进行依次的处理，主要包括平滑滤波、灰度化、边缘检测、形态学变换等，这样一来不仅避免了噪音对图像的影响，还减小了背景和光照的影响。因此能够有效收集到高质量的处理图像，随后绘制清晰的人体骨骼图像。

2.2 图像处理

2.2.1 平滑滤波

在计算机图像处理过程中，图像平滑有着广泛的应用，在形成图像、接收图像、传输图像以及处理图像的过程中不可避免地会受到一定的影响。如，在图像传输过程中，会受到外界因素以及人为因素的影响，从而影响到图像的质量，给交互机器人分析图像带来困难。因此在处理图像的过程中须除这些因素的影响，才能够得到高质量的图像。在图像处理过程中平滑滤波主要有三种滤波方式：（1）均值滤波。均值滤波只能将噪声减弱，并不能够彻底消除噪声，但是操作会比较简单[3]。（2）中值滤波。中值滤波对于去除噪声有较好的效果，并且能够有效保护图像信息的完整性。（3）高斯滤波。高斯滤波能够有效处理正态分布的噪声，且能够保留好图像分布的特点。

2.2.2 灰度化

灰度化主要是指将图像进行黑白色处理，在进行处理之后，图像颜色将只保留有用的灰色信息。如今交互机器人所采集到的图像都是彩色图像，彩色图像中有大量的信息，在实际处理过程中因为较难处理，不仅会影响到图像处理的质量和速度，还会对图像分析造成影响，因此经常会用交互机器人来灰度化处理图像。

2.2.3 形态学变换

图像形态学处理方法常常用来处理二值化后的图像，也就是对图像进行进一步的改善，通过处理从图像中提取出来的区域，能够更加清晰的观察到图像，详细的会观察到图像的分支、孔洞、崎岖等。图像形态学处理方法主要包括：闭运算法、开运算法、腐蚀操作法、膨胀操作法等。

3 追踪机器人的结构设计

3.1 自由度及3D打印材料的选择

3.1.1 确定自由度

交互机器人的肩关节、胯关节是比较重要和特殊的关节，设计好之后能够让交互机器人进行上下的摆动和左右的摆动，因此在实际设计过程中更要为这两个关节设置好自由度，并且分别安装上控制其移动的舵机。交互机器人的头部设计一个自由度，每个上肢设计四个自由度（一个上下摆动的肩关节自由度、一个左右摆动的肩关节自由度、一个肘关节自由度、一个手臂关节自由度），每条腿设计四个自由度（上下摆动和左右摆动的胯关节分别有一个自由度，一个膝关节自由度、一个踝关节自由度）。

3.1.2 選择3D打印材料

设计出的交互机器人的各种零件均是由3D打印机打印出来的，考虑到机器人设计中所要求的环保性，可选择聚乳酸作为交互机器人的3D打印材料。聚乳酸作为一种新型的环保材料，主要是由木薯、玉米等淀粉制作而成的。在特定的条件下，可被自然中的微生物给降解掉，环保性良好，是对环境较为友好的新型材料。

3.2 零件设计

3.2.1 设计舵机连接件

舵机连接件是交互机器人整个结构设计中会应用到最多的零件，其关系到交互机器人性能和设计的协调性和稳定性。由于舵机连接件主要与舵机相连，因此在设计连接件时，需要充分考虑到交互机器人舵机的大小。

3.2.2 设计手臂和腿部关节

在完成舵机连接件的设计之后，接下来需要完成交互机器人手臂零件和腿部零件的设计。由于关节零件的位置主要是由舵机的位置来确定的，因此在设计各个零件时，一定要留出一定的空间，这样一来才能够促进交互机器人更好的运动。

3.2.3 设计身体和其他零件

在设计完成交互机器人的手臂关节和腿部关节之后，还需要设计好身体的其他部位零件，要全面考虑到交互机器人整体的稳定性。在设计过程中，可以适当地设计大一点的脚掌，这样能够加大机器人与地面的接触面积，提高机器人的稳定性[8]。

总的来说，智能机器人很好地结合了“交互”“动作识别”“图像处理”等技术，在技术操作的实际过程中方便灵活，不需要提前设置好复杂的程序代码，社会应用价值较高，适合多个场合进行应用。但机器人在实际使用中还是存在一些需完善的地方，比如数据传输、结构稳定性等。相信在未来科技不断发展下，智能交互机器人将会更好的投入到社会使用中，对人们产生更深远的影响。

[参考文献]

[1]柴琳.基于立体视觉的人体动作识别方法研究[D].青岛：中国海洋大学，2015：67-68.

[2]张颖.基于计算机视觉的人体动作识别研究[D].北京：华北电力大学，2018.

[3]刘翔宇，杨越佳，胡令昊，等.基于视觉的体感交互人体动作识别系统研究[J].电脑知识与技术，2018（1）：193-194，196.

（编辑 姚 鑫）

Research on human action recognition and tracking robot based on image processing

Yao Yuwei

（Guangdong Vocational and Technical University， Zhaoqing 526020， China）

Abstract：Under the background of the continuous development of science and technology in China， Big Data technology， artificial intelligence technology， machine technology and so on have been developed rapidly， and we have entered the era of intelligence， and the interaction between human and robot has become more and more frequent， and robots have been gradually applied to our lives. Action interaction is the most important and direct way of interaction in the field of robot. By realizing the action interaction between human and robot， human beings can better control the robot and greatly improve the efficiency of control. Especially in some very complex situations， the role of intelligent robots is greatly reflected. Based on image processing technology， this paper takes an intelligent robot as an example to realize the process of robot tracking and imitating human beings in complex situations.

Key words：image processing；human action recognition；tracking robot