基于手势识别的智能车控制算法研究

目录

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摘要

第1章绪论

1．1课题研究背景及意义

1．2手势识别国内外研究现状

1．2．1国外研究现状

1．2．2国内研究现状

1．3本文的主要工作

1．3．1主要内容

1．3．2工作重点

1．3．3技术难点

第2章手势识别算法的基本原理

2．1单个神经元网络模型

2．2反向传播算法

2．3激活函数

2．3．1 Sigmoid函数

2．3．2 Relu函数

2．4 softmax算法

2．5损失函数

2．6梯度下降算法

2．7卷积神经网络

2．8图像识别

2．8．1滑动窗口技术

2．8．2 Yolo v1

2．8．3 Yolo v2

2．8．4两种算法实验数据比较

2．9目标识别算法流程

2．10本章小结

第3章基于yolo v2的手势识别

3．1数据图像采集、图像处理

3．2数据集及标签制作

3．3网络模型的训练

3．4测试结果比较及分析

3．6改进型网络结构

3．7两种网络测试结果比较及分析

3．8手势识别边界确定

3．9本章小结

第4章智能车控制算法

4．1系统任务分析

4．2平衡控制原理分析

4．3自平衡小车数学模型

4．3．1两轮自平衡小车受力分析

4．3．2自平衡小车运动微分方程

4．4 PID控制器设计

4．4．1 PID控制器原理

4．4．2 PID控制器设计

4．5姿态检测系统

4．5．1MPU-6050

4．5．2基于卡尔曼滤波的数据融合

4．6姿态检测系统调试

4．7控制系统PID参数整定

4．7．1平衡控制调试

4．7．2速度控制调试

4．7．3转向控制调试

4．8平衡小车整体测试

4．9本章小结

第5章系统测试

5．1系统测试环境

5．2运动控制策略

5．2．1控制系统连接方式

5．2．2控制系统通信方式

5．2．3网络测试

5．3视频监控策略

5．4手势识别算法检验

5．5交互界面搭建

5．6本章小结

第6章总结与展望

6．1总结

6．2展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

附录