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人工智能技术的发展促进了人机交互的快速改善。 该系统使用Kinect视觉图像传感器来识别人体骨骼数据并完成对操作员动作的识别。 通过以计算机软件为核心的上位机平台对实时数据的过滤处理，对算法进行编程，实现了从数据到控制信号的转换。 系统通过串行通信的传输方式将信号以Arduino为核心传输到下层计算机平台，从而完成对转向器的控制。 为了验证该理论的可行性，研究小组构建了4自由度机械臂控制系统并完成了软件开发。 它可以在计算机操作界面上实时显示其他功能，例如当前的骨骼角度和运动状态。 实验数据表明，基于Kinect的运动识别方法可以有效地完成对预期运动的跟踪，并完成对指定对象的抓取和传递，具有极高的可操作性。

用于指尖运动识别的新型可穿戴式触觉传感器阵列

AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，他包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，模糊系统，机器人控制等领域。

手指运动识别手套(版本代号havi-1000)采用stm32f103rct6作为核心处理器，运行ucos-ii操作系统。搭载有电位器、单向弯度传感器、mpu6050对用户手指的运动及整个手掌的姿态进行数据采集。

基于Aforge的动态识别软件,可以识别动态物体,有源码,可追踪运动物体,判断运动物体边界,可用于室内监控,以及测速等,也可作为自己研究用(需要有摄像头)file 选择 Open Local Device 在Motin 可以选择 识别模式,有4种选项

使用Aforge + VS2005实现的简单的物体运动识别程序，被识别的物体必须为绿色(摘两片叶子做成指套，原材料到处都有)。。。