摘要
本发明公开一种机器人手势识别信号的实时处理方法及系统,所述方法包括:通过多模态信号同步采集模块获取视觉传感器手势轮廓图像和IMU的关节运动加速度数据,经信噪比阈值去噪与时空对齐生成优化手势信号;提取信号动态边缘梯度幅值与关节角度变化率,通过滑动时间窗口加权平均生成时空联合特征向量;采用改进动态时间规整算法计算特征向量与手势模板库的匹配度,经自适应阈值筛选及路径回溯输出最优匹配手势类别;若当前手势与模板置信度偏差超动态阈值,则触发增量学习机制更新模板库;将最优类别映射为控制指令,通过优先级队列计算响应延迟并动态调整分发时序。本发明实现了手势识别高精度与低延迟闭环控制,显著提升机器人交互实时性。