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摘要：增强人机交互形式，对机器人控制具有重要意义。然而，目前控制方式多集中于遥控控制方式，与人的互动性不足。研究提出基于手势识别的YOLOv5l算法提升机器人控制的交互性能。首先，精简HaGRID手势数据集至8类，因手势在图像中属于小目标，采用带有CBAM注意力机制的YOLOv5l模型进行训练；其次，通过QT平台搭建控制系统，部署手势识别模型。（剩余6599字）
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基于手势识别的机器人控制技术研究
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