具有力反馈功能的人机交互技术及系统研究

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人机交互是计算机学科的一个重要领域,主要研究人和机器如何自然、高效的交流。如今的学者更多关注于如何提高交互效率和精度等问题,却忽略了交互过程中缺少力反馈这一重要环节给操控者带来临场感、沉浸感、自然感缺失的问题。针对这一问题,本文提出了基于移动跟踪与电磁理论的具有力反馈功能的一种新型、非接触式的自然人机交互技术及系统,主要工作包括如下3个方面:(1)非接触式机器人控制:将双LeapMotion传感器倾斜对向放置,实现三维手势识别,并解决手势控制中手指互相遮盖以及LeapMotion检测区域与力反馈受力区域无法重叠的这两个问题。提出了机器人移动跟踪模型,让机器人在运动速度与操控者手不匹配的情况下找到跟踪人手的最短路径。同时结合卡尔曼滤波和机器人运动学建模等理论,最终实现非接触式的三维手势机器人控制。(2)非接触式机器人力反馈分析:以磁力作为反馈力,电磁铁和磁感应手套作为力觉发生和感受装置。通过电磁理论以及有限元分析法,对电磁铁的磁场分布以及磁感应手套的受力大小进行分析计算。使用三维平台移动跟踪算法来对反馈力方向进行计算。最终实现了基于磁力的非接触式机器人力反馈。(3)设计了基于磁力和三维手势识别的具有力反馈功能的非接触式机器人控制系统,并通过轨迹跟踪和倒水两项实验,验证了系统的可行性与精度。实验结果表明,该技术及系统具有临场感,能提高人机交互的体验,同时也具有通用性,可拓展到其它机器人应用系统中。
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