转向任务（Steering Tasks）指操纵对象通过有约束的轨道的操作任务,是人机交互中常见的一类任务;转向定律（Steering Law）描述人们在完成转向任务时的交互绩效,它是人机交互领域中最为著名的模型之一。现有就该模型的研究多将点状光标对象通过有约束的轨道作为实验任务,在实验中忽略了对象的形状和大小。但在现实生活中操纵物体通过有约束的轨道是常见的操作,在这些操作中物体的形状和大小通常是无法被忽略的;在人机交互的转向任务中,有时对象的形状和大小同样不可以被完全忽略。针对这个问题,本文进行了三项实验,来研究对象的不同形状和大小对转型模型的影响,以寻求模型的更优形式。第一项实验通过鼠标操纵对象完成转向任务。结果显示对象形状对移动时间影响显著,如果区分轨道类型,在直轨道中这种影响不显著,而在圆轨道中影响显著。这是因为操纵对象（包括圆形和正方形两种）在直轨道中移动时,ID值（任务难度指数）是固定的;而正方形对象在圆轨道中移动时,对象在圆轨道不同位置时ID值会发生变化。所以针对这种变化,我们对正方形对象在圆轨道中的移动进行了分析,通过角度积分方程提出了新的ID模型（IDs1和IDs2）,并且进行回归分析显示IDs1和IDs2的拟合优度都高于既有的ID模型。第二项实验在考虑对象形状和大小效应的情况下对比了用鼠标、触控屏、数位板、数位屏等4种典型的输入设备完成转向任务的交互绩效:4种设备进行转向任务花费的时间从低到高依次是触控屏、数位屏、鼠标、数位板,而错误率从低到高依次是数位屏、触控屏、数位板、鼠标。总体而言,直接输入设备（触控屏、数位屏）的错误率和时间低于间接输入设备（鼠标、数位板）;输入设备与轨道类型、对象形状、对象大小之间的交互效应显著,简而言之,直接输入设备的绩效相较于间接输入设备受到轨道类型、对象形状、对象大小差异带来的影响更小。回归分析结果表明:当在圆轨道中使用正方形对象时,IDs1在4种实验设备中拟合优度都是最高,并且在其他轨道类型和对象类型的组合中的拟合优度整体表现较好。第三项实验研究自动转动和手动转动两种转动方式对转向任务的影响。实验结果显示:手动转动的时间成本高于自动转动;直接输入设备的移动时间依然低于间接输入设备;矩形对象长度对移动时间和错误率都有显著性影响,并且在错误率指标上与转动方式的交互效应显著,使得手动转动方式的错误率明显增加。回归分析结果表明:针对于两种转动方式提出的新的ID模型（IDr1、IDr2）对间接输入设备的拟合优度都高于直接输入设备。总的来说,对象形状和大小、输入设备、转动方式这些单因素以及组合因素的确会对转向任务产生影响,所以我们的研究能够为许多场景提供合适的交互设计,以及提供更有效的ID模型用于预测交互任务的时间绩效。