基于体感机械臂的舒适控制算法设计研究

分析***手臂在体感控制中的舒适程度，依据疲劳度理论建立手臂舒适范围空间模型。采用体感方式控制机械臂运动，通过径向测试实验与点阵z定实验测试手臂的舒适参数，拟合控制映射函数，提出基于体感机械臂的舒适控制算法。通过动作跟踪与远程抓物实验，江苏高压安全距离体感，测得用舒适算法控制机械手的相对误差在5%以内，高压安全距离体感哪家靠谱，***位置j对误差在2 mm以内，舒适度比传统控制算法提高51.8%，在满足体感控制准确度的基础上较大程度保证了使用者的舒适性，提高了体感控制效率。

　　体感技术是指通过做出肢体动作而无需操作任何复杂的控制设备就可以身临其境的人机互动技术[1]。区别于按键与触摸等传统的交互方式，体感技术提升了操作的灵活性、直观性，在游戏、移动应用、运动***、虚拟学习系统等领域中，有着越来越广泛的应用[2-5]。

　　目前的体感机械臂控制算法中，对于人手臂与机械臂姿态之间的映射，主要是基于几何关系求其运动学正反解[6]，其核心思想是进行线性映射，令机械手臂完全模仿人的手臂姿态。而***手臂构造与机械不同，手臂的生理结构决定了其不具备机械关节那样完全的自由度[7]，而且考虑到力度、能量消耗等因素，手臂做出不同动作的难易程度也不尽相同。这就导致在操作机械手臂完成一系列动作的过程中操作者容易疲劳，效率较低，不能长时间作业。

　　为了减轻使用者的疲劳度，提高控制的舒适性和效率，考虑人手臂的舒适程度以及能量消耗等因素的影响，提出一种基于映射关系的体感机械臂舒适控制算法。

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基于WiFi和体感交互的演示系统设计与实现

基于智能手持终端系统内置的三轴陀螺仪捕获手势命令，利用自适应模板匹配方法进行手势识别，在不降低识别率的情况下，提高了识别效率。以WiFi网络作为信息传递载体，将手势命令传输到服务器，以控制演讲时幻灯片的放映。这种基于WiFi和体感交互的演示方式，能克服传统USB激光笔操作方式单一、接收距离有限等问题，提供更好的用户体验。

随着信息技术的不断发展，以用户为中心的设计理念已经成为人机交互的发展趋势，用户可以更方便、自然地使用计算机。3G时代的到来，智能手机、重力感应、无线WiFi(无线局域网通信方式)等一系列新技术的应用也已进入实用阶段[1-2]。这些技术不仅使得移动设备的功能更强大，也开创了新的人机交互接口，其中z具代表性的就是基于体感交互的人机接口。 体感交互是通过人的肢体动作变化进行操作的一种人机交互方式。空间手势是一种自然、直观、易于学习的人机交互手段，是体感交互的重要组成部分之一。传统的手势识别是通过摄像头b捉手势，并利用计算机视觉算法识别手势，这种方法计算量非常大，需要消耗大量的手持设备系统资源。目前更方便的方法是利用移动设备内置的传感器(如加速度传感器、陀螺仪、磁力仪等)来进行识别。利用内置传感器进行识别的优势是手势识别能在设备本身进行，并且识别精度不受灯光条件或者摄像头质量的影响[3]，因此其成本和能耗z低。近年来，高压安全距离体感推荐厂家，移动智能终端发展十分迅速，很多厂商都为自己的产品配备了三轴陀螺仪等体感设备，如***早采用该技术的苹果iPhone4，这使得利用移动设备内置传感器开发体感交互应用成为可能。 目前的系统将智能终端作为外设[4]，可直接通过WiFi进行通信。使用配备三轴加速计和陀螺仪的智能移动终端捕获手势命令，以WiFi网络作为信息传递载体，将手势命令传输到服务器，从而达到在演讲时控制幻灯片放映控制的目的。这种基于WiFi和体感交互的演示方式，高压安全距离体感优质厂家，能克服传统USB激光笔操作方式单一、接收距离有限等问题，并能提供更好的用户体验。1 系统结构 基于WiFi和体感交互的演示系统由客户端和服务端两部分组成，系统总体框架图。服务端运行在装有Windows操作系统的计算机上，主要负责j听客户端消息以及控制幻灯片的放映；客户端运行在移动智能终端上，主要负责接收用户输入(包括手势输入)，并且发送命令至服务端。客户端通过WiFi连接到服务端所在的局域网，从而实现双方的通信。

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人机交互（Human-ComputerInteraction，HCI）主要是研究用户与系统之间的信息交换，它主要包括用户到系统和系统到用户的信息交换两部分。系统可以是各种各样的机器，也可以是智能电视机、智能手机以及计算机系统和软件。用户可以借助操纵杆、数据服装、眼动跟z器、位置跟z器、数据手套、压力笔等各类穿戴设备，用手势、声音、姿势或身体的动作、眼睛甚至脑电波等向系统传递信息，同时，系统通过各类机器、显示器、音箱等输出或显示设备给人提供信息。 理想状态下，人机交互将不再需要依赖机器语言，在没有键盘、鼠标以及触摸屏等中间设备的情况下，实现随时随地实现人机的自由交流。从而实现人们的物质世界和虚拟网络的***终融合。 从本质上，人机交互技术是一个典型的模式识别问题，智能机器通过多种传感器，获取人的表情、姿态、手势、语音、语调、血压、心率等各种数据，结合当时的环境、语境、情境等上下文信息，识别和理解用户的情感。这包括传感器技术、计算机科学、认知科学、人机工程学、多媒体技术和虚拟现实技术、心理学、哲学以及人类学等诸多学科领域有密切的联系。

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