基于体感机械臂的舒适控制算法设计研究
分析人体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。
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，越秀区机械夹卷体感，体感技术提升了操作的灵活性、直观性，在游戏、移动应用、运动康复、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。而人体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，机械夹卷体感的电话，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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肢体变化操作，有效支持多名学习者同时操作 基于体感技术的骨架z踪系统实现对学习者的动作进行全f位的z踪与分析，在传感器可视范围内系统主动z踪玩家的骨架，对学习者的体育动作进行判断，机械夹卷体感图片，能够有效支持学习者在实质空间中进行语言和肢体上互动，提高学习者之间的相互交流与互动，进而与虚拟空间中物体进行实时交互，将自己的学习成果与他人进行交流。计算机虚拟系统通过信息获取系统技术对学习者的动作进行反馈，让学习者在体育活动中体会到体育运动的真实感，学习者可以通过现实空间的肢体运动来操作虚拟空间中的肢体运动，在游戏互动中形成多种形式的体育竞技活动，让多个学习者在虚拟学习空间z共同交流，共同产生愉悦的感觉。
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，采购机械夹卷体感，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。
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