基于接触力信息的可穿戴型下肢助力机器人传感系统研究

为了从人机系统的交互运动信息获取人体下肢的运动意图,从而实现为操作者提供助力的目的,对可穿戴型下肢助力机器人感知系统进行了理论分析和技术实现.在分析整个机器人系统控制所需要的交互信息的基础上,设计了一套基于接触力信息和关节角度信息的多传感器感知系统.该系统主要包括获取腿部接触力传感器、地面反力传感器以及用于获取外骨骼机器人关节运动信息的电机编码器等.相关实验结果表明,所设计的多传感器感知系统性能稳定、实时性好,为可穿戴型下肢助力机器人目标的实现提供了保障.     

基于体感交互的公路真三维设计与系统架构

引入自然交互这一人机交互领域的最新概念,基于Kinect传感器强大的人体识别与关节点空间运动跟踪及坐标定位能力,提出采用体感人机交互技术在三维虚拟空间中进行公路线形几何设计的方法,并给出了公路真三维设计系统架构.讨论了采用手势进行公路设计的流程以及手势识别、视角控制、线形实时动态交互优化编辑等功能模块的功能设计与相互关系.并采用微软SDK和Google Earth作为第三方软件,开发了系统原型并进行实验,实现了人机交互手段与公路设计平台由二维向三维转变,验证了基于体感交互的公路真三维设计方法的可行性.     

利用运动准备电位的人体下肢自主运动意图预先感知方法

针对下肢外骨骼机器人穿戴者的运动与机器人本身响应之间存在时间迟滞而导致控制实时性差的问题,提出了一种利用运动准备电位(RP)的人体下肢自主运动意图预先感知方法。首先,根据人体下肢运动的脑电(EEG)产生机理和耦合神经元集群模型仿真了下肢产生运动意图时大脑运动皮质区的RP响应,验证了下肢产生运动意图时其EEG中存在RP;其次,利用下肢肌电(EMG)确定了下肢自主运动的起始时刻并完成EEG中自主下肢运动事件的触发标记,同时利用多元经验模式分解(MEMD)方法去除了EEG中的运动伪迹成分,进而利用叠加平均法和模板匹配法实现了下肢自主运动的RP提取及其运动意图的预先感知;最后,搭建检测系统进行实验验证。实验结果表明:该方法可在离线情况下于人体下肢自主运动开始前约120 ms实现下肢运动意图的预先感知,其平均识别正确率为74.4%。该方法实现了人体下肢自主运动意图的预先感知,可为外骨骼机器人的柔顺控制提供信息提前量。     

虚拟环境中人体运动的控制与实现

虚拟环境中人体运动是虚拟现实技术中的一个重要研究领域，有着广泛的应用前景。通过分析人体运动的特点和虚拟人体的骨骼模型，采用以数据驱动与程序驱动相结合的方式建立了虚拟人体运动模型，采用这种方法建立的人体模型不仅可以修改人体各个部分的静态属性而且可以方便地实现人体的运动控制。文中重点讨论了虚拟环境中虚拟人体运动的控制和实现。利用Vc＋＋6．0和OpenGL，编程实现了通过人机交互输入数据和按预定轨迹对虚拟人体步态的控制。     

一种采用智能方法的新型VR人机交互界面

在人机交互的发展历程中,随着虚拟现实技术和智能体技术的出现,开始出现了在生命系统指引下的一种新的基于智能体的虚拟现实(VR)人机交互界面.文章论述了基于多智能体的VR人机交互界面的系统构成及技术特点,给出了一种基于多智能体的实时监控人机界面的体系结构,详细描述了各部分的功能,并设计了1个基于多智能体的工业现场三维监测界面.     

面向智能家居的无线语音控制系统设计

在嵌入式系统下借助语音识别技术设计一套无线控制系统,通过此系统对传统家电进行一些常规的语音与界面人机交互操作,实现包括多设备交互控制、网络连接、数据显示等功能,这将极大提升家居生活的便利性和舒适性。系统采用基于高级精简指令集机器(advanced RISC machine,ARM)处理器+Linux+语音识别库+无线传感器网络的方案,主要包括硬件电路设计和软件开发,控制系统利用语音识别技术对声音进行识别,借助ZigBee模块进行主控系统与终端设备的交互。与传统产品相比,该交互式家居语音控制系统提供多样的识别、交互模式,创新的控制模式及更大范围的识别距离。     

基于手部运动交互娱乐设计

为了儿童能够在现有的条件下自然、灵活地利用计算机进行学习、娱乐,采用计算机视觉处理技术设计了一种基于手势的交互模式。该交互模式利用手部无规则的运动信息和人类特有的肤色信息作为计算机输入,用户可以方便地进行菜单选择、游戏设置以及游戏控制,从而可以有效地摆脱键盘、鼠标的束缚。该模式具有不需要手势训练、用户认知负担小、适应能力强等优点。最后基于该交互模式,开发了一个儿童益智学习系统和一个游戏系统。通过多人的参与评估,用户对这种交互模式较为满意。     

面向虚拟装配的层次化交互手势技术

针对目前虚拟装配系统存在的用户体验不足问题,文中将手势识别技术引入虚拟装配的人机交互中,提出了一种面向虚拟装配操作的层次化交互手势模型;根据装配任务和交互模式的特点,提出了二级手势分类策略:先对交互手势进行初步分类再利用情境感知技术判断手势的类型;然后利用运动感知技术对手势的交互语义进行识别;接着通过对用户作业空间的手功能区感知来实现不同交互模式的自然过渡,从而降低用户在交互过程中的认知负担;最后通过自主开发的虚拟装配原型系统对文中提出的交互手势技术进行验证.实验结果表明,文中的层次化交互手势建模与识别方法能有效地增加虚拟装配环境中的人机交互效率和用户体验.     

基于自适应高斯混合模型的图像稳定方法

提出了一种基于自适应高斯混合模型(Gaussian mixture model)的运动滤波器的图像稳定方法.首先采用多分辨力金字塔技术,通过特征跟踪进行运动估计;然后分析前n帧图像的统计特征,求取GMM参数;最后利用GMM运动滤波器对运动参数进行滤波,输出稳定的图像序列.实验结果表明,该方法对于图像的不规则运动的参数补偿是有效的,并且可以实现实时处理.     

可穿戴型下肢助力机器人控制分析

对可穿戴型助力机器人控制策略进行分析.根据研究目的及人体结构和功能的特殊性和复杂性,通过将人体下肢作适当简化及必要的假设,提出基于骨-肌肉功能模型的下肢助力机器人控制方法,该方法通过对骨-肌肉模型中的弹性系数和阻尼系数的调节能为人体下肢运动提供助力支持.同时,通过人-机间交互力信息实现人体下肢的运动预判.     

运动仿真互动平台控制方法

控制方法是基于虚拟现实的运动仿真交互平台的关键技术．根据具有视觉体验和身体感觉的运动仿真交互平台的需要，设计了一套系统控制流程和算法模型，并把这套控制方法用于自行车运动仿真平台，实现人在虚拟环境中的漫游，让参与者在由计算机构造的虚拟场景中获得了如同在真实环境中骑自行车的体验，从而验证系统的功能。     

基于HMM的自适应软件决策模型

为实现软件的自适应,针对复杂多变的运行环境,提出一个基于隐Markov模型(HMM)的自适应软件决策模型.首先运用高斯混合模型(GMM)对初始环境进行分类,然后使用softmax回归对感知环境进行归类划分处理,最后利用HMM代替人工干预进行软件决策.实验结果表明,该自适应软件模型在感知环境发生变化的条件下,能很好地实现软件自适应决策.     

基于物联网的智能家居系统网络层设计

目的提出一种智能网关与服务器协调合作的网络层解决方案,解决基于物联网的智能家居系统中各类感知设备、控制器与远程移动终端在网络层的互联互通问题.方法通过对系统网络层功能需求的分析,设计基于u C/OS-II操作系统的多任务并发网关,并结合Linux操作系统下的多进程技术与IO复用技术,开发网络层服务器,自主设计多层兼容可变长数据帧通信协议以保证系统各层次间数据交互的准确性与稳定性.结果系统网络层能够实现与感知层实时的数据交互,解决了多移动终端并发请求、网络层IO阻塞、数据交互时序混乱的问题.结论系统网络层具备高度的并发与实时性,可实现感知层中各类测控数据至应用层移动终端设备的双向数据交互,具有一定的工程应用价值.     

基于拖曳系统的等温层自适应追踪研究

针对船载多参数拖曳式剖面测量系统,进行了自适应追踪等温层研究.根据拖缆和拖曳体的理论模型,利用海上拖曳试验数据优化3个重要水动力参数,构建了该拖曳系统的半分析(半解析)运动模型.依据感知-决策-执行-反馈的回路控制思路,在实测数据插值的温度场中,模拟拖曳系统运行,利用感知的温度与等温层的温度偏差,自适应给出拖曳体的期望深度;根据拖曳系统的半分析运动模型,利用PI控制算法对该期望深度进行响应,实现追踪等温层.以26.5℃等温层为例,给出了追踪数值算例.     

基于SEMG分析的交互意图感知方法

针对以往依赖鼠标、键盘等传统设备的交互方式,其易受到各种场景和使用环境的限制,已成为虚拟现实以及新型显示技术发展的屏障,因此提出了一种基于SEMG分析的交互意图感知方法。由于连续表面肌电信号的实时识别不能通过单独的动作产生的活动段进行信号的分割识别,采用一种连续表面肌电信号的上下文分割思想进行实时信号识别。最后对识别出的信号进行模糊决策的交互意图分类,将识别的信号数据对设备进行交互感知控制。通过实验分析可知,基于SEMG分析的人机交互能够较好地感知识别人的不同意图动作,交互识别正确率能够达到95%以上。     

下肢外骨骼康复机器人人机交互力自适应导纳控制

对于下肢具有残余肌力的下肢瘫痪病人,基于标准步态轨迹被动训练的康复方案无法满足锻炼肌肉的康复训练需求,为此提出了一种人机交互力自适应控制的下肢外骨骼康复机器人控制策略,并设计了可实现康复训练的控制方法。该方法以健康人体行走步态为下肢外骨骼康复机器人的位置控制参考,以穿戴者的自身腿部用力作为力控制约束,根据穿戴者自身腿部力量大小,智能控制和调整步态曲线,以更加适应穿戴者的康复训练需求。仿真试验结果表明,相对于完全被动的康复训练模式,自适应力控制模式能够有效地调整康复过程中人机交互力,可以适应多种不同的康复训练需求,从而大大提高受损患肢运动功能恢复的康复治疗进程,具有实际的应用价值。     

基于表面EMG功率谱和BP网络的多运动模式识别

结合功率谱比值法和BP神经网络提出一种基于表面肌电信号（EMG）的多运动模式识别算法．该算法首先根据表面肌电信号功率谱的特点,提出一种有效的特征提取算法——功率谱比值法;然后将功率谱比值特征作为BP神经网络的输入向量,实现对伸腕、屈腕、张开、合拢四种动作模式的识别,该识别结果可为肌电假手的多种运动模式提供仿生控制的信号源．实验结果表明,该方法对同一健康受试者四种运动模式的识别成功率平均达到95％,而对不同的健康受试者的识别成功率平均达到85％．     

基于多Agent的虚拟装配环境中情境感知的机制

基于多Agent理论,描述了虚拟装配环境的体系结构及其中的消息响应模式;分析了虚拟装配环境中情境感知的机制,提出了一个感知算法.经验证,该虚拟装配环境能合理地分担用户的感知负荷;提高用户在虚拟装配环境中进行装配操作的效率;改善人机交互水平.     

待发表文章摘要预报

一种基于运动区域的姿势识别方法王兴伟 ,才国清 ,刘积仁 ,大西晟提出一种基于运动区域的姿势识别方法 ,详细讨论了一种两级姿势建模架构及其与之相对应的两级姿势识别架构 ,描述了基于该方法而实现的一种姿势识别系统的体系结构及其主要构件的功能 ,简要介绍了该系统的实现与实验结果 ,最后得出结论·具有对称循环结构的自适应控制组合系统的模型构建张严心 ,张嗣瀛给出了具有对称循环结构的组合系统在可调系统参数均时变或未知的情况下 ,模型参考自适应控制组合系统的模型构建的 3个基本条件和一般步骤·并保证系统的李亚普诺夫稳定性 ,从…     

虚拟现实技术及其应用

第一节 虚拟现实技术的基本概念 虚拟现实(Virtual Reality,简称VR)技术是一种逼真地模拟人在自然环境中视觉听觉运动等行为的人机界面技术。该模拟的第一个基本特征是沉浸,让参与者有身临其境的真实感觉;第二个基本特征是交互,VR的交互特性主要是通过使用虚拟交互接口设备实现人类自然技能对虚拟环境(Virtual Environment,简称VE)对象的交互考察与操作;第三个特征是构想,从图形角度来说,传