基于数据手套的虚拟手精确建模的研究与实现

研究针对虚拟手与真实手的运动匹配问题,结合人手部的解剖学特征和机构学原理,提出将手部简化为合理的杆架机构,并采用实际物理参数测量等手段,为保证手部几何模型及运动映射的精确性与个性化,给出运动学建模、数据手套标定及采集数据处理的具体方法。结果搭建试验的平台对方法及实现进行验证,试验中虚拟手与真实手运动匹配良好,表明提出的实现方法有效且实用。

手模型分析及手势识别

对手结构和关节运动作了深人地分析，并建立了对其施加约束的手模型。根据所定义的约束及运动类型，建立了适合于手势合成的手数据结构。并采用神经网络理论进行手势识别，取得了较好的效果。

基于数据手套的虚拟人手运动建模系统的研究

研究了基于WiseGlove7S数据手套的虚拟人手运动建模系统的研究,阐述了数据手套的光纤传感器分布,提出了传感器值归一化和手势自定义的方法;对数据手套和虚拟手的软件开发包进行了详细的描述;最后基于OpenGL和Unity 3D平台分别实现了虚拟人手手势建模和虚拟人手运动运动建模。通过这些研究,可为虚拟现实中虚拟人手运动的应用提供一定的借鉴。

基于运动映射的仿人机械手控制

构建了基于数据手套运动映射的仿人机械手控制系统,目的是通过数据手套将人手行为映射到仿人机械手,使仿人机械手能完成自然直观的手势及抓取动作,提高仿人机械手的操作性能.通过实验验证了直接关节角度映射与指尖位置映射能够控制仿人机械手实现相应的位姿,证明了基于运动映射的仿人机械手控制系统的正确性和实用性.

基于矿山设备实训手部运动模型的数据手套

矿山设备实训采用虚拟现实技术互动操作真实性较差,而现有微惯性传感器式数据手套通过优化数据处理算法以减少传感器布置数量导致准确性不高。针对上述问题,在介绍人类手部结构和手部运动力学模型的基础上,分析了矿山设备实训基本动作及运动特点,提出了二指六连杆七自由度矿山设备实训手部运动模型,从而可减少微惯性传感器布置数量;基于四元数法推导了指骨位置及姿态解算算法;开发了基于矿山设备实训手部运动模型的数据手套。在手套腕部固定Tracker追踪器来获得前臂绝对坐标,在手套大拇指和食指处布置微惯性传感器以提供指骨载体坐标,并通过指骨位置及姿态解算获得指骨在导航坐标系的位置及姿态,从而实现虚拟场景手部运动姿态实时重生成。测试结果表明,矿山设备实训基本动作的最大误差为9mm,小于控件最小直径,满足矿山设备实训操作需要。