虚拟现实技术联合视觉反馈训练对脑卒中偏瘫病人平衡及运动功能的影响

目的:探讨虚拟现实技术联合视觉反馈训练对脑卒中偏瘫病人平衡及运动功能的影响。方法:2021年8月—2022年8月选取104例脑卒中偏瘫病人为研究对象,应用随机数字表法将其分为观察组、对照组,每组52例,对照组行常规早期康复训练,观察组在对照组基础上实施虚拟现实技术联合视觉反馈训练,干预前后采用Berg平衡量表(BBS)、Fugl-Meyer运动能力量表(FMA)、功能性步行量表(FAC)、Barthel指数、脑卒中专用生活质量量表(SS-QOL)分别对两组病人的平衡功能、下肢运动功能、功能性步行、日常生活能力及生活质量进行评价。结果:干预后观察组病人BBS、FAC、FMA、Barthel指数及SS-QOL评分较对照组明显升高(P<0.05)。结论:虚拟现实技术联合视觉反馈训练能有效改善脑卒中偏瘫病人下肢运动功能及步行功能,有助于提高病人生活质量。

具有力反馈的虚拟膝部手术系统

基于计算机的外科手术仿真系统已被广泛用于医疗教育、手术训练、手术计划,还被作为术中的辅助手段。随着具有力反馈设备在虚拟膝部手术中的应用,拓展了体数据可视化技术在医学实践中的应用范围,使医务人员不但能看到而且可以触摸并可以使用各种虚拟手术器械对三维虚拟人体膝部进行切割,修补,嫁接等操作。该文介绍了虚拟膝部手术系统的组成部分,主要包括:图像数据的获取和分割,三维模型的重建及人机交互操作,并详细说明每一部分的技术要点及其所采用的方法。

基于蒙皮骨骼的虚拟手交互碰撞模拟方法

为了提高利用虚拟手交互模拟技术提供的视觉信息反馈真实感,在现有的碰撞及模拟交互方法的基础上,设计并实现简单、易用的虚拟手交互过程碰撞模拟方法.该方法采用的模拟形体结合刚体和可变形体,在碰撞和模拟过程中可以有效地保持渲染形体和模拟形体间的一致性.实验结果表明,采用该方法能够提供具有真实感的虚拟手交互模拟视觉信息反馈,有效地避免虚拟手和物体间的穿透,也能够保证一定的计算效率,可以满足相关应用研究的需要.

基于虚拟现实环境的脑机接口技术研究进展

将脑-机接口(brain-computer interface,BCI)技术与虚拟现实(virtual reality,VR)相结合构成基于虚拟现实的脑-机接口(BCI-VR)新技术是最近在多媒体和娱乐领域出现的一种BCI应用新模式。BCI-VR兼取两者优势互补,同时又相互促进创新,显示出广阔应用前景。本文从BCI-VR系统基本构成、BCI对VR控制和VR对BCI影响等方面,较详细介绍了近年来BCI-VR的主要研究方法、研究进展和成就,并根据作者体会小结了目前存在的难点与未来的可能发展动向,以与读者交流、共同促进BCI-VR新技术的快速发展。

面向增强现实虚拟装配细小零件视觉反馈模型

增强现实徒手虚拟装配可以让操作者以一种低成本、低认知偏差的方式训练机械装配技能。由于徒手交互缺乏触觉反馈且机械部件往往包含大量细小零件,造成真实的手部难以以一种自然的方式在虚拟空间内装配细小零件。针对以上问题,本文提出一个基于有限状态机的视觉反馈模型,该模型以徒手虚拟装配交互为基础,对装配细小零件过程中可能出现的各种操作状态都能做出视觉反馈,可有效提高增强现实徒手虚拟装配应用体验。最后,设计了一个应用案例验证理论的可行性。

一种基于弹簧模型的作用力视觉反馈方法

在虚拟拆装系统中,为了增强用户的"沉浸感",会引入力反馈设备,但目前力反馈设备价格昂贵,同时力反馈算法也不成熟,二者导致了力反馈的引入无法商用和推广。为使用户在无力反馈设备的虚拟拆装系统中感受到操作时作用力的变化,提出了一种基于弹簧模型的作用力视觉反馈方法,构造一个可形变、带标尺的弹簧来代表虚拟手,将拆装关系变化时引起的力反馈通过弹簧的实时形变来表达,用视觉反馈形象化地表现了力觉反馈,取得了良好的实际效果。实验证明,此方法既降低了虚拟拆装系统的研发难度,又节约了虚拟拆装系统开发与推广的成本,具有较好的推广和使用价值。

视觉反馈对虚拟环境中徒手抓取交互的影响研究

在虚拟环境中加入视觉反馈是提高交互性能的有效手段,但视觉反馈对交互性能的影响机理尚不明确.针对此问题,对头戴式虚拟环境中徒手抓取交互的视觉反馈进行了实验研究.首先分析并指定了视觉反馈的类型及颜色量化方法;结合徒手抓取交互的特点,选择了对象反馈、手指反馈和共同反馈3种视觉反馈部位,设计了基准色反馈、对比色反馈和透明度反馈3种视觉反馈颜色;然后通过用户实验,测量了各视觉反馈组合下的徒手抓取反应时间,通过李克特量表获取主观评价.结果表明,反馈颜色和反馈部位对抓取性能均有显著影响,其中,抓取性能与透明度水平呈现显著相关性,并存在拐点;抓取性能与色相没有相关性;反馈部位的选择对抓取性能有显著影响.

基于触觉反馈的视觉手虚拟现实交互技术

为提高视觉手虚拟现实交互的效率与精度,引入触觉反馈技术,设计一种针对视觉手的虚拟现实交互技术。首先,利用底层视觉效应进行单元图像在指定范围内的归一化处理,提取多视点手姿态特征;其次,引入触觉反馈技术,根据手势缺陷示意图,利用感知理论提取不同手势下的感知信息;再次,利用矩阵不变效应定义触觉反应单元的阶级矩阵,并检测手势缺陷与指尖空间位置;最后,应用SolidWorks三维建模软件建立视觉手三维实体模型,使用一系列约束、装配语句进行视觉手位姿动作的虚拟现实空间匹配。设计对比实验,证明设计的视觉手虚拟现实交互技术可以缩短界面感知手势所需的时间,提高虚拟现实交互行为的精度。

适用于移动机械手无关节状态反馈情况的基于人-机-机协作的无标定视觉伺服控制

移动机器人在执行某些危险品处置任务时,其搭载的机械臂的关节状态可能会因为测量器件的损坏而无法获知.为了不在召回机器人上延误危险品的处置时间,提出一种适用于移动机械手无关节状态反馈情况的基于人-机-机协作(HRRC)的无标定视觉伺服控制系统.首先建立能反映机械手关节状态的虚拟外骨骼(虚拟模型),方法是在另一台机器人在线拍摄到的监控图像上,使用人机交互(HCI)输入设备(如鼠标)手动框选关节所在的区域.虚拟外骨骼与多关节跟踪算法配合可以实现对机械臂对应关节的导向控制及末端姿态保持.为了利用人工导引点对虚拟外骨骼进行导引控制,通过广义回归神经网络(GRNN)来映射虚拟外骨骼的末端与关节角的关系.最后,在轴孔装配实验中,本文方法能够使机械手末端在人工导引下完成任务,且能使末端姿态误差保持在±1?左右;而常规的单关节控制方式无法控制机械手末端完成任务,且无法实现末端姿态保持.对比实验结果验证了本文提出的控制系统在无关节状态反馈的情况下能够帮助操作人员直观地使用机械手处置目标,并且在此过程中能够使机械手末端保持在指定姿态.

面向柔软样品的AFM纳米操作可视化系统

在对细胞、生物大分子等柔软样品进行纳米操作时,原子力显微镜(atomic force microscope,AFM)面临缺乏实时视觉反馈的问题.为此,搭建了一套面向柔软样品的AFM纳米操作可视化系统.具体而言,首先建立了AFM形貌图像坐标系到虚拟场景坐标系之间的映射关系,从而得到虚拟场景中样品的顶点信息,进而通过3维图形引擎渲染样品的虚拟形貌.在此基础上,提出了一种基于接触力学理论的样品形变估计和仿真方法,对探针按压导致的样品形变进行了虚拟视觉反馈,从而使得刻画的虚拟形貌能够和样品的真实形貌保持一致,并准确地还原按压过程中样品表面的形貌变化.仿真和实验结果表明,所设计的纳米操作可视化系统能够在虚拟场景中实时呈现AFM纳米操作过程.