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模糊神经网络控制手运动模型的人机界面技术
成果信息
立项支持
  • 公布年份:
    2004
  • 中图分类:
    TP249, TP391.4, TP15
  • 关键词:
  • 成果简介:
    成果简介:该研究是在人的行为学、物理学、运动学、神经网络以及计算机图形学等理论基础上,分析人手结构,建立于模型,采用虚拟现实技术,将人手的自然技能引入计算机,从而可根据人的智慧和思维用人手对计算机生成的虚拟环境进行互通信,实现了一个基于智能的人机交互界面操作环境。系统采用5th Glove数据手套,根据人的行为学理论,及对手结构及关节运动的分析,建立了以手掌为根结点的手数据结构。利用计算机图形学理论,从数据手套输入的数据中提取模型数据,通过一系列的图形变换实现手势合成。并采用WTK和3DSMAX造型软件工具生成两个接近于真实人的手虚拟手。通过建立一个单点模糊神经网络,并加之以标准样本库(建立的标准手势库)训练,使其具有识别手势的功能,而且识别的效果十分理想。手势库的建立依赖于对人手结构和手关节运动的分析,以及相关参数的生成,而标准样本库是通过数据手套的数据接口获取各指节的角度而建立。系统还在物理学的基础上,提出了一个在重力系统下的运动物体模型,实现了基于区间运算的两个动物物体之间的碰撞检测算法、基于动态生成新物体的运动物体与静止物体之间的碰撞检测算法和多个物体之间的碰撞检测算法,并应用动量守恒定律、动能守恒定律和牛顿运动定律对物体的碰撞过程进行处理。设计一个同时有多个运动物体和静止物体能与用户的手进行交互的模拟环境,实现了虚拟环境中的抓取、释语言、虚拟现实开发工具函数库WTK、以及3DSMAX、OpenGL等软件,实现了一个基于智能的人机交机互界面操作环境。该研究,无论在理论上还是技术上都具有较高水平。研究是成功的,该成果在国同处于领先地位,与国际上同类技术相比也有特色。该课题的理论研究成果及其开发的三维人机交互软件系统既有重要的理论意义又有应用价值,在国内处于领先水平,可进一步推广应用。1999年度获中国船舶工业总公司科技进步三等奖。
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