基于物理的虚拟手抓持力觉生成和反馈

提出了一种基于物理的虚拟手静力抓持虚拟物体力觉生成和反馈方法,借鉴机械手抓持原理,在建立基于物理的虚拟手静力抓持通用力学模型并对其进行可解性分析的基础上,针对通用力学模型的多解性,提出了虚拟手最小力螺旋模型以生成力觉,并根据抓持物体的不同,进行模型实例化,实时求得各虚拟手指上的力和(或)力矩,实验结果表明,借助于本文的力觉生成和反馈方法,利用CyberGrasp力觉反馈数据手套,用户可在抓持虚拟物体时感受到真实的接触力。     

交互式乐器演奏的六自由度力觉渲染方法

目的在进行虚拟乐器交互演奏时,需要模拟触力觉-视觉-听觉多通道同步反馈,其中触力觉反馈的难点在于模拟人手操作乐器的六自由度(6-Do F)力觉交互过程。方法提出一种基于混合模型和单边约束优化的六自由度力觉合成方法,实现了虚拟人手和琴弦的多点多区域接触力觉模拟。虚拟人手采用层次化球树模型表达,古琴采用混合模型表达,其中琴体和琴弦分别采用层次化球树模型和直线解析模型。提出了基于混合模型的离散碰撞检测算法,实时检测虚拟手和琴弦是否产生碰撞;基于发生碰撞的几何元素对建立单边不可穿透约束方程,通过Active Set方法求解约束优化后方程,获得6维位姿变量保证图形显示场景中的虚拟手不会和琴弦产生穿透。为模拟琴弦变形,提出变直径的圆柱体模型来模拟琴弦在不同振动幅度下的动力学响应;提出交互状态敏感的力计算模型以刻画人手在弹奏不同状态琴弦(静态、振动态)的力觉感受差异。结果基于力觉交互设备Phantom Premium 3.0建立了实验平台,实验结果表明,本文算法可以模拟单点、多点等不同接触状态,并能模拟6维力和力矩,操作者可以感受到琴弦振动时的细腻力感觉,力觉交互过程稳定,算法计算效率在1 k Hz以上。结论算法可模拟针对琴弦一类的超薄形状物体的多点接触力觉交互过程,算法计算效率高,包含碰撞检测、约束优化、琴弦变形仿真等计算回路的更新频率也能达到要求,该混合模型能为后续复杂形状物体的碰撞响应研究提供思路。     

基于物理的虚拟手交互碰撞力觉生成和反馈

提出一种考虑摩擦的虚拟手交互碰撞力觉生成和反馈方法,以让用户手指感受到逼真的冲击,增强虚拟操作的真实性和沉浸感．该方法首先运用冲量定理和弹性恢复系数,求得质点刚体在二维空间碰撞后的运动状态,然后结合库仑定理,生成质点刚体有摩擦的碰撞力,并拓展到三维空间的虚拟环境中,计算非质点的虚拟刚体碰撞的力矩,再通过虚拟手静力抓持力觉生成模型,将碰撞力和碰撞力矩作用到虚拟手上,求得每个虚拟手指受到的冲击力．当虚拟手抓持的物体与其它虚拟物体发生碰撞时,利用CyberGrasp力觉反馈数据手套,用户手指可感受到逼真的冲击力．实验结果表明运用所提出的方法,用户在虚拟装配时可感受到真实的碰撞力．     

基于物体目标阻抗的多指手协调混合阻抗控制的研究

本文在多指手协调控制的基础上,提出了协调混合阻抗控制方法。在不同方向引入位置或力控制的物体目标阻抗,根据多指手协调控制的动力学方程设计计算力矩控制器,并对ＢＨ－１手抓持物体在自由空间和受限空间运动进行了仿真研究。结果表明,采用协调混合阻抗控制可使物体在被抓持过程中按期望的位置和力轨迹运动,且具有较好的动态性能。     

虚拟环境中灵巧手主从抓持的实现

研究了虚拟现实环境中人手和灵巧手的抓持动作.利用数据手套采集人手的运动信息,将人手的运动 映射给灵巧手,通过搭建人手和灵巧手的模型,在虚拟环境下实现了主从抓持操作.探讨了关键技术问题:异构系统 运动映射、碰撞检测、虚拟力建模、稳定抓持的判据.􀁱     

基于数据手套的人机交互环境设计

在对于手结构和手关节运动深入分析的基础上,建立了基于约束的,以关节为节点的“父,子物体”链接的虚拟手模型,绘制了虚拟手。通过对数据手套及接口的分析与设计,根据手运动类型的约束条件及图形变换原理,实现了基于数据手套的手势合成,碰撞检测和碰撞处理的三维交互操作环境,在该虚拟环境中,虚拟手可以进行飞行,抓骤,释放物体等各类运动与操作。     

虚拟手抓持规则融合策略研究

群体虚拟手抓持规则是虚拟手和虚拟物体进行抓持操作的交互规则,用于判定虚拟手是否能够成功抓持物体。对基于几何的虚拟手抓持规则和基于物理的虚拟手抓持规则分别进行了研究,针对基于几何的虚拟手抓持规则规则简单、仿真效果较差,基于物理模型的虚拟手抓持规则计算复杂、难以实现实时仿真的问题:（1）改进基于几何的虚拟手抓持规则,通过接触点位置、法矢和抓持面法矢制定抓持规则,使其效果逼近力封闭虚拟手抓持规则;（2）利用力封闭计算中抓持接触点和法矢不变的特性,通过内力配比避免了抓持操作中的非线性规划求解,使抓持操作阶段实现实时仿真;（3）通过几何约束进行初始抓持判断-力封闭计算校正-内力配比力封闭计算的策略,实现了完整的抓持过程实时仿真。设计的交互实验说明该抓持规则能实现高沉浸感和实时性的抓持仿真,可以应用到虚拟训练、虚拟装配等仿真平台。     

机器人多指手灵巧抓持规划

抓持规划是机器人灵巧手要完成预期任务所面临的一个重要问题．本文采用主从操作方式进行灵巧手的指尖抓持规划，由人手决定抓持接触点的位置， 灵巧手通过调整其手掌的位置和姿态保证各手指在人手指定的位置上抓持物体．根据灵巧手的操作特点，提出以关节灵活度来描述关节运动各向同性的能力，并据此定义灵巧手操作灵活度，作为灵巧手抓持位形性能的评价指标．以最大操作灵活度作为优化目标函数，寻求最优的抓持性能．同时，借鉴人手的抓持经验，通过主从操作方式，建立从人手到灵巧手的运动映射关系，从而为手掌位置优化问题提供合理的初值．仿真实验结果说明了文中方法的有效性．     

多指手操作:运动学算法和实验

本文探讨了多指手的运动学操作问题，即给出被抓物体所要运动的轨迹，如何用多指手进行操作以实现物体的运动，也即怎样根据物体的运动来确定各手指的运动．我们提出和考察了三种运动学操作算法：广义逆算法、接触轨迹控制算法和抓持优化算法．每种算法各有其特点，可根据具体的操作任务加以采用，甚至可综合用于复杂操作任务的不同阶段．在实验系统ＨＫＵＳＴＨＡＮＤ上以两指手操作蓝球的实验实现了这些算法，考察了其可行性和有效性．     

基于双目视觉的人手定位与手势识别系统研究

提出了一种新的人手特征点提取方法,该方法将人手的质心作为匹配点,根据双目视觉定位数学模型计算目标位置信息,同时通过图像分割获取人手轮廓,利用轮廓凸包点特征来识别不同手势.在此基础上,研究设计了一种光学人手定位与手势识别系统,该系统在实时定位空间人手三维位置的同时,能够识别出相应的手势,可将其作为虚拟手的驱动接口,实现对虚拟物体的抓取、移动和释放操作.     

人手抓持识别与灵巧手的抓持规划

本文研究灵巧手采用指尖抓持方式时的抓持规划方法．在相同的操作环境和操作对象下 ，由人手决定抓持接触点的位置，利用人手运动测量装置测量人手抓持位置，通过一定的映 射关系将其转换为灵巧手的抓持位置及其掌系的位姿，再根据灵巧手自身的结构通过运动学 反解确定其抓持位形．     

虚拟手自然抓取动作生成研究

在虚拟抓取规划中,生成稳定的抓取姿态非常重要,但是只考虑稳定性往往会导致抓取姿态不符合自然的人手抓取习惯.为了生成既满足物理约束又符合人手抓取习惯的自然抓取姿态,提出一种基于抓取分类理论的虚拟手自然抓取规划算法.首先根据人类抓取分类理论,基于人类行为构建物体形状与人手抓取姿态之间的映射关系,然后在动作规划中加入人手抓取姿态的引导,最终在虚拟手的位姿空间中找到一组自然的抓取姿态.对于复杂的多部件物体,先将其分割成可抓的部件,再对可抓部件进行自然抓取动作的生成.实验中展示了以人类抓取分类理论中的5种人手抓取姿态为指导,对常见的三维物体生成自然抓取姿态的结果,经用户评估,所提算法生成的抓取动作相比其他算法更符合人手抓取习惯.     

一种基于强化学习的多指手位置控制方法

为解决多指手模型复杂和模型参数不确定问题，针对一类不确定系统，给出了一种基于强化学习的控制方法，该方法将反馈控制与强化学习相结合；在多指手的控制中，反馈控制使关节和被抓持的物体运动跟踪期望轨迹，强化学习控制使关节和被抓持的物体运动逼近期望轨迹；仿真结果表明，该方法能克服多指手动力学模型的不确定性和黏性滑动摩擦力造成的影响，具有良好的鲁棒性，提高了控制性能。     

面向人机工程学测试的虚拟手仿真模型

以人机工程学测试为目标提出虚拟手仿真模型,建立虚拟手运动学模型。提出一种曲线拟合的校准方法,以获取精确的数据,更好地控制虚拟手的运动。建立弹簧模型计算手与被抓取物体之间的受力,以视觉渲染的形式将其反馈给用户。实验结果表明,虚拟手可自然地抓取三维虚拟物体,视觉反馈的使用可免于购买昂贵的力反馈设备。     

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。     

柔性手抓持平面物体的最佳状态分析

本文将柔性手抓持物体的细微平面运动力学模型简化成质量刚度系统,导出物体系统的广义平移刚度、广义扭转刚度、广义耦合刚度.引进抗扰动指标作为衡量系统承受扰动力和力矩的综合效应.分析了系统平衡状态的稳定性条件,并认为在满足静力平衡条件、状态选择条件和稳定性条件下.抗扰动指标取得最大值时为最佳抓持状态.采用非线性规划理论进行系统综合.最后以A3-A3-A3型柔性手抓持椭圆为例,进行数值求解.     

机器人灵巧手抓持分类器的设计与实现

机器人灵巧手的抓持分类是抓持规划的一个主要问题．本文应用模式识别技术设计和实现了 一种基于高斯混合模型GMM的分类器． 采用Expectation Maximization(EM)算法估计GMM的 参数，对人手的抓持动作进行识别与分类，经过人手到机器人手的关节空间运动映射，实现 了机器人灵巧手的抓持动作分类．该分类器可以应用于在线抓持规划．     

机器人灵活手的运动分析和力分析

机器人灵活手可以稳定地抓持任意形状物体,或利用手指的运动操纵物体相对于机器人末杆(或手掌)的运动.它的运动学和力传递关系比一般开链机器人复杂得多.本文分析了在被抓持物体与手指指尖,手指指尖与手指关节之间力和虚位移的关系.利用线性变换的理论揭示了过约束、欠约束和奇异状态的形成条件.本文还分析了手指机构冗余自由度、亏缺自由度和奇异位形对抓持的影响.这些结果为机器人灵活手的设计和控制方案的规划提供了理论依据.     

Leap Motion关键点模型手姿态估计方法

在虚拟操作的人机交互中,为解决视觉方式人手姿态估计的问题,提出一种基于Leap Motion采集设备的关键点模型手姿态参数估计方法.该方法通过建立关键点模型,利用Leap Motion采集的少量手势信息计算模型中人手关键点的空间位置,并将其作为手姿态的估计参数.实验结果表明,文中方法能够实时地估算出手各个关键点的位置以驱动虚拟手运动,为基于手势的虚拟操作人机交互应用奠定了基础.     

虚拟手模型及其抓取技术

在深入分析手的解剖结构和运动特点的基础上，采用层次结构建模方法，建立了虚拟手模型、然后针对已有的虚拟手抓取规则过于简化的特点，提出了一种新的虚拟手抓取规则．该规则能够使虚拟手正确地抓取虚拟环境中的物体．最后运用虚拟手模型和抓取规则实现了虚拟手对虚拟物体的抓取、移动和释放操作．