抓取操作中手与虚拟物体的自然融合

由于现有硬件和检测条件的限制,抓取中手指与虚拟物体之间往往会有穿透和空隙现象出现,无遮挡时就会被用户察觉;如果立即改变虚拟物体的位置来消除穿透和空隙,会使虚拟物体产生明显跳跃,缺乏交互真实感。分析了运动时手指与虚拟物体的遮挡关系,运用三维图形学中的理论实现对不遮挡情况的判断;将其与灰色预测理论相结合,实现对手的移动预测;根据预测结果和最大速度差原则,自适应地调整虚拟物体的速度,使虚拟物体与手逐渐融合。实验结果表明,使用提出的方法,既可提高抓取的成功率,又能保证虚拟物体与手的自然融合。     

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.     

一种基于非线性弹簧模型的虚拟手交互新方法

基于虚拟手的交互技术在人机交互和人机工程学测试等应用中发挥着重要的作用。为了实现直观自然、实时准确、接近真实世界中的虚拟手与虚拟物体的交互,并计算出反馈作用力,首先提出了用非线性弹簧模型计算抓取作用力,使虚拟手和虚拟环境之间实现了基于物理的交互;然后将计算结果以视觉渲染的形式反馈给用户,并对仿真的速率做了定量分析,以便使仿真速率可以达到屏幕刷新频率和力反馈刷新频率的要求。实验结果表明,虚拟手不仅可以直观自然地抓取3维虚拟物体,而且和3维物体之间能够进行实时交互,同时可计算出反馈作用力。     

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。     

虚实融合场景中的深度感知研究综述

混合现实系统可以提供虚拟信息和真实环境实时叠加的虚实融合场景,在教育培训、文物保护、军事仿真、装备制造、手术医疗和展览展示等领域具有十分广阔的应用前景。混合现实系统首先利用标定数据构建虚拟摄像机模型,然后根据头部跟踪结果和虚拟摄像机位置实时绘制虚拟内容并将其叠加在真实环境中,用户通过虚实融合场景中渲染的图形化线索和虚拟物体特征感知其深度信息,但存在用于指导虚实融合场景绘制的视觉规律和感知理论匮乏、图形化线索可提供的绝对深度信息缺失和虚拟物体的渲染维度和特征指标不足等问题。本文分析了面向虚实融合场景绘制渲染的视觉规律,从用户感知的角度出发,围绕虚实融合场景中图形化线索绘制和虚拟物体渲染等展开综述,并对虚实融合场景中深度感知的研究趋势和重点进行展望和预测。     

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．     

虚拟手操作技术研究及实现

人机交互是虚拟现实的关键技术之一,而虚拟手操作技术是人机交互技术的重要组成部分,是虚拟现实和运动学相结合的产物.在虚拟手操作技术中如何实现实时、准确的抓取一直是人们所关注的问题.首先研究了虚拟手在虚拟场景中的碰撞检测理论,并在此基础上制定了虚拟手对虚拟物体的稳定抓取规则,然后以Open Inventor为软件平台,采用数据手套和位置跟踪器作为主要的输入设备,实现了虚拟手对虚拟物体的抓取、移动、释放等一系列虚拟操作,实例证明了该技术具有很强的实用性.     

基于多感知的空间机械手爪控制研究

对融合了视觉、滑觉、角位移等多种传感器的欠驱动空间机械手爪,研究其对不同形状、质地的物体实现自适应抓取控制。通过传感器反馈控制机械手运动、抓取力,提高机械手的自主能力。在抓取模式选择中,采用基于专家系统的抓取规划,根据物体不同的形状、尺寸选择不同的抓取模式;在抓取力控制中,通过由PVDF制作的滑觉传感器反馈,采用基于滑觉信号的模糊控制方法,对不同质地的物体选择不同的控制参数。通过实验研究验证基于多感知的控制方法对各种物体可以进行可靠的抓取。     

基于物体逻辑状态推理的未知物体视觉分割

为提高机器人的视觉感知能力,提出了一种新颖的基于物体逻辑状态推理的未知物体视觉分割方法.在语义层定义物体逻辑状态空间,根据机器人抓取动作反馈对物体逻辑状态进行推理.在数据层利用RGB-D摄像头采集生成场景3维着色点云,基于物体放置于支撑平面的假设,对所有可能的物体点进行空间聚类和分割,得到初始未知物体集并生成物体初始逻辑状态表示.当物体逻辑状态发生变化时,根据设定规则结合点集运算对物体点云进行重新分割,物体点云集的变化又用于指导物体逻辑状态空间的更新.在7自由度移动机械手系统上,进行了真实积木模拟环境下未知物体的视觉分割与抓取实验,实验结果证实本文方法可以有效提升机器人的视觉感知能力.     

虚拟环境下物体的手抓取

本文分析了手模型及其虚拟环境下物体的操作方法，提出了点接触平面法矢的手握持抓取方法。在此基础上运用虚拟手模型和抓取规则实现了在虚拟环境下对物体的抓取、移动和释放，实例说明能够使虚拟手正确地抓取虚拟环境中的物体。     

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。     

非结构环境下基于人机合作技术的抓取作业研究

介绍了一种利用人机合作技术在非结构环境引导机械手抓取静态目标的方法．分别介绍了将激光—CCD摄像机系统与操作者的经验相结合获得抓取目标位置的方法,及将虚拟现实技术与操作者的经验相结合获得抓取目标姿态的方法．继而利用基于模型的视觉引导技术,引导手臂完成抓取操作．     

虚拟手抓持力觉生成算法真实性的评价

目的 虽然许多学者研发了多种虚拟手交互触力觉生成算法,但是如何评价虚拟手交互触力觉生成算法的真实性是一个富有挑战性的新问题,值得深入研究.方法 构建手指抓持力测量平台,设计3种抓持姿态下指尖静力抓持球体实验内容,测得各指尖作用力的实测值;通过虚拟手静力抓持力觉生成算法,求得这3种抓持姿态下各手指作用力的理论值;对实测值进行统计和分析,并与理论值进行对比和讨论;结果 日常抓持经验和实测值是完全相符的,实测值和理论值很接近且偏差均在可接受范围之内.单个手指作用力或多个手指合力的实测值与理论值的偏差均在1%6%.结论 本文实现了一种基于物理的实验方法,评价和分析了虚拟手静力抓持力觉生成算法的真实性,证实此算法可以逼真地生成虚拟手抓持力,可应用于具有力反馈的自然的虚拟手交互.     

灵巧手抓持规划的虚拟仿真方法

本文介绍在虚拟环境中,通过仿真分析的手段来研究机器人灵巧手抓持规划方案的方法。研究中以人的经验为指导,根据手、物的形状及尺寸等相对关系初步给出定性的抓持方案,以此为基础在虚拟环境中对机器人灵巧手的抓持过程进行仿真分析,判定所给出的抓持规划是否能实现在虚拟环境中的稳定抓持。然后在可行方案的基础上进一步对灵巧手的抓持点位置及抓持姿态进行优化,最终可得到机器人灵巧手对于特定被抓持物的较令人满意的抓持规划方案。     

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.􀁱     

Virtual grasp release method and evaluation

We address a “sticking object” problem for the release of whole-hand virtual grasps. The problem occurs when grasping techniques require fingers to be moved outside an object's boundaries after a user's (real) fingers interpenetrate virtual objects due to a lack of physical motion constraints. This may be especially distracting for grasp techniques that introduce mismatches between tracked and visual hand configurations to visually prevent interpenetration. Our method includes heuristic analysis of finger motion and a transient incremental motion metaphor to manage a virtual hand during grasp release. We integrate the method into a spring model for whole-hand virtual grasping to maintain the physically-based pickup and manipulation behavior of such models. We show that the new spring model improves release speed and accuracy based on pick-and-drop, targeted ball-drop, and cube-alignment experiments. In contrast to a standard spring-based grasping method, measured release quality does not depend notably on object size. Users subjectively prefer the new approach and it can be tuned to avoid potential side effects such as increased drops or visual distractions. We further investigated a convergence speed parameter to find the subjectively good range and to better understand tradeoffs in subjective artifacts on the continuum between pure incremental motion and rubber-band-like convergence behavior.