基于感性工学和语义差异法的陶瓷用户体验设计研究

本研究应用感性工学和语义差异法，从视觉和触觉维度探讨用户的使用体验。通过对具有代表性的斯堪的纳维亚公司的陶瓷产品的测评，从设计角度提出策略：如何遵循用户体验进行陶瓷产品设计创新。在具体的设计研究阶段，首先，对30位斯堪的纳维亚的陶瓷产品设计师进行访谈，确定了用来测评的14个样本；然后，采用语义差异法设计量表收集数据，39位被测者参与了样品的评估和访谈，将所收集到的数据运用因子分析法进行降维和分类，最终获得三个主成分矩阵。分析认为：具有积极的触觉感知和触觉记忆、易用性的陶瓷产品能够增强用户体验；积极的视觉体验可以通过陶瓷产品简约的造型和时尚的装饰来实现。     

经纬纱干湿纺纱方式对亚麻平纹织物性能的影响

为了探讨经纬纱的干、湿纺纱方式及其不同组合对亚麻平纹织物性能的影响，对比4种干纺转杯纺或湿纺环锭纺亚麻纱作为经纬纱的纯亚麻平纹织物的服用性能、触觉风格、舒适性的差异。结果表明：在织物力学性能方面，4种织物强力均较大，其中经纬纱均为亚麻湿纺纱的织物力学性能最好；在织物保形性和舒适性方面，干纺、湿纺纱交织的织物较优；在触觉方面，经纱为干纺纱、纬纱为湿纺纱的织物的表面最光滑。文章从纯亚麻干纺纱与湿纺纱交织角度出发，对改善纯亚麻平纹织物的服用性能和穿着舒适性进行研究，为生产性能更优异的纯亚麻织物提供了一种思路。     

面向机器识别-人类感知的联合振动触觉编码

为了精确地传输信号内容含义，实现智能识别与信号重建，针对振动触觉信号，提出了一种面向机器识别-人类感知的联合编码方案。在编码端，将三维振动信号转化为一维信号，采用短时傅里叶变换提取信号的语义信息，并实现语义信息高效压缩与表征。在解码端，基于语义信息采用全卷积神经网络实现触觉的智能识别；同时，将原始信号与基于语义信息的重构信号的残差值作为语义信息的补偿，逐步提高重构信号的质量，满足人类感知需求。实验结果表明，所提方案用较低比特率的语义信息实现触觉识别，同时在满足人类感知需求情况下，触觉数据的压缩效率有所提高。     

面向ERT大面积触觉传感的自适应优化成像方法

在动态的非结构化环境中,有效地感知物理接触对于智能机器人安全交互至关重要。为了能够检测各种潜在的物理交互,需要在机器人表面部署大面积触觉传感器。目前,现有的大面积触觉传感器主要是通过传感阵列方式实现的,但是大规模部署传感元件在实际应用中存在巨大挑战。电阻层析成像(Electrical Resistance Tomography, ERT)技术作为一种连续传感方式,有望克服传统触觉传感阵列的一些限制。为此,利用ERT设计了一款新型的大面积触觉传感器。在此基础上,提出了一种基于自适应感兴趣区(Region of Interest, ROI)的图像重构算法,将图像重构限制在交互区域内,以提高传感器的空间分辨率。为了验证提出成像算法的有效性,通过仿真与物理实验对其进行了全面评估。实验验证了该算法可以有效提高触觉传感器在交互区域的空间分辨率,使其具有较高的测量精度。实验结果表明,该传感器的平均定位误差为0.823 cm,能够准确地识别8种不同交互模式,其精度高达98.6%。这一研究工作表明,该传感器为机器人具身触觉传感的实现提供了一个新的解决方案。     

触觉传感器技术研究现状及发展趋势

触觉是仪器感知外部环境的重要信息来源。从触觉传感器系统构成的维度出发，对触觉传感器的材料、结构、工艺、电路系统等技术领域深入分析了国内外技术热点，在研究分析的基础上提出了触觉传感器的发展趋势。     

材料弹性对摩擦触觉感知的影响研究

材料弹性是影响触觉感知的物理属性之一，从皮肤的“感”和大脑的“知”系统研究材料弹性对触感的影响规律具有重要意义。通过对手指触摸不同弹性特征表面的摩擦、振动信号以及激发的触感脑电信号进行特征参数提取，建立了材料弹性模量E与触感特征参数的关系，实现了弹性表面触感的部分量化表征。结果显示：手指触摸橡胶材料的摩擦力以滞后摩擦分量为主；手指触摸陶瓷和塑料材料时滞后摩擦和黏着摩擦共同影响表面接触摩擦力。相关性分析显示材料E与手指触摸材料的摩擦因数μ、振动频谱最大幅值A_max、振动信号的递归参数角线长度均值L和垂直线段长度均值TT均呈负相关，表明材料E越小，振动系统的稳定性越差，复杂度越高。大脑触觉感知的加工时间为触摸开始后的200～400 ms之间，弹性触感激活的脑区主要是大脑中后部的顶叶区及枕叶区；相关性分析显示材料E和触感脑电P300峰值呈正相关，说明材料E越低，激发的大脑神经元兴奋度和注意力越低。手指触摸振动信号A_max与触感脑电信号的P300幅值负相关，表明触觉感受体的近端机械刺激与大脑的认知相关联。触摸过程的μ、A_max、...     

基于小波分析的阵列滑觉信号识别方法

机械手指尖能够更好地感知物体的运动状态信息，对实现类似于人手的稳定抓握至关重要。为了使指尖末端对物体的滑觉信息具有更好的感知能力，提出了一种基于离散小波变换的触滑觉信号识别方法。首先将触觉传感器25个触点的信息，采用相关系数法进行融合；然后将得到的信息进行小波变换，观察切向力信号和法向力信号在频域成分中的不同。最后，采用离散小波算法，通过多次试验，设定合适的小波系数，进行特征值提取，对切向力和法向力进行区分。实验结果表明，在以3 N大小的法向力作用下，分别对刺状球、光滑球、凸点球3种轮廓不同的物体施加干扰引起滑动，其设定的同一小波系数阈值±0.018仍能很好的区分压觉和滑觉信号。本识别方法可以为机械手实现稳定抓取提供依据和技术支撑。     

明胶/羧化壳聚糖栅控氧化物神经形态晶体管

模仿大脑感知信息处理方式对于仿生智能感知系统的设计具有重要意义,而采用具有生物相容性和生物可降解特性的功能材料构建环境友好型神经形态器件是突触电子学研究的重要内容。本研究采用明胶/羧化壳聚糖(GEL/C-CS)复合电解质薄膜作为栅介质制作氧化物神经形态晶体管,模仿了不同湿度下的突触响应行为,包括兴奋性突触后电流和双脉冲易化。基于不同刺激数量下的突触塑性行为,提出了一种触觉对物体识别程度的量化处理方式。进一步搭建人工神经网络,实现了对MNIST手写数字的识别,识别精度达90%以上。这种GEL/C-CS栅控神经形态器件对仿生智能感知和脑启发神经形态系统的设计具有一定的参考价值。