摘要：为了实现增强现实系统中抓取动作的识别,针对传统方法实时性不强、容易产生误判的不足,提出了基于先验知识的虚拟抓取识别算法。通过对大量实验数据的分析,提取关键数据进行处理并完成决策树的构建,通过基于一种数据拟合的碰撞检测方法,真正实现了真实手对虚拟对象的抓取识别。实验结果表明:该算法识别率高、实时性好、交互自然真实,较好地满足了增强现实系统中抓取交互的需求。

摘要：针对目前面向大型复杂机电产品的虚拟装配环境中力反馈装置所能提供的触觉力偏小的问题,提出一种基于微型低摩擦气缸的内置式力反馈数据手套.首先介绍了手套结构及其工作原理;然后搭建了实验系统,基于牛顿迭代法进行运动学方程组求解,验证了手套的角度测量和力反馈功能;最后开发了手套的人机交互控制系统,采用D-H理论来描述虚拟手的空间位置,基于虚拟墙的弹簧-质点模型计算虚拟力.实验结果表明,所设计的数据手套可实现大触觉力的反馈,满足虚拟装配系统虚拟抓取的需求.