摘要：在虚拟环境中加入视觉反馈是提高交互性能的有效手段,但视觉反馈对交互性能的影响机理尚不明确.针对此问题,对头戴式虚拟环境中徒手抓取交互的视觉反馈进行了实验研究.首先分析并指定了视觉反馈的类型及颜色量化方法;结合徒手抓取交互的特点,选择了对象反馈、手指反馈和共同反馈3种视觉反馈部位,设计了基准色反馈、对比色反馈和透明度反馈3种视觉反馈颜色;然后通过用户实验,测量了各视觉反馈组合下的徒手抓取反应时间,通过李克特量表获取主观评价.结果表明,反馈颜色和反馈部位对抓取性能均有显著影响,其中,抓取性能与透明度水平呈现显著相关性,并存在拐点;抓取性能与色相没有相关性;反馈部位的选择对抓取性能有显著影响.

摘要：针对笔倾斜输入过程中存在遮挡、视角错觉和缺乏反馈等问题,分析了视觉反馈的增加对笔倾斜输入性能的影响.首先结合笔倾斜的特点设计了图形全跟踪、图形部分跟踪、图形无跟踪、数字全跟踪、数字部分跟踪和数字无跟踪6种不同的笔倾斜视觉反馈;然后通过对比实验考察了经过视觉反馈后,在直接和间接设备上完成不同角间距的目标选择任务时笔倾斜输入的性能.实验结果表明,视觉反馈可以有效地提升目标选择的速度,而跟踪机制可以有效地提高目标选择的准确度;图形反馈的速度快于数字反馈;全跟踪反馈的错误率低于部分跟踪反馈;在直接设备上完成目标选择任务速度快,但在间接设备上完成目标选择任务的准确度更高.最后给出了笔倾斜输入和视觉反馈的使用原则和建议,对笔式界面中的笔倾斜交互和视觉反馈设计具有指导意义.

摘要：目的运用全脑fMRI技术研究视觉反馈增益在运动功能执行中的调节作用。方法设计快、慢两种变化速度的力量跟踪任务,在高低不同的两种视觉反馈增益下令15名正常受试者做右手握力运动,同时接受BOLD-fMRI扫描;采用t检验分析获得不同运动状态与静息状态信号对比的脑功能图,对比观察脑皮层兴奋区的异同。结果四种模式握力运动均可激活初级躯体感觉运动区(SMC)、双侧前运动区(PMC)、辅助运动区(SMA)、小脑、基底节(BG)和对侧后顶叶(PPC)等。随着反馈增益的提高:S1、PPC、PMC、小脑等激活强度、范围均降低,BG恰好相反;SMA激活强度提高但范围缩小,M1表现不明显。结论视觉反馈增益对力量输出有显著影响,不同增益所激活的脑区不同。PPC、PMC、小脑、基底节等参与调节过程。

摘要：为实现精密定位与全方位运动,采用两个微型电机对角驱动原理,设计了一种新的全方位微小型轮式移动机器人.利用蓝牙技术在短距离内进行无线数据传输的优点,来实现机器人无缆化、自动化,以及对机器人的运动控制与位置控制.通过实验测试,机器人达到了0.05 mm的运动分辨率.最后采用CCD相机作为测量元件,并利用所建立的实验系统,引导机器人完成了对目标的自动跟踪实验研究.

摘要：机器人辅助输尿管软镜术可以显著提高泌尿外科医生的手术执行能力.然而,由于人体自然腔道生理约束,导致输尿管软镜在手术过程中存在明显的末端运动偏差,影响手术效率,增加手术风险;同时输尿管软镜末端空间狭小,难以安装可检测末端运动偏差的传感器.针对以上问题,提出了一种基于视觉反馈的输尿管软镜末端运动补偿策略,以霍夫圆检测为基础,自动提取输尿管软镜的视野作为感兴趣区域,降低计算负担;同时,针对输尿管软镜的成像特点,对视野中特有的梳状结构干扰进行了频谱分析和消除.在此基础上,结合ORB算法提取图像信息,通过对前后两关键帧之间的空间关系进行几何描述并求解,得到输尿管软镜末端的角位移.该角位移与输入运动指令之差即为输尿管软镜末端运动偏差,并据此建立了输尿管软镜运动补偿策略.最后借助输尿管软镜机器人样机,利用实验手段对上述过程进行验证,结果显示,输尿管软镜末端的角位移平均计算时间约为21.32 ms,平均计算误差0.33°,最大计算误差1.90°.使用所提运动补偿策略前后输尿管软镜末端运动状态的对比实验结果表明,该运动补偿策略平均补偿误差约为2.17°,最大补偿误差为3.29°,可以显著减少输尿管软镜末端的运动偏差,并具有较好的实时性.

摘要：视觉反馈对运动功能执行的准确性有重要作用,而视觉反馈增益、反馈延迟时间及反馈频率都会影响运动功能的输出。通过测试不同增益的视觉反馈刺激对握力输出的影响,从行为学上研究视觉反馈增益在运动功能执行中的调节作用。作者设计了变化速度快慢不同的两种力量跟踪任务,在高低不同的两种视觉反馈增益下测定12个受试者力量输出的出错率和偏差两个参数。统计分析表明,视觉反馈增益对力量输出有显著影响;对同样的力量变化速度,视觉反馈增益提高使力量输出的调节作用增强。实验结果提示,视觉反馈增益变化会引起不同皮层区域参与运动功能的执行。

摘要：为探究视觉反馈对人体姿态控制的镇定作用,设计基于足底压力中心(COP)偏移量的视觉反馈指示器,在静态与视觉反馈的两种视觉条件下,考察12名健康青年人静止直立姿态的COP变化。对比两种视觉条件下人体姿态的摇摆速度、位移、覆盖面积及频率的差异,并利用配对样本t检验来验证姿态差异的显著性。实验结果显示,视觉反馈条件下,人体姿态摇摆的平均速度增大1.9%～7.6%、位移均方根减小20.2%～30.1%、95%置信椭圆面积减小39.4%;前后方向平均速度、位移均方根和中位频率的变化率分别较左右方向大5.7%、9.9%和147.5%;中位频率由约0.1 Hz增大到约0.3 Hz。该结果表明,基于COP偏移量的视觉反馈对人体姿态控制有明显的镇定作用,且镇定作用表现出方向差异;镇定作用的产生可能与姿态控制频率的提高有关。

摘要：针对具有参数不确定刚性机器人系统的跟踪控制问题,提出了一种基于视觉反馈和全调节RBF神经网络的自适应反演控制器设计方法。根据安装在末端执行器的CCD摄像机提取的特征点确定期望位置,利用与一般设计不同的全调节RBF神经网络逼近系统的不确定项及外界干扰。在调节RBF神经网络权值的同时调节中心点值和影响范围,使得全调节RBF神经网络具有了更强的在线逼近能力。应用Lyapunov稳定性理论,证明了系统的所有信号均有界,控制器可以保证机械臂的运动按指数收敛到期望位置。仿真结果验证了所提控制器的有效性。

摘要：考察了不同类型的视觉反馈对笔倾斜输入性能的影响。针对全图形反馈、部分图形反馈、数字反馈和无反馈4种不同的视觉反馈方式设计实验,测试通过用户倾斜笔来分别选择5°、10°和20°角宽度的扇形目标时的时间和错误率。实验结果表明在提供视觉反馈时会提高实验者选择扇形目标的速度和准确度,全图形反馈呈现出最好的性能。基于实验的结果,讨论了笔倾斜交互技术的设计方法,提出了一些可能的笔倾斜输入技术应用场景。研究结论对基于使用笔倾斜用户交互界面设计具有帮助和指导作用。

摘要：探讨视觉空间下非完整移动机器人的跟踪问题。在不校准摄像机视觉参数的前提下,提出一种利用视觉反馈信息设计非完整移动机器人轨迹跟踪的模糊控制方法。其模糊控制使用Mamdani推理机,包含if-then规则和重心法,对线速度和角速度进行控制。仿真结果证明了该方法的有效性。