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基于矿山设备实训手部运动模型的数据手套

刘宁宁

刘宁宁.基于矿山设备实训手部运动模型的数据手套[J].工矿自动化,2019,45(11):31-36..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019040095
引用本文: 刘宁宁.基于矿山设备实训手部运动模型的数据手套[J].工矿自动化,2019,45(11):31-36..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019040095
LIU Ningning. Data glove based on hand motion model for mine equipment training[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(11): 31-36. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019040095
Citation: LIU Ningning. Data glove based on hand motion model for mine equipment training[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(11): 31-36. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019040095

基于矿山设备实训手部运动模型的数据手套

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019040095
基金项目: 

煤炭科学技术研究院技术创新基金资助项目(2017CX07)

详细信息
  • 中图分类号: TD791

Data glove based on hand motion model for mine equipment training

  • 摘要: 矿山设备实训采用虚拟现实技术互动操作真实性较差,而现有微惯性传感器式数据手套通过优化数据处理算法以减少传感器布置数量导致准确性不高。针对上述问题,在介绍人类手部结构和手部运动力学模型的基础上,分析了矿山设备实训基本动作及运动特点,提出了二指六连杆七自由度矿山设备实训手部运动模型,从而可减少微惯性传感器布置数量;基于四元数法推导了指骨位置及姿态解算算法;开发了基于矿山设备实训手部运动模型的数据手套。在手套腕部固定Tracker追踪器来获得前臂绝对坐标,在手套大拇指和食指处布置微惯性传感器以提供指骨载体坐标,并通过指骨位置及姿态解算获得指骨在导航坐标系的位置及姿态,从而实现虚拟场景手部运动姿态实时重生成。测试结果表明,矿山设备实训基本动作的最大误差为9 mm,小于控件最小直径,满足矿山设备实训操作需要。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2019-11-20

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