面向虚拟装配交互界面用户意图捕获的专家系统研究与设计

发布时间：2017-07-05 16:11

  本文关键词：面向虚拟装配交互界面用户意图捕获的专家系统研究与设计

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【摘要】：随着计算机技术、通信技术、传感器技术等信息技术的发展以及人们对产品体验要求的提高,自然和谐的人机交互界面已成为研究热点。传统的人机交互界面由于以机器为中心,用户认知负荷和操作负荷比较严重,已经很难满足未来计算机应用以人为中心的需要,因此人机交互方式正成为计算机应用发展的主要阻碍。人机交互的发展方向是人人交互,即机器能感知人的意图,因而有必要提高机器的感知能力。目前传统的虚拟装配交互界面感知能力较低,且交互方式仅有显式交互,用户的操作和认知负担较重,需要寻求新的交互方式以提高用户的交互体验。隐式人机交互是以人为中心的新型人机交互,是交互领域的重要研究前沿。在隐式交互模式下,用户只需关注交互任务本身,无需关注任务的执行方式和过程,机器像人一样具有感知能力,能感知用户显式意图,并利用上下文信息和显式意图推理出用户的隐式意图。用户完成显式交互意图,机器完成用户的隐式交互意图,他们彼此配合完成交互任务,提高了交互效率。因此融入隐式交互的虚拟装配感知交互界面具有重要的研究价值。本文得到国家自然科学基金项目(No.61472163)和山东省重点研发计划项目(2015GGX101025)的资助,以基于视觉的虚拟装配手势交互为应用平台,以降低用户认知负担和操作负担为目标,对虚拟装配交互界面的用户意图智能感知进行了研究。用户意图智能感知是用户和机器进行语义沟通的桥梁,也是实现隐式人机交互的重要部分。怎样实现虚拟装配交互界面用户意图的智能感知及隐式交互是本论文研究的重点。本论文的创新点主要体现在以下几个方面:(1)构建显式交互知识库和隐式交互知识库与现有意图捕获方法不同,本文通过对交互过程中用户操作意图的分析,将用户操作意图分为显式操作意图和隐式操作意图两个方面。我们分别从这两方面获取虚拟装配界面知识,建立场景知识模型和用户知识模型,用于知识表示。在此基础上,本文分别构建显式交互知识库和隐式交互知识库,利用专家系统推理,实现了用户显式操作意图和隐式操作意图的智能感知。(2)提出了虚拟装配交互界面中的人机相向互动算法本文提出了两种情景下的虚拟装配交互界面中的人机相向互动算法:人手向目标位置平移时根据位置关系的场景主动拉近算法和抓放物体时根据方向关系的场景物体旋转算法。该算法体现了以人为中心的交互理念,设备能感知用户操作意图,并主动完成用户的隐式意图,降低了用户的操作时间和移动距离。
【关键词】：虚拟装配 知识模型 显式交互知识库 隐式交互知识库 专家系统 智能感知 隐式交互
【学位授予单位】：济南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG95;TP11
【目录】：

• 摘要7-9
• abstract9-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景与意义11-13
• 1.2 研究现状13-15
• 1.2.1 用户意图捕获13-14
• 1.2.2 隐式交互14-15
• 1.3 本文主要研究内容15-16
• 1.4 本文的组织结构16-17
• 第二章 基于视觉的虚拟装配界面手势交互关键技术17-23
• 2.1 基于Kinect的手势分割17-20
• 2.2 基于手势主方向和类-Hausdorff距离的手势识别20-22
• 2.3 基于三维人手模型的手势跟踪22
• 2.4 三维场景物体建模22-23
• 第三章 虚拟装配交互界面用户意图感知的专家系统23-39
• 3.1 虚拟装配交互界面用户意图感知的专家系统结构23-24
• 3.2 知识获取及表示24-30
• 3.2.1 用户操作意图24-25
• 3.2.2 上下文知识获取25-27
• 3.2.3 场景知识模型表示27-28
• 3.2.4 用户知识模型表示28-30
• 3.3 知识库构造30-33
• 3.4 推理机33-34
• 3.5 虚拟装配用户意图智能感知算法34-39
• 3.5.1 算法流程34-36
• 3.5.2 用户意图捕获36-39
• 第四章 虚拟装配界面的隐式交互专家系统39-51
• 4.1 隐式交互知识表示39-41
• 4.2 隐式交互知识库构造41-42
• 4.3 基于场景任务的用户隐式意图感知算法42-51
• 4.3.1 场景物体感知拉近算法44-45
• 4.3.2 场景物体旋转算法45-47
• 4.3.3 隐式交互用户意图捕获47-51
• 第五章 实验结果与结果分析51-61
• 5.1 实验条件51-53
• 5.2 人手向物体位置平移实验53-55
• 5.2.1 实验设计53
• 5.2.2 实验结果及分析53-55
• 5.3 抓取物体和调整物体位姿实验55-57
• 5.3.1 实验设计55
• 5.3.2 实验结果及分析55-57
• 5.4 总装配任务实验57-61
• 5.4.1 实验设计57-58
• 5.4.2 实验结果及分析58-61
• 第六章 总结与展望61-63
• 6.1 全文总结61-62
• 6.2 下一步工作计划62-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-68
• 附录68-69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：522653