人机交互前景

基于生物特征的识别技术、基于环境的情境识别技术，基于j致体验的全方面感知技术等，将在市场呈现强劲的需求趋势。  如今，每小时有300万个苹果应用被x载；上每分钟发送1000万条信息。但这还远远不够，万物互联时代智能设备将延展人类的感官和认知能力，甚至拥有听觉、视觉、触觉。基于此，全新使用场景将会应运而生，并重塑一切方式和关系，而排在首位的正是人与设备之间的连接关系和交互方式。  人机交互变革将是继个人计算机、互联网、云计算、大数据之后的第五次信息技术领域的重大技术革命。

?体感技术

体感技术在体育教学中的应用，就是学习者在认知策略指导下，学习者通过自身的肢体动作和语音自然输入方式与体感信息设备发生交互，通过电子屏幕判断自身运动的工作出现问题，进而能够得到及时的反馈，Kinect通过相应的体感外设、3D摄像头等成像设备、阵列式麦克风等设备侦测到学习者的感官动作，获取学习者的彩色、深度与声音的数据流，然后通过数据分析、技术与处理，并与内置人体动作进行对比分析，判断学习者的动作存在的问题，触发相应的应用程序事件，对学习者的动作作出判断，然后以视觉或者听觉的形式，在系统的界面上将其反馈给学习者，提高学习者的学习技能。

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体感技术总体设计

　　设计了机械臂体感控制系统，上饶受限空间体感，总体分为运动采集模块、机械臂控制模块、机械臂运动模块三部分，受限空间体感公司，。

　　运动采集模块采集人手臂的姿态信息，经过姿态解算和无线传输到达主控制器，通过舒适控制算法的处理，受限空间体感企业，实现从手臂姿态到机械臂动作之间的映射，令机械臂的肩、肘以及腕关节处的舵机转到目标角度，实现体感控制机械臂。

　　1.2 机械臂系统设计

　　为减少加工机械臂结构所消耗的时间和成本，利用机器人套件的舵机及其可组装散件，搭建了五自由度刚性机械臂，并以人肩部为原点建立手臂平面坐标系，。分析体感姿态用到了运动学正反解算法，采集手臂角度α、β，解算后映射到右侧机械臂的五个关节处舵机转角（图1中①~⑤），实现机械臂定位。

　　基于惯性体感技术，设计了一种集成MPU6050陀螺仪模块、24L01无线发射模块和STM32单片机于一体的小型可穿戴式无线姿态监测模块，通过通信组网，将实时采集到的姿态信息经运算处理传回主控制器。

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