【摘要】：針對(duì)仿真參與者在長(zhǎng)時(shí)間佩戴虛擬現(xiàn)實(shí)頭盔時(shí)會(huì)出現(xiàn)失去方向、惡心嘔吐等仿真病的問(wèn)題。產(chǎn)生仿真病的原因很多,其中,視覺(jué)延遲是產(chǎn)生仿真病最重要的原因。本文以減小仿真過(guò)程中產(chǎn)生的視覺(jué)延遲為目標(biāo),從提高頭部運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)精確性的角度出發(fā),建立精確的頭部運(yùn)動(dòng)模型,提出和比較三種有效的預(yù)測(cè)算法(基于CV和CA模型的卡爾曼濾波頭部運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)算法和基于sEMG的頭部運(yùn)動(dòng)時(shí)延補(bǔ)償算法),并得到預(yù)測(cè)算法的相關(guān)結(jié)果。論文主要工作有:(1)對(duì)sEMG信號(hào)進(jìn)行了概述,并闡述了sEMG信號(hào)的產(chǎn)生原理和特點(diǎn)。對(duì)虛擬座艙環(huán)境下人體頭部的運(yùn)動(dòng)特性和相關(guān)骨骼肌肉進(jìn)行了研究。對(duì)視覺(jué)延遲進(jìn)行了概述,并闡述了視覺(jué)延遲產(chǎn)生的原因。(2)對(duì)頭部運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)計(jì),確定實(shí)驗(yàn)運(yùn)動(dòng)類(lèi)型。利用肌電儀和陀螺儀分別采集了576組肌電數(shù)據(jù)和432組慣性數(shù)據(jù)。(3)建立CV模型和CA模型,并對(duì)兩種算法(基于CV模型的卡爾曼濾波頭部運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)算法和基于CA模型的卡爾曼濾波頭部運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)算法)的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行比較。(4)設(shè)計(jì)sEMG信號(hào)預(yù)測(cè)頭部運(yùn)動(dòng)可行性實(shí)驗(yàn),對(duì)sEMG信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取,將提取的特征量輸入前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并將訓(xùn)練后得到的角加速度輸入卡爾曼濾波器進(jìn)行預(yù)測(cè)。建立基于sEMG的頭部運(yùn)動(dòng)時(shí)延補(bǔ)償模型,并對(duì)兩種算法(基于CA模型的卡爾曼濾波頭部運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)算法和基于sEMG的頭部運(yùn)動(dòng)時(shí)延補(bǔ)償算法)的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行比較。
【圖文】：

圖 1.2 DataVisor80進(jìn)行精確的預(yù)測(cè)，，需要建立有效的頭部運(yùn)動(dòng)模狀態(tài)的數(shù)學(xué)模型，應(yīng)用較為廣泛的有常速度（Ct Acceleration，CA）模型、Singer 模型和當(dāng)前統(tǒng)部運(yùn)動(dòng)存在偶然性、隨機(jī)性，無(wú)法事先獲取其運(yùn)

自主設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的波音737座艙
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：V216.8;TP391.9

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2546631