面向触摸屏图像再现的力触觉接口与交互技术研究

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基于触摸屏的智能设备已广泛应用于人们的日常生活中。触摸屏具有显示可视化数据和检测手指触摸位置的功能,其为人们提供了一种与虚拟环境交互的新方法。通常,用户通过视觉和听觉与触摸屏设备进行交互,但力触觉交互非常有限。力触觉交互是一种可双向传递信息的新型人机交互技术,它能够让操作者触摸、感知和操纵虚拟物体,并向操作者再现虚拟物体的表面摩擦、纹理、柔软度、材质等多种与触觉相关的特征信息。尤其是对于盲人或视障人士来说,力触觉交互为他们感知在触摸屏上显示的图形、图像和虚拟环境等多种数字化信息提供了一条重要的途径。然而,目前面向触摸屏应用的人机交互技术普遍缺乏有效的力触觉感受,且很少考虑符合人的生理感知特性的力触觉表达方法。针对触摸屏交互的特点和实际需求,本文首先从人的生理感知特性出发,将力触觉交互技术与触摸屏设备相结合,分别设计了包括手持式和手指可穿戴式在内的三种力触觉装置,这些装置可通过多模式的力触觉反馈来再现虚拟物体或图像的多种特征信息。接着,为了更好地帮助人们在触摸屏上感知图像的空间信息,本文首次将基于深度学习的图像平滑算法应用于智能设备,以便在触觉再现之前先对原始图像进行平滑处理。最后,本文通过对图像轮廓和形状的力触觉再现实验,检验了三种力触觉装置的性能和特点,并验证了提出的力触觉表达方法的有效性。具体而言,针对触摸屏交互缺乏足够的力反馈,且再现模式单一的缺点,设计了一种具有多模式力触觉反馈功能的笔式力触觉接口装置MH-Pen。该装置内部集成有四种类型的执行器,可同时向用户传递交互中产生的力信息和触觉信息。通过将基于磁流变液的小型被动力反馈执行器与主动执行器相结合,该装置可以为交互提供大范围的精确反馈力。在虚拟刚度的再现实验中,提高力反馈的精度和使用多模式的力触觉反馈,显著提升了装置的刚度再现性能,以及受试者对虚拟刚度的主观感知分辨率。为了给用户在触摸屏上的滑动提供局部可变的侧向力反馈,利用磁流变弹性体导电、导磁,以及与触摸屏之间具有高摩擦系数的特点,设计了一种被动球形执行器。该执行器的实现包括制作各向同性的天然橡胶基磁流变弹性体;根据测试得到的磁流变弹性体的导磁和表面摩擦特性,建立执行器的侧向输出力模型;利用有限元分析得到具体的结构参数,并制造样机;通过标定试验确定样机侧向输出力的电流控制方法。该执行器具有多自由度运动能力,且可直接与触摸屏进行交互,很好地满足了多人和多点交互的需求。受可穿戴触觉系统的启发,开发了一种用于触摸屏交互的手指可穿戴式力触觉接口装置FW-Touch,其具有法向力、侧向力和振动触觉反馈能力,允许用户通过在触摸屏上的滑动和按压等主动探索方式来全面地感知虚拟物体表面的摩擦、硬度和粗糙度等信息。另外,为了产生足够的法向力反馈,设计了一种无需密封的小型磁流变泡沫执行器,并利用基于霍尔效应传感器的力控制策略来对其输出力进行校正。为了更好的再现图像的空间信息,本文利用基于卷积神经网络的图像平滑方法来获取图像的主要结构特征。该方法能够模拟相对全变分滤波器的图像平滑效果,并显著减小图像平滑所消耗的时间。然后对平滑图像进行形状和轮廓特征的提取,并将图像的空间特征转换为适合通过力/触觉进行表达的形式。在此基础之上,使用本文开发的力触觉装置在触摸屏上对图像的空间特征开展力触觉再现实验研究。首先,通过改造MH-Pen,本文提出了基于运动方向引导的轮廓再现方法,显著提升了受试者的轮廓识别正确率,并减少了感知过程所消耗的时间。接着,通过对比实验,本文比较了三种装置的形状再现效果,并首次研究了基于侧向力的触觉错觉理论在触摸屏上再现图像形状特征的性能。实验结果表明,侧向力场仅对波形梯度连续变化的图像具有较好的形状再现效果,而位移场对不同类型的图像均能获得较好的形状再现效果。另外,该研究的结果还表明,图像平滑在提升人们感知和理解图像空间特征的能力和准确性方面起着非常重要的作用。
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