基于体感机械臂的舒适控制算法设计研究
分析***手臂在体感控制中的舒适程度，依据疲劳度理论建立手臂舒适范围空间模型。采用体感方式控制机械臂运动，通过径向测试实验与点阵z定实验测试手臂的舒适参数，拟合控制映射函数，提出基于体感机械臂的舒适控制算法。通过动作跟踪与远程抓物实验，测得用舒适算法控制机械手的相对误差在5%以内，***位置j对误差在2 mm以内，舒适度比传统控制算法提高51.8%，在满足体感控制准确度的基础上较大程度保证了使用者的舒适性，提高了体感控制效率。
体感技术是指通过做出肢体动作而无需操作任何复杂的控制设备就可以身临其境的人机互动技术[1]。区别于按键与触摸等传统的交互方式，体感技术提升了操作的灵活性、直观性，在游戏、移动应用、运动***、虚拟学习系统等领域中，有着越来越广泛的应用[2-5]。
目前的体感机械臂控制算法中，对于人手臂与机械臂姿态之间的映射，主要是基于几何关系求其运动学正反解[6]，其核心思想是进行线性映射，令机械手臂完全模仿人的手臂姿态。而***手臂构造与机械不同，手臂的生理结构决定了其不具备机械关节那样完全的自由度[7]，而且考虑到力度、能量消耗等因素，手臂做出不同动作的难易程度也不尽相同。这就导致在操作机械手臂完成一系列动作的过程中操作者容易疲劳，效率较低，不能长时间作业。
为了减轻使用者的疲劳度，提高控制的舒适性和效率，考虑人手臂的舒适程度以及能量消耗等因素的影响，提出一种基于映射关系的体感机械臂舒适控制算法。
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依据现有疲劳度理论，结合体感机械臂控制实验，为人手臂较为舒适的控制区域建立空间模型。用体感机械臂装置做大量样本实验，实测舒适区域的样本，与理论计算结果比对，用数学方法拟合并确立舒适空间。以测得的手臂舒适区域作为反馈，进一步优化和改进算法，修正动作映射关系，***终确立舒适控制算法。
舒适空间预测
舒适是一个模糊的概念，目前尚无公认的量化指标，但仍有一些研究成果可以借鉴。通过理论分析和计算得出量化指标，进而分析舒适度情况。
结合体感舒适性相关领域研究[8-10]，可以推测人手舒适范围应具备以下特征：舒适度范围可能与手臂运动角度、方向以及速度有关；为了简化计算，取速度为60°/s，结合体感机械臂控制实践，考虑手臂肘关节的伸展和弯曲两个方向（对应于坐标系中y轴运动），肩关节的内曲和外展方向（对应于坐标系中x轴运动)计算舒适度，绘出的满足舒适性条件的直角坐标形式。
结合计算结果分析可知，在假定简化模型的条件下，手臂的舒适控制区域偏坐标系左下方，成椭球形。为了进一步确定手臂的舒适控制区域，设计了让实验者以下臂自然平举正前方为圆心，画z大圆以获得***z大舒适区，实验结果。经分析可发现整体趋势与理论计算相仿，舒适区域偏向于坐标系左下方。这为后续样本实验提供了有利的参考。
3 测定舒适范围
为保证上述理论在模型建立与算法设计过程中具有指导意义，设计了A、B两组实验，分别定量测试了径向平面ρoz内和ρ=C(常数)的圆柱曲面内的手臂舒适范围。系统抽样了习惯使用右手的30名同学作为被测者，穿戴姿态监测模块根据自身习惯与控制舒适程度做出一系列规定的控制指令，将所有动作采集后汇总分析。
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从思想上重视安全风险
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要求各级人员深入一线、服务一线、全员管控安全，现场作业安全体感设备厂，各级***和管理人员参加基层单位安全分析会，助推安全分析、风险分析和控制措施的深化，促进人员思想统一和认识提高。
