文献

J-GLOBAL ID：201802282810464724   整理番号：18A1080237

織物延伸センサに基づくジェスチャマッピングシステム【JST・京大機械翻訳】

Gestures mapping system based on fabric strain sensor

著者 (5件)： Zhang Yangyang (合肥工業大学大学電子科学与応用物理学院 合肥230009) ,  Huang Ying (合肥工業大学大学電子科学与応用物理学院 合肥230009) ,  Hao Chao (合肥工業大学大学電子科学与応用物理学院 合肥230009) ,  Guo Xiaohui (合肥工業大学大学電子科学与応用物理学院 合肥230009) ,  Liu Ping (合肥工業大学大学電子科学与応用物理学院 合肥230009)
資料名： Yiqi Yibiao Xuebao  (Yiqi Yibiao Xuebao)
巻： 38  号： 10  ページ： 2422-2429  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2448A  ISSN： 0254-3087  CODEN： YYXUDY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人間-コンピュータ相互作用における主-スレーブマッピングシステムのフィードバック情報の欠如,マッピング精度,および着用性の欠如などの短所がある。グラファイト/ポリアニリン複合導電性材料,有機シリコン導電性銀コロイドを電極として用いて,全フレキシブル織物の引張センサを開発した。同時に、この延伸センサを手とマニピュレータに配置し、2×5の延伸センサアレイを構成し、主に手の延伸センシング情報を結合し、D-Hアルゴリズムの改良により、ジェスチャ認識モデルを構築した。BPニューラルネットワークを用いて,主スレーブセンサの情報マッピングをオフラインでモデル化し,オンライン最適化アルゴリズムと結合して,センサ情報フィードバック機構を導入して,主と手の相互作用の手のジェスチャーの効率的,正確なマッピングを実現した。センサの引張特性を,実験を通して解析し,そして,非フィードバック機構を有するジェスチャーマッピングシステムのマッピング精度を,比較した。結果により、設計したフレキシブル織物延伸センサー、フィードバックメカニズムを有するマスタースレーブマッピングシステムは、ジェスチャーマッピングの精度を高め、良好な着用性を兼ね備えていることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  アルゴリズム ,  センサアレイ ,  *延伸 ,  フィードバック ,  マニピュレータ ,  *センサ ,  引張 ,  導電性 ,  コンピュータ ,  グラファイト ,  モデリング
準シソーラス用語： 身振り ,  ジェスチャー認識 ,  着用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： strain sensor ,  fabric ,  D-H algorithm ,  feedback mechanism ,  gesture mapping system

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 織物 ,  延伸