基于自然接触式传感器的智能控制手柄研究

论文摘要

随着当今人机系统的迅猛发展,以往人操作机器的方式已经逐渐转变成人和机器合作共同完成任务的方式。为了适应这种变化趋势,机器就需要更好地了解人的状态,而这第一步就是通过传感器让机器获得人工作时的生理信号。本文基于自然接触生理传感器模式,提出智能控制手柄（Smart Joypad）的概念——通过包覆的方式将一系列传感器组安装在普通手柄中人和手柄自然接触的位置,这些传感器组能够实时地测量皮肤血流容积、皮肤导电性、皮肤温度和握力等与人体情绪和生理状态密切相关的信号,同时不会改变或打扰人原来的工作状态。本文对智能控制手柄进行了概念和作用进行阐释,并通过实例说明了它巨大的应用前景和实用价值；对智能控制手柄进行整体的设计,通过自然接触区域实验分析得到了传感器组的最佳安装区域,并对传感器组的选择和安装进行了分析和说明；从生理信号的特性、信号测量方法和传感器的选择、电路搭建等方面对四类生理信号采集和调理电路进行设计和分析；从硬件和软件两方面对数据采集系统进行了设计,此外还着重对皮肤温度、皮肤导电性、皮肤血流容积信号进行了分析,阐释了皮肤血流容积信号提取心率信号法,皮肤温度信号的误差补偿法和皮肤导电率信号滤波法；通过相同实验条件下的成对数据T-TEST实验,说明了智能控制手柄系统与标准医用仪器Procomp2的在统计学上测量结果无差异化,充分说明了其在实时、无干扰模式下采集信号的良好效果；最后进行了智能控制手柄系统的情感识别的初步研究,并通过情感诱发实验分析了恐怖因素的特征信号。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 人机系统的革新
• 1.2 四大类生理传感器系统
• 1.2.1 医用生理传感器系统
• 1.2.2 可穿戴式生理传感器系统
• 1.2.3 非接触式生理传感器系统
• 1.2.4 自然接触式生理传感器系统
• 1.2.5 自然接触式生理传感器系统应用实例
• 1.3 控制柄及游戏手柄发展进程
• 1.4 论文目标及范围
• 1.5 本章小结
• 第二章 智能控制手柄概念和整体设计
• 2.1 智能控制手柄设计理念和应用
• 2.1.1 智能控制手柄设计理念
• 2.1.2 智能控制手柄的应用
• 2.2 智能控制手柄整体设计
• 2.2.1 智能控制手柄模型选择
• 2.2.2 生理和情绪信号测量选择
• 2.2.3 接触区域分析
• 2.2.4 传感器选择和安装
• 2.3 本章小结
• 第三章 电路设计和分析
• 3.1 皮肤电导率测量电路设计与分析
• 3.1.1 皮肤电导率测量原理和方法
• 3.1.2 皮肤电导率传感器选用和电路设计
• 3.1.3 皮肤电导率采集图像
• 3.2 皮肤温度测量
• 3.2.1 皮肤温度测量原理和方法
• 3.2.2 皮肤温度传感器选用和电路设计
• 3.2.3 皮肤温度采集图像
• 3.3 握力测量
• 3.3.1 握力测量原理和方法
• 3.3.2 握力传感器选用和电路设计
• 3.3.3 握力测量图象
• 3.4 皮肤血流容积测量
• 3.4.1 测量原理和方法
• 3.4.2 传感器选用和电路设计
• 3.4.3 BVP测量图象
• 3.5 本章小节
• 第四章 数据采集系统设计
• 4.1 智能控制手柄数据采集系统整体设计
• 4.1.1 数据采集系统设计工作流程
• 4.1.2 智能控制手柄系统稳定性分析
• 4.1.3 数据采集系统性能要求
• 4.2 信号采集系统硬件设计
• 4.2.1 数据采集卡选择
• 4.2.2 数据采集系统硬件连接
• 4.2.3 电源稳定净化和接地
• 4.3 信号采集系统软件设计
• 4.3.1 多路信号判定和选择
• 4.3.2 labview采集系统设计
• 4.3.3 数字滤波程序
• 4.4 信号采集系统性能试验
• 4.5 本章小节
• 第五章 信号处理和情感识别
• 5.1 信号处理和分析
• 5.1.1 BVP信号分析和处理
• 5.1.2 皮肤电导率信号分析和处理
• 5.1.3 皮肤温度信号分析和处理
• 5.2 智能控制手柄系统与Procomp2系统测试结果比较
• 5.2.1 检验方法选择和原理
• 5.2.2 对比测试实验设计
• 5.2.3 实验步骤和操作
• 5.2.4 实验结果分析
• 5.3 智能控制手柄情感识别步骤和方法
• 5.4 本章小节
• 第六章 结论和展望
• 6.1 回顾
• 6.2 论文贡献及意义
• 6.3 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录 恐惧情感实验效果反馈调查问卷
• 攻读硕士期间发表的论文