| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3.1 虚拟手术国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 手势交互国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 课题的主要内容和论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论技术介绍 | 第18-29页 |
| 2.1 手势感知技术分析 | 第18-21页 |
| 2.1.1 Leap Motion传感器简介 | 第18-20页 |
| 2.1.2 Leap Motion识别信息简介 | 第20-21页 |
| 2.2 空间刚体的位姿表示 | 第21-24页 |
| 2.2.1 四元数、欧拉角和旋转矩阵 | 第21-22页 |
| 2.2.2 空间刚体的位姿变换 | 第22-24页 |
| 2.3 滤波算法 | 第24-25页 |
| 2.4 碰撞检测 | 第25-27页 |
| 2.5 基于手势交互的虚拟手术系统基本流程 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 手势到虚拟手术操作的映射 | 第29-44页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 手势识别的基本流程 | 第29-31页 |
| 3.3 虚拟手术中交互手势的识别 | 第31-36页 |
| 3.3.1 虚拟手术系统的手势库 | 第31-32页 |
| 3.3.2 手势特征向量的获取 | 第32-33页 |
| 3.3.3 手势的采样与分析 | 第33-36页 |
| 3.4 虚拟手术过程中手势信息的提取 | 第36-42页 |
| 3.4.1 虚拟手术操作到具体手势的映射 | 第36-37页 |
| 3.4.2 Leap Motion传感器到虚拟手术场景的坐标映射 | 第37-39页 |
| 3.4.3 手势数据到手术设备位姿信息的转换 | 第39-42页 |
| 3.5 手势识别结果 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 虚拟手术中手势的数据处理 | 第44-62页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 传感器的精度分析 | 第44-47页 |
| 4.3 基于KF的手术设备位置滤波处理 | 第47-52页 |
| 4.3.1 基于KF的手术设备位置滤波原理分析 | 第47-49页 |
| 4.3.2 静止状态位置滤波结果 | 第49-50页 |
| 4.3.3 动态位置滤波结果 | 第50-52页 |
| 4.4 基于KF的手术设备姿态滤波 | 第52-55页 |
| 4.4.1 手部姿态的获取与转换 | 第52-53页 |
| 4.4.2 手势姿态转变的角速度 | 第53页 |
| 4.4.3 基于KF的手术设备姿态滤波 | 第53-55页 |
| 4.5 基于UKF的手术设备姿态滤波 | 第55-61页 |
| 4.5.1 基于KF的手术设备姿态滤波分析 | 第55-56页 |
| 4.5.2 无迹卡尔曼滤波原理 | 第56-57页 |
| 4.5.3 基于UKF的手术设备姿态滤波 | 第57-58页 |
| 4.5.4 姿态滤波结果 | 第58-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于手势交互的虚拟手术系统 | 第62-77页 |
| 5.1 基于手势交互的虚拟手术系统实现 | 第62-68页 |
| 5.1.1 基于手势交互的虚拟手术系统 | 第62-63页 |
| 5.1.2 虚拟眼球组织模型的建立 | 第63-66页 |
| 5.1.3 虚拟手术中的碰撞检测 | 第66-68页 |
| 5.1.4 虚拟手术刀切割的实现方法 | 第68页 |
| 5.2 实验内容 | 第68-70页 |
| 5.2.1 实验的主要内容 | 第68-70页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第70-76页 |
| 5.3.1 实验过程及结果 | 第70-73页 |
| 5.3.2 虚拟手术刀位置滤波分析 | 第73-74页 |
| 5.3.3 虚拟手术刀姿态滤波分析 | 第74-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 总结与展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |