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基于场景的多通道交互组合生成方法及应用

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 课题研究背景及意义第9-11页
        1.1.1 课题研究背景第9-10页
        1.1.2 课题研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 论文创新点与贡献第12页
    1.4 全文的组织结构与安排第12-13页
    1.5 本章小结第13-14页
第2章 多通道人机交互技术第14-20页
    2.1 人机交互技术概述第14-15页
        2.1.1 人机交互技术的发展第14-15页
        2.1.2 人机交互系统设计原则第15页
    2.2 基于有限状态机的多通道交互模型第15-16页
    2.3 多通道交互标记语言第16-17页
        2.3.1 任务级别的标记语言第16页
        2.3.2 交互级别的标记语言第16-17页
    2.4 基于感知融合的多通道交互技术第17-18页
    2.5 多通道人机交互单项技术第18-19页
        2.5.1 手势交互技术第18页
        2.5.2 惯性导航技术第18-19页
    2.6 基于问题框架方法的软件原型第19页
    2.7 本章小结第19-20页
第3章 多通道交互组合生成方法及技术支持第20-30页
    3.1 多通道交互模型的建立第20-21页
    3.2 基于场景的交互组合生成方法第21-27页
        3.2.1 交互路径遍历原则第21-22页
        3.2.2 交互路径之间存在的问题第22-23页
        3.2.3 交互文本的定义及矩阵转换第23-25页
        3.2.4 交互路径遍历算法第25页
        3.2.5 交互组合生成算法第25-27页
    3.3 交互组合生成器的设计第27-28页
    3.4 多通道交互标记语言的改进第28-29页
        3.4.1 交互级别的标记语言的改进第28-29页
        3.4.2 XML描述标记语言第29页
    3.5 本章小结第29-30页
第4章 基于感知融合的手势交互设计与实现第30-49页
    4.1 手势交互现存的问题第30页
    4.2 智能手势定位传感器系统架构第30-31页
    4.3 智能手势定位传感器硬件设计第31-34页
        4.3.1 单片机复位模块电路第31-32页
        4.3.2 无线传输电路的设计第32-33页
        4.3.3 惯性传感器的设计第33-34页
    4.4 智能手势定位传感器软件设计第34-36页
        4.4.1 无线跳频通信第34-35页
        4.4.2 USB驱动的设计第35-36页
    4.5 手势坐标的推算及数据优化算法第36-42页
        4.5.1 基于加速度积分计算的空间定位模型第36-37页
        4.5.2 手势坐标的变换及航位推算第37-39页
        4.5.3 基于扩展卡尔曼的姿态导航算法第39-42页
    4.6 基于感知融合的手势交互技术实现第42-48页
        4.6.1 手势坐标与摄像头坐标的转换第42-44页
        4.6.2 摄像头未知参数的标定第44-45页
        4.6.3 手势识别范围的自适应调节第45-46页
        4.6.4 实验结果分析第46-48页
    4.7 本章小结第48-49页
第5章 案例研究第49-59页
    5.1 案例背景描述第49-51页
        5.1.1 原型工具相关介绍第49-50页
        5.1.2 原型工具使用场景介绍第50页
        5.1.3 自定义的手势第50-51页
    5.2 建立多通道交互模型第51-54页
    5.3 多通道交互组合结果分析第54-55页
    5.4 多通道交互标记语言描述交互组合方式第55-56页
    5.5 多通道交互组合结果评估第56-58页
        5.5.1 满意度调查第56-57页
        5.5.2 评估结果及其分析第57-58页
    5.6 本章小结第58-59页
第6章 总结与展望第59-61页
    6.1 全文总结第59-60页
    6.2 未来工作与展望第60-61页
参考文献第61-65页
攻读硕士期间的成果第65-66页
致谢第66-67页

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