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人機交互前景
基于生物特征的識別技術、基于環境的情境識別技術，基于j致體驗的全方面感知技術等，將在市場呈現強勁的需求趨勢。 ?如今，每小時有300萬個蘋果應用被x載；上每分鐘發送1000萬條信息。但這還遠遠不夠，萬物互聯時代智能設備將延展人類的感官和認知能力，甚至擁有聽覺、視覺、觸覺。基于此，全新使用場景將會應運而生，并重塑一切方式和關系，而排在首位的正是人與設備之間的連接關系和交互方式。 ?人機交互變革將是繼個人計算機、互聯網、云計算、大數據之后的第五次信息技術領域的重大技術革命。
體感技術在體育教學中的應用，就是學習者在認知策略指導下，學習者通過自身的肢體動作和語音自然輸入方式與體感信息設備發生交互，通過電子屏幕判斷自身運動的工作出現問題，進而能夠得到及時的反饋，Kinect通過相應的體感外設、3D攝像頭等成像設備、陣列式麥克風等設備偵測到學習者的感官動作，獲取學習者的彩色、深度與聲音的數據流，然后通過數據分析、技術與處理，并與內置人體動作進行對比分析，判斷學習者的動作存在的問題，觸發相應的應用程序事件，對學習者的動作作出判斷，然后以視覺或者聽覺的形式，在系統的界面上將其反饋給學習者，提高學習者的學習技能。
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體感技術總體設計
設計了機械臂體感控制系統，上饒受限空間體感，總體分為運動采集模塊、機械臂控制模塊、機械臂運動模塊三部分，受限空間體感公司，。
運動采集模塊采集人手臂的姿態信息，經過姿態解算和無線傳輸到達主控制器，通過舒適控制算法的處理，受限空間體感企業，實現從手臂姿態到機械臂動作之間的映射，令機械臂的肩、肘以及腕關節處的舵機轉到目標角度，實現體感控制機械臂。
1.2 機械臂系統設計
為減少加工機械臂結構所消耗的時間和成本，利用機器人套件的舵機及其可組裝散件，搭建了五自由度剛性機械臂，并以人肩部為原點建立手臂平面坐標系，。分析體感姿態用到了運動學正反解算法，采集手臂角度α、β，解算后映射到右側機械臂的五個關節處舵機轉角（圖1中①~⑤），實現機械臂定位。
基于慣性體感技術，設計了一種集成MPU6050陀螺儀模塊、24L01無線發射模塊和STM32單片機于一體的小型可穿戴式無線姿態監測模塊，通過通信組網，將實時采集到的姿態信息經運算處理傳回主控制器。
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第9年
