劉彬 王慧

摘要：針對(duì)快速捕捉賽場(chǎng)中裁判員手勢(shì)判決跟蹤問(wèn)題，依靠圖像的動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤虛擬現(xiàn)實(shí)交互技術(shù)，研制了一種基于慣性傳感技術(shù)的裁判員手勢(shì)控制器，并進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。該手勢(shì)控制器由安裝在手部、小臂和大臂的13個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)組成，可用于計(jì)算機(jī)快速捕捉到裁判員對(duì)賽事的判罰，進(jìn)而與虛擬空間中的物體進(jìn)行交互。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該手勢(shì)控制器能夠準(zhǔn)確地跟蹤裁判員手姿勢(shì)，進(jìn)而控制虛擬手完成虛擬各類手勢(shì)等交互操作。

關(guān)鍵詞：虛擬交互;裁判員手勢(shì);慣性傳感

中圖分類號(hào)：rIP212

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引言

裁判員作為體育比賽中負(fù)責(zé)賽場(chǎng)只需的任務(wù)，其主要依靠手勢(shì)行使規(guī)則賦予的職權(quán)[1]。針對(duì)裁判員手勢(shì)的跟蹤研究是快速判斷比賽結(jié)果的重要依據(jù)。虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality，VR）作為目前虛擬空間并與之交互的三維環(huán)境模擬系統(tǒng)，是視覺(jué)表達(dá)最為完美的藝術(shù)表現(xiàn)形式，具有很強(qiáng)的沉浸感[2]，且已經(jīng)在軍事航天、康復(fù)醫(yī)療訓(xùn)練、游戲、室內(nèi)設(shè)計(jì)、工業(yè)仿真、教學(xué)等從軍事到民用等諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[3]。裁判員手勢(shì)輸入具有迅速、直觀的特點(diǎn)，主要分為基于數(shù)據(jù)手套的靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別[4]和基于圖像的動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤[5]兩類。數(shù)據(jù)手套能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出手勢(shì)信息，但是手勢(shì)被限制在固定點(diǎn)，屬于靜態(tài)手勢(shì)，而且柔性傳感器成本昂貴、容易損壞[6]?；趫D像的動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤是基于實(shí)時(shí)圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)的，該方法能有效快速跟蹤裁判員手部的運(yùn)動(dòng)，但是算法實(shí)現(xiàn)難度大[7]，而且容易受到賽場(chǎng)攝像機(jī)視場(chǎng)以及光照條件的限制。

近年來(lái)，隨著微慣性傳感技術(shù)（MEMS）的不斷發(fā)展，慣性式動(dòng)作捕捉技術(shù)逐漸成為研究熱點(diǎn)[8]。國(guó)內(nèi)外對(duì)慣性傳感技術(shù)在手勢(shì)跟蹤方面的研究主要集中在主從控制[9]、人機(jī)交互[10]、康復(fù)醫(yī)療[11]等領(lǐng)域，而且這些研究大多針對(duì)靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別。從交互的角度來(lái)看，靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別適用于指令式操作，屬于單向輸入，一般用于流程控制;動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤適用于交互式操作，可用于操作虛擬空間中的手勢(shì)。

從虛擬現(xiàn)實(shí)輸入的角度出發(fā)，針對(duì)裁判員動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤，提出了一種基于慣性傳感技術(shù)的手勢(shì)控制器，并加入了振動(dòng)反饋。該控制器不僅可以為虛擬現(xiàn)實(shí)提供手勢(shì)跟蹤，而且可以提供觸覺(jué)反饋，使得虛擬交互變得更加真實(shí)自然，且快速獲取裁判員對(duì)賽事判決。

1 整體方案設(shè)計(jì)

1.1 功能需求

在體育賽事中，裁判員通過(guò)手勢(shì)去表達(dá)比賽結(jié)果的判決，手勢(shì)表達(dá)在賽事中具有非常重要的意義。在人機(jī)交互中，手勢(shì)輸入作為一種新型交互手段，具有生動(dòng)、形象和直觀的特點(diǎn)，可以為研究裁判員手勢(shì)提供非常自然的交互體驗(yàn)。

針對(duì)虛擬交互的動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤方法主要有兩類，一是基于圖像的動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤方法[12]，該方法對(duì)攝像機(jī)視場(chǎng)中的圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，但是當(dāng)賽場(chǎng)中眾多運(yùn)動(dòng)員同時(shí)交互發(fā)生遮擋或受到空間中其他物體的遮擋時(shí)，動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤會(huì)失去效果。另一類是基于慣性傳感技術(shù)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤方法[13]該方法不受光照、背景、空間等外部環(huán)境的限制，不存在遮擋問(wèn)題，而且具有實(shí)時(shí)性好、靈敏度高、動(dòng)態(tài)性能好等優(yōu)點(diǎn)，非常適合應(yīng)用在多人互動(dòng)的虛擬交互環(huán)境中。

針對(duì)虛擬交互設(shè)計(jì)的裁判員手勢(shì)控制器應(yīng)該具備以下功能：（1）適用于虛擬交互，具有可拓展性，未來(lái)可用于現(xiàn)實(shí)賽場(chǎng);（2）具有觸覺(jué)反饋功能，可用來(lái)感知操作對(duì)象;（3）穿戴方便，且性能要穩(wěn)定可靠。手勢(shì)控制器中增加的觸覺(jué)反饋功能可以增強(qiáng)互動(dòng)感，考慮到舒適性、體積限制等因素，擬采用振動(dòng)觸覺(jué)反饋方式。

1.2 傳感器布局方案設(shè)計(jì)

圖1所示為人手骨骼解剖結(jié)構(gòu)圖。手掌骨骼主要由掌骨、近節(jié)指骨、中節(jié)指骨和遠(yuǎn)節(jié)指骨構(gòu)成。其中除大拇指外，其他四指均由遠(yuǎn)節(jié)指骨、中節(jié)指骨和近節(jié)指骨構(gòu)成。手指的彎曲由三節(jié)指骨的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)，其中除大拇指外其余四指主要依賴近節(jié)指骨和中節(jié)指骨的主動(dòng)運(yùn)動(dòng)。由于遠(yuǎn)節(jié)指骨的自主運(yùn)動(dòng)范圍極小，而且它與中節(jié)指骨在運(yùn)動(dòng)上有一定的附屬關(guān)系，因此在手勢(shì)跟蹤中，遠(yuǎn)節(jié)指骨的數(shù)據(jù)常常根據(jù)中節(jié)指骨來(lái)計(jì)算出，而不需要在遠(yuǎn)節(jié)指骨上安裝傳感器。大拇指的運(yùn)動(dòng)是由遠(yuǎn)節(jié)指骨和近節(jié)指骨的運(yùn)動(dòng)來(lái)共同完成的。因此，在手掌部分，每根手指需要安裝兩個(gè)傳感器，同時(shí)手背處也需安裝傳感器來(lái)檢測(cè)手的空間翻轉(zhuǎn)、俯仰運(yùn)動(dòng)，則手掌部分共需11個(gè)傳感器。

人手在空間中的運(yùn)動(dòng)范圍可以抽象為：以肩關(guān)節(jié)為原點(diǎn)，臂長(zhǎng)為半徑的球形空間（在不考慮關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)限制的情況下）。當(dāng)前設(shè)計(jì)出的包含11個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的手勢(shì)控制器所控制的虛擬手被限定在固定位置，屬于靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別。因此，參照人手的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)，在大臂和小臂處增設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)，以肩關(guān)節(jié)為原點(diǎn)，大臂、小臂和手掌共同作為運(yùn)動(dòng)捕捉對(duì)象，通過(guò)關(guān)節(jié)間的旋轉(zhuǎn)構(gòu)造出人手的空間運(yùn)動(dòng)姿態(tài)。在單手手勢(shì)控制器中，共需13個(gè)傳感器，最終的傳感器布局方案如圖2所示.

2 姿態(tài)解算原理

2.1 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)

在捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)中[14]，導(dǎo)航坐標(biāo)系為n，即地理坐標(biāo)系，一般采用東北天坐標(biāo)系。由運(yùn)載體的機(jī)體軸確定的坐標(biāo)系為6，一般稱為載體坐標(biāo)系。根據(jù)歐拉旋轉(zhuǎn)定理可知，載體坐標(biāo)系相對(duì)于導(dǎo)航坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)動(dòng)可通過(guò)三次獨(dú)立的旋轉(zhuǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)。初始時(shí)載體坐標(biāo)系與導(dǎo)航坐標(biāo)系重合，設(shè)旋轉(zhuǎn)軸依次為：-Z_n→X_n→Y_n，得到的旋轉(zhuǎn)角依次為：偏航角ψ，俯仰角θ，橫滾角φ。初始時(shí)載體坐標(biāo)系b與導(dǎo)航坐標(biāo)系n重

2.2 空間旋轉(zhuǎn)四元數(shù)法

表征空間旋轉(zhuǎn)的方法主要有歐拉角法[15]、方向余弦法[16]和規(guī)范化四元數(shù)法[17]。其中歐拉角法僅用三個(gè)旋轉(zhuǎn)角參數(shù)（ψ、θ、φ）進(jìn)行描述，計(jì)算簡(jiǎn)單，但是會(huì)出現(xiàn)奇異值，造成萬(wàn)向節(jié)死鎖，不能用于全姿態(tài)的解算。方向余弦法可用于全姿態(tài)解算，但是需對(duì)九個(gè)方程求解，計(jì)算量大，不適合實(shí)時(shí)解算系統(tǒng)。規(guī)范化四元數(shù)法相對(duì)于方向余弦法而言，計(jì)算量小，動(dòng)態(tài)響應(yīng)快，對(duì)處理器性能要求低，且不會(huì)出現(xiàn)歐拉角法涉及到的萬(wàn)向節(jié)鎖，是空間全姿態(tài)解算方法，因此在慣導(dǎo)系統(tǒng)中應(yīng)用較為廣泛。四元數(shù)的復(fù)數(shù)形式表示為：

2.4 基于互補(bǔ)濾波器的四元數(shù)姿態(tài)解算方法

在姿態(tài)解算中，利用加速度計(jì)和磁力計(jì)可以直接解算出姿態(tài)信息，靜態(tài)時(shí)準(zhǔn)確性較好，但是容易受到外界加速度及磁場(chǎng)的影響，動(dòng)態(tài)性能較差。陀螺儀動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性良好，但是直接用于積分會(huì)累積誤差，精度也不高。為了獲得較準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)信息，同時(shí)兼顧動(dòng)態(tài)性能，擬采用濾波算法融合這三個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)，以提高解算精度和系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。最常用的濾波算法有卡爾曼濾波和互補(bǔ)濾波兩類?？柭鼮V波是一種最優(yōu)估計(jì)方法，計(jì)算過(guò)程中涉及到大量代數(shù)運(yùn)算和矩陣求逆，運(yùn)算量很大，對(duì)處理器性能要求較高。相比之下，互補(bǔ)濾波具有計(jì)算量小、實(shí)時(shí)性好、對(duì)處理器性能要求不高等特點(diǎn)，而且在載體變化率較小的情況下，互補(bǔ)濾波的效果比卡爾曼濾波更好。綜合考慮，選擇采用互補(bǔ)濾波算法來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。姿態(tài)解算流程如圖3所示：

3 硬件設(shè)計(jì)

3.1 傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)

傳感器節(jié)點(diǎn)的硬件電路架構(gòu)如圖4所示，包括微處理器及外圍電路、三軸加速度計(jì)、三軸陀螺儀、三軸磁強(qiáng)計(jì)。

傳感器節(jié)點(diǎn)的功能是采集當(dāng)前傳感器原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理得到姿態(tài)數(shù)據(jù)[19]（四元數(shù)），最后將姿態(tài)數(shù)據(jù)輸出到數(shù)據(jù)采集板。由于該節(jié)點(diǎn)要安裝在手指上，因此其尺寸必須滿足微型化要求，且不能影響手指的正常生理活動(dòng)。

微處理器采用ARM Cortex -M3內(nèi)核的STM32F103系列微處理器，該處理器內(nèi)部集成了IIC接口、USART接口以及CAN控制器等，提供了多種數(shù)據(jù)傳輸方式。處理器外圍電路主要包括供電（3.3V）、復(fù)位、晶振以及通訊相關(guān)接口部分。姿態(tài)傳感器采用MPU6050芯片，該芯片是集成了三軸加速度計(jì)和三軸陀螺儀的6軸運(yùn)動(dòng)處理組件，消除了加速度計(jì)與陀螺儀安裝軸誤差帶來(lái)的影響，減小了封裝空間，且該芯片內(nèi)部集成了nc接口以及輔助nc接口，能夠掛載額外的傳感器，如磁強(qiáng)計(jì)或氣壓計(jì)。三軸磁強(qiáng)計(jì)采用HMC5883L芯片，該芯片體積小集成度高，具備nc接口，航向精度能精確到10至20，使用簡(jiǎn)單且成本較低，充分滿足了設(shè)計(jì)需求。

3.2 觸覺(jué)反饋設(shè)計(jì)

由于手部體積限制，考慮采用振動(dòng)來(lái)提供反饋，即在傳感器綁帶的內(nèi)側(cè)（手心一側(cè)）增加微型振動(dòng)馬達(dá)（如圖6所示），連接到微控制器10處，通過(guò)PWM輸出來(lái)調(diào)節(jié)振動(dòng)強(qiáng)度。當(dāng)虛擬手與虛擬物體接觸時(shí)，將接觸信號(hào)反饋到對(duì)應(yīng)的微控制器，微控制器進(jìn)而驅(qū)動(dòng)微型馬達(dá)振動(dòng)，為操作者提供一個(gè)觸覺(jué)上的接觸反饋。

3.3 節(jié)點(diǎn)實(shí)物圖

3.4 數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)采集模塊的硬件電路架構(gòu)如圖7所示，包括微處理器、串口芯片、WIFI模塊、CAN收發(fā)器。

數(shù)據(jù)采集模塊的功能是接收各傳感器節(jié)點(diǎn)的姿態(tài)數(shù)據(jù)并打包處理[20]，然后通過(guò)有線（串口傳輸）或無(wú)線（WIFI）傳輸?shù)姆绞桨l(fā)送到上位機(jī)中。傳感器節(jié)點(diǎn)內(nèi)已經(jīng)集成了CAN控制器，每一個(gè)CAN控制器都對(duì)應(yīng)一個(gè)CAN收發(fā)器，二者配合實(shí)現(xiàn)CAN總線的數(shù)據(jù)傳輸，即實(shí)現(xiàn)了各傳感器數(shù)據(jù)的采集。數(shù)據(jù)采集模塊內(nèi)主要包括處理器、CAN收發(fā)器、WIFI模塊、USB轉(zhuǎn)串口芯片及外圍電路，其中處理器采用STM32F103系列微處理器;WIFI模塊采用正點(diǎn)原子[21]的HLK-RM04模塊，CAN收發(fā)器采用SN65HVD230芯片，該芯片采用3.3V供電;USB轉(zhuǎn)串口芯片采用CH340G芯片。

4 軟件設(shè)計(jì)

4.1 軟件處理流程

（1）傳感器節(jié)點(diǎn)內(nèi)處理好傳感器數(shù)據(jù)，經(jīng)由CAN收發(fā)器與CAN總線連接，將姿態(tài)信息發(fā)送到CAN總線上;

（2）數(shù)據(jù)采集模塊內(nèi)的處理器STM32F1系列經(jīng)CAN收發(fā)器從CAN總線接收姿態(tài)信息;

（3）當(dāng)處理器接收到全部13個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)進(jìn)行打包處理，然后經(jīng)由有線（串口）或無(wú)線（WIFD的方式發(fā)送至控制主機(jī)（即計(jì)算機(jī)）。

（4）控制主機(jī)對(duì)姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行解包，并將數(shù)據(jù)與骨骼相對(duì)應(yīng)，操作虛擬手運(yùn)動(dòng)，當(dāng)虛擬手與虛擬物體發(fā)生交互作用時(shí)，觸發(fā)反饋信息，同時(shí)將該信息發(fā)回到處理器，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)振子振動(dòng)，為使用者提供振動(dòng)反饋。

4.2 虛擬平臺(tái)設(shè)計(jì)

采用PC機(jī)作為控制主機(jī)，選擇Unity 3D軟件作為虛擬平臺(tái)。Unity 3D是由Unity Technologies開(kāi)發(fā)的一個(gè)專業(yè)游戲引擎，其具備跨平臺(tái)發(fā)布、高性能優(yōu)化、高性價(jià)比、高級(jí)游戲渲染效果等特點(diǎn)，應(yīng)用范圍非常廣泛，也是目前主流的一款VR開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

在場(chǎng)景建模方面中，本文采用了從外部直接導(dǎo)入模型的方式，將在3DS MAX軟件中建立的模型.max文件直接導(dǎo)入到Unity中使用，被導(dǎo)入的信息包括物體的空間位置、材質(zhì)、關(guān)節(jié)信息等。

4.2.1 虛擬手模型驅(qū)動(dòng)

在裁判員手勢(shì)活動(dòng)中，以手臂運(yùn)動(dòng)為例來(lái)說(shuō)明，手指可以獨(dú)立運(yùn)動(dòng)而不影響手背、小臂、大臂的運(yùn)動(dòng);但是，當(dāng)大臂、小臂、手背運(yùn)動(dòng)時(shí)，手指必然會(huì)隨之運(yùn)動(dòng)而改變手指的空間位置。因此，在運(yùn)動(dòng)捕捉的過(guò)程中，我們以大臂終點(diǎn)肩關(guān)節(jié)為基本根關(guān)節(jié)，小臂肘關(guān)節(jié)為子關(guān)節(jié)，手部腕關(guān)節(jié)為次子關(guān)節(jié)，各手指關(guān)節(jié)同一指節(jié)的地位相同，依照?qǐng)D9所示的次序驅(qū)動(dòng)各個(gè)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)。

Unity 3D中支持腳本語(yǔ)言C#和JavaScript，通過(guò)選擇合適的腳本，可以完成數(shù)據(jù)通信、模型控制、場(chǎng)景變換等不同的功能。本方案中，選擇C#腳本語(yǔ)言作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，Unity中封裝了大量的API函數(shù)供開(kāi)發(fā)者調(diào)用。通過(guò)GameObject.Find O函數(shù)獲得指定游戲?qū)ο螅M(jìn)而用Quatemion（四元數(shù)）類下的API函數(shù)去處理由串口或WIFI讀入的姿態(tài)數(shù)據(jù)（四元數(shù)），從而驅(qū)動(dòng)指定游戲?qū)ο笞鱿鄳?yīng)的運(yùn)動(dòng)。

4.2.2 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換

由串口讀入的數(shù)據(jù)是在地理坐標(biāo)系n下的載體姿態(tài)數(shù)據(jù)，由于Unity中有世界坐標(biāo)系和局部坐標(biāo)系的概念，世界坐標(biāo)系是固定在Unity中一切其他坐標(biāo)系的總參考，因此經(jīng)串口讀入的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換步驟如下：

（1）首先通過(guò)Quatemion類下的旋轉(zhuǎn)函數(shù)將虛擬手臂的坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)到與世界坐標(biāo)系重合;

（2）真實(shí)手臂相對(duì)于東北天坐標(biāo)系的初始姿態(tài)與虛擬手臂相對(duì)于Unity中的世界坐標(biāo)系的初始姿態(tài)重合，進(jìn)行初始化;

（3）通過(guò)配置運(yùn)動(dòng)函數(shù)及參數(shù)，使得真實(shí)手臂運(yùn)動(dòng)來(lái)驅(qū)動(dòng)虛擬手臂同步運(yùn)動(dòng)。

4.2.3 彎曲檢測(cè)

彎曲檢測(cè)可以模擬出現(xiàn)實(shí)環(huán)境中物體碰撞到障礙物時(shí)產(chǎn)生的反應(yīng)。在Unity3D中，要產(chǎn)生彎曲的效果，必須為操作對(duì)象添加剛體屬性（Rigidbody）和碰撞器（Collider）。當(dāng)為虛擬手臂添加組合碰撞器和剛體屬性后，手臂可以在虛擬空間中與其他物體產(chǎn)生聯(lián)系，進(jìn)而可以設(shè)計(jì)彎曲、抓取等交互實(shí)驗(yàn)。在Unity3D中，通過(guò)MonoBehaviour.OnTriggerEnter和Mono Behaviour.OnCollisionEnter可以設(shè)計(jì)出各類彎曲情形的組合。

5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

5.1 初始化

裁判員穿戴好傳感器設(shè)備后，上電進(jìn)行初始化。待初始化完成后，手部運(yùn)動(dòng)可以控制虛擬手同步運(yùn)動(dòng)，如圖10、圖11所示。圖10為手掌展開(kāi)狀態(tài)，圖12為握拳狀態(tài)。

5.2 彎曲實(shí)驗(yàn)

在虛擬空間中創(chuàng)建立方體，并增加碰撞體表面。在手臂皮膚表面創(chuàng)建組合彎曲體，當(dāng)手臂皮膚與立方體接觸時(shí)，會(huì)觸發(fā)彎曲，彎曲實(shí)驗(yàn)如圖13、圖14所示。圖12表示手指在移動(dòng)過(guò)程中即將與立方體接觸但還未接觸到時(shí)的狀態(tài);圖13表示手指撥動(dòng)立方體后的狀態(tài)，接觸的瞬間振動(dòng)馬達(dá)會(huì)振動(dòng)產(chǎn)生反饋，立方體受到碰撞后旋轉(zhuǎn)向上運(yùn)動(dòng)（此狀態(tài)下未增加重力約束）。如果沒(méi)有在立方體表面和手臂皮膚表面增加碰撞體表面，則手指在觸碰到立方體后會(huì)穿透立方體表面，而沒(méi)有相對(duì)運(yùn)動(dòng)的產(chǎn)生，也不會(huì)產(chǎn)生碰撞效應(yīng)。

5.3 抓取實(shí)驗(yàn)

在虛擬空間中創(chuàng)建虛擬小球，并增加彎曲體表面。實(shí)驗(yàn)者操作虛擬手來(lái)完成小球的抓取，抓取實(shí)驗(yàn)如圖14、圖15所示。圖14表示手指在移動(dòng)過(guò)程中靠近小球但還未接觸到時(shí)的狀態(tài)，此時(shí)小球顏色為白色。圖15表示手指抓取到小球時(shí)的狀態(tài)，此時(shí)小球顏色變?yōu)榧t色，表示手指抓取到小球，且手指內(nèi)側(cè)的振動(dòng)馬達(dá)開(kāi)始振動(dòng)從而為用戶提供一定的觸覺(jué)反饋。在抓取狀態(tài)下，小球可隨手指在空間中移動(dòng)。

6 結(jié)論

針對(duì)虛擬交互設(shè)計(jì)的裁判員手勢(shì)控制器立意較新穎，能夠流暢地完成動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤及虛擬交互。在比賽場(chǎng)地中且不需要苛刻的實(shí)驗(yàn)環(huán)境條件下，該控制器穩(wěn)定可靠，佩戴舒適，能夠較好地滿足裁判員手勢(shì)跟蹤的操作需求，并且還可用于快速獲取裁判員對(duì)賽事判決，具有廣闊的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)

[1]張文，牟艷，高振興，等.基于移動(dòng)終端的壁球裁判評(píng)分系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].微處理機(jī)，2017，38 （03）：46-51.

[2]林一，陳靖，劉越，等.基于心智模型的虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)混合式移動(dòng)導(dǎo)覽系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2015，38 （02）.408-422.

[3]孔麗文，薛召軍，陳龍，等，基于虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的腦機(jī)接口技術(shù)研究進(jìn)展[J].電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2015，29 （03）：317- 327.

[4] 張立志，黃菊，孫華東，等.局部特征與全局特征結(jié)合的HMM靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2016，43 （2）：247-251.

[5]張毅，姚圓圓，羅元，等，一種改進(jìn)的TLD動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤算法[J].機(jī)器人，2015，37 （06）：754-759.

[6]余超，關(guān)勝曉.基于TLD和DTW的動(dòng)態(tài)手勢(shì)跟蹤識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2015，24 （10）：148-154.

[7] 覃文軍，楊金柱，王力，等.基于Kalman濾波器與膚色模型的手勢(shì)跟蹤方法[J].東北大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2013，34 （04）： 474-477.

[8]孫偉，初婧，丁偉，等，基于IMU旋轉(zhuǎn)的MEMS器件誤差調(diào)制技術(shù)研究[J]，電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2015，29 （02）：240-246.

[9]王少陽(yáng)，張瑞峰，孫曉偉，等.基于FPCA的MEMS測(cè)量控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].電子測(cè)量技術(shù)，2014，37 （12）：58-61.

[10]孫凱，嚴(yán)瀟然，謝榮平.基于手勢(shì)識(shí)別的智能家居人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，2014，27 （04）：54-56.

[11]陳俊江，李華，湯呈祥，等.基于MEMS傳感器的肢體康復(fù)程度檢測(cè)系統(tǒng)[J].沿海企業(yè)與科技，2015，（04）：28-32+20.

[12]林偉強(qiáng)，莊寶山，動(dòng)態(tài)手勢(shì)軌跡跟蹤與HMM模式識(shí)別[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2014，10 （32）：7714-7718 +7733.

[13]李華興.MEMS慣性傳感技術(shù)專利分類對(duì)比研究[J].中國(guó)科技信息，2016，（16）：106-107.

[14]張小躍，楊功流，張春熹.捷聯(lián)慣導(dǎo)，里程計(jì)組合導(dǎo)航方法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，39 （07）：922-926.

[15]趙曉穎，溫立書(shū)，么彩蓮，歐拉角參數(shù)表示下姿態(tài)的二階運(yùn)動(dòng)奇異性[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2012，12 （03）：634-637.

[16]吳能偉，基于方向余弦的交會(huì)方法[J].光電子·激光，2017，28（O1）：87-90.

[17]喬相偉，周衛(wèi)東，吉宇人.用四元數(shù)狀態(tài)切換無(wú)跡卡爾曼曼濾濾波器估計(jì)的飛行器姿態(tài)[J].控制理論與應(yīng)用，2012，29（01）：97-103.

[18]龐鴻鋒，潘孟春，王偉，等.基于高斯牛頓迭代算法的三軸磁強(qiáng)計(jì)校正[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，2013，34 （07）：67-72.

[19]江杰，朱君，豈偉楠.四旋翼無(wú)人飛行器姿態(tài)數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2012，20 （06）：1703-1706.

[20]王利華，胡志東.基于乒乓結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)打包技術(shù)[J].信息通信，2014，（03）：20-21.

[21]周青春，狄尊燕，周昱.量子點(diǎn)、量子點(diǎn)分子及耦合腔場(chǎng)的糾纏動(dòng)力學(xué)[J].廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，31 （02）：7-13.