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视觉——动作控制及运动行距预测的年龄差异

应用心理学 1992年第3期 15-22页

作者：林仲贤张增慧张家英中国科学院心理研究所

本研究探讨了儿童、中青年及老年人的视觉——动作控制及物体运动行距判断能力发展变化的情况。实验包括两部份,一是被试者用视觉追随一运动物体至一规定目标(一箭头标志)时用手按键反应,使运动物体准确地停止在所规定的目标上;另一是... 详细信息

本研究探讨了儿童、中青年及老年人的视觉——动作控制及物体运动行距判断能力发展变化的情况。实验包括两部份,一是被试者用视觉追随一运动物体至一规定目标(一箭头标志)时用手按键反应,使运动物体准确地停止在所规定的目标上;另一是运动物体移动至一定距离后在视野中消失(但在隐蔽中继续行进),要求被试者根据原先所见到的物体运动速度,预测运动物体行至所规定的目标时(一箭头标志),即作出按键反应.结果表明:儿童及老年人的视觉——动作控制准确性均较中青年人为差;而儿童又较之老年人为差。儿童及老年人以延迟反应为多。视觉——动作控制的准确性受到物体运动速度的影响,快速条件下,误差值增大。对物体运动行距的预测,中青年人的准确性高于儿童及老年人。误差的偏向三组不同年龄的被试均以低估为多,而以老年人为甚,低估次数达80%.这种对物体运动行距的预测,是把运动、时间、空间知觉的特性综合起来,作出的心理操作活动,它比单一知觉活动要更为复杂.

关键词：老年人运动行距动作控制运动物体中青年人视觉学前儿童准确性运动速度延迟反应

视觉干扰对儿童和成人双环节手臂动作控制与学习的影响

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视觉干扰对儿童和成人双环节手臂动作控制与学习的影响

作者：吴嘉敏深圳大学

学位级别：硕士

目的:在生命的头20几年,人类的大脑结构和功能处于持续发展的过程中,并且在相当一段时间内,大脑前额区域的发展滞后于皮质下区域。有研究者从社会情绪和行为的角度进行探讨,认为大脑的这一发展特点是儿童青少年的特有行为,例如喜欢冒险... 详细信息

目的:在生命的头20几年,人类的大脑结构和功能处于持续发展的过程中,并且在相当一段时间内,大脑前额区域的发展滞后于皮质下区域。有研究者从社会情绪和行为的角度进行探讨,认为大脑的这一发展特点是儿童青少年的特有行为,例如喜欢冒险、寻求感觉刺激和情绪反应强烈等的原因。本研究从动作技能控制与学习方面对这一发展特点进行探索。方法:本研究采用双环节手臂动作范式,考察在没有视觉干扰和在不同的视觉干扰条件下,儿童和成人动作控制与学习的发展差异。从动作行为的角度提供关于儿童神经、行为发展特点和规律的研究证据。本研究招募了105名被试(其中有53名女性),分为7-8岁(42人),9-10岁(31人)和成人(19-27岁,32人)三个年龄组。所有被试均完成了在四种视觉干扰条件下的双环节手臂动作任务,四种视觉干扰条件分别为无视觉干扰、完全视觉干扰、第一环节视觉干扰和第二环节视觉干扰。研究收集了所有被试完成动作的正确率、总动作时,以及每个动作环节的动作时、主要子运动的百分比(时间)和标准化Jerk(加速度变化)等数据。采用混合方差分析方法对数据进行分析。结果:对动作正确率和总动作时的数据分析发现,儿童(尤其是年龄较小的儿童)比成人更容易受到视觉干扰的影响。对每个环节动作时数据的分析发现,对于成年人,当其中一个动作环节受到视觉干扰时,两个动作环节的动作时都显著增加;对于儿童,当第一个动作环节受到视觉干扰时,第二个动作环节的动作时会显著增加,但当第二个动作环节受到视觉干扰时,第一个动作环节的动作时不受影响。对主要子运动的百分比的数据分析发现,第一个动作环节受到视觉干扰时,年龄较小的儿童第二个动作环节的主要子运动的百分比也显著下降,但在其他两个年龄组中没有发现这种现象。对标准化Jerk数据的分析发现,视觉干扰显著增加了儿童的动作变异性。另外,在其中一个动作环节受到视觉干扰的条件中,儿童在经过练习之后,动作表现的提高程度大于成年人。结论:这些结果表明,儿童在执行动作时更依赖于视觉反馈,但儿童的中央控制能力随着年龄的增长而提高;儿童从练习中获得的收益比成人大;根据动作学习的数据结果,我们初步认为随着年龄的增长,练习倾向于改善前馈动作控制而不是反馈动作控制。从本研究的发现中,我们可以获得一些关于实际教学、训练和康复工作的启示与指导。例如,在对儿童进行教学或技能训练时,应尽量多地使用具体形象的视觉刺激,并合理控制任务难度,从而帮助他们获得更好的学习效果。

关键词：双环节动作视觉干扰动作控制动作学习发展差异

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基于PLC的水果分拣机器人动作控制优化

农机化研究 2021年第12期43卷 233-237页

作者：唐媛红刘月云江苏食品药品职业技术学院江苏淮安223003

随着水果产量的不断扩大,水果分拣带来的劳动力剧增形势也越发严峻。传统水果分拣作业主要依赖人工进行,分拣方式单一,分拣效率低、速度慢,且分拣精度不高。为解决这一难题,设计了一种基于PLC的水果分拣机器人,利用机器人的动力学数学模... 详细信息

随着水果产量的不断扩大,水果分拣带来的劳动力剧增形势也越发严峻。传统水果分拣作业主要依赖人工进行,分拣方式单一,分拣效率低、速度慢,且分拣精度不高。为解决这一难题,设计了一种基于PLC的水果分拣机器人,利用机器人的动力学数学模型,对机器人动作控制进行优化,完成了机器人控制系统的总体方案设计。分别对系统的硬件和软件进行设计,硬件设计主要包括硬件模块选型及确定各执行模块运行参数,并完成了PLC内部I/O地址分配以及梯形图的编制。最后,通过试验验证了该水果分拣机器人动作控制系统的安全性和稳定性,结果表明:机器人可有效地完成水果分拣作业,分拣效率高,速度快,且分拣精度高,具有较大的推广价值。

关键词：水果分拣机器人动作控制优化

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护理床动作控制的个性化推荐模式研究

护理床动作控制的个性化推荐模式研究

作者：黄国臣广东工业大学

学位级别：硕士

个性化推荐一直以来都是数据挖掘与分析领域的研究热点。它对减轻数据负载,提高服务质量和用户体验具有极其重大的意义。近年来,个性化推荐系统越来越多地被应用在电子商务、医疗服务等各个应用领域额中。随着老年人口的日益增多,老年... 详细信息

个性化推荐一直以来都是数据挖掘与分析领域的研究热点。它对减轻数据负载,提高服务质量和用户体验具有极其重大的意义。近年来,个性化推荐系统越来越多地被应用在电子商务、医疗服务等各个应用领域额中。随着老年人口的日益增多,老年人的护理、保健以及康复日渐成为了全社会关注的重要问题之一。人们对生活质量要求的不断提高,使得原有的保健方式急需变革,护理床传统的手动、语音控制方式越来越不能满足社会和家庭的护理需要,因此研究一种更具自动化、个性化的护理床控制方式成为急迫的需求,而将个性化推荐思想引入护理床动作控制领域正是解决上述矛盾的一种有效途径。本文在设计了具有手动、语音和定时控制的护理床基础上,提出了一种基于改进AP聚类算法的护理床动作控制的个性化推荐模式。这是一种能有效减轻护理人员劳动强度,增强受护理人自理能力,注重人性化和个性化的护理床动作控制新方法,具有很高的研究价值。本项目得到广东省科技计划项目“多功能护理及生理参数远程监护装置”（2010A030500006）和佛山市科技计划项目“多功能护理机器人”（FZ2010013）的资助。首先,本文介绍了研究内容的相关背景知识和研究意义;分析了护理床研究现状和个性化推荐系统的研究现状。其次,本文介绍了传统推荐系统所采用的主要推荐算法,分析护理床动作控制个性化推荐系统与传统推荐系统的差异,根据护理床动作控制个性化推荐系统的特性,选择聚类分析作为护理床动作控制推荐系统的基础推荐技术;分析基于聚类分析的推荐方法,深入研究聚类分析相似度与距离的计算方法,再通过对比基于划分聚类、基于层次聚类、基于密度聚类、基于模型和基于网格聚类等多种聚类方法的优缺点和特定的使用范围,选定基于划分的聚类方法作为护理床动作控制个性化推荐的基础性算法,并详细分析了几种评价聚类结果质量的有效性指标,选取类内比例（In-Group Proportion, IGP）有效性指标作为评价聚类算法最佳聚类数目的指标,从而为后续聚类算法中参数的选取提供理论依据。第三,本文详细分析了基于划分聚类方法中两种最经典的聚类算法：K均值（K-Means）聚类算法和吸引子传播（Affinity Propagation, AP）聚类算法。通过对随机产生50个数据点的聚类结果进行对比分析,K-Means算法的聚类结果随着初始聚类中心选取的不同而改变,且经过200次的迭代还未趋于稳定状态,而AP聚类算法无需预先指定初始聚类中心点,而且仅经过39次迭代后便趋于稳定,分析了AP聚类算法中两个关键参数（参考度P与阻尼系数lam）对聚类结果的影响,实验证明在无先验知识的情况下,AP聚类算法明显要优于K-Means算法。对本文的实验数据集进行了详细描述与预处理,针对护理床在执行动作过程中所受到的机械与电气等约束,构建了一套融合规则对护理床动作的聚类结果进行适当调整,并给出了加入融合规则后的基于护理床动作控制推荐模式的改进AP聚类算法具体步骤。第四,本文将护理床划分为了4个相互独立的床面板,对主要的动作类型进行了动作分解,对护理床控制系统的设计作了整体构思。设计了以ATmega16芯片为主控制芯片,包含数据采集、分析和处理的护理床动作控制电机驱动系统;构建了一套完整的通信协议,实现上位机（人机界面控制器）与下位机（电机驱动系统）的通信。下位机采取了自上而下,逐步细化的软件设计方法,完成了数据收发、数据解析、信号检测等功能的实现。上位机的软件设计采用三层架构模型,通过LINQ to SQL创建通用实体类,实现三层之间的数据传递和数据库的操纵。本文从硬件设计与制作到软件编写两个方面建立了各个功能模块之间的联系,构建了一个从护理床使用者输入-＞上位机深度分析-＞下位机处理控制信号-＞控制直线电机运动的完整系统。护理床控制系统的构建,为后面护理床动作个性化推荐模式研究提供了必要的实验平台。第五,本文对护理床动作控制系统进行测试,实验表明护理床的动作执行与停止的反应时间在1s之内,对护理床各位姿变换运动准确可靠,床体动作过程中速度适中（各位姿变换时间为20-30s）;语音控制时,对语音信号的识别率高达到95%以上,具有较高的稳定性和实效性。对比分析直接运用AP聚类算法和采用改进AP聚类算法对动作数据集进行聚类处理得到的实验结果,实验表明通过改进AP聚类算法得到的一组动作推荐序列符合逻辑,且能够较为全面地表征出数据集中各个动作的分布特征（实验数据集中平均P=90.35%的动作类型样本点分布在相应推荐动作点周围）,可以较为贴切地反映出用户日常操作护理床动作的习惯。第六,本文对所进行的工作进行了总结,并给出了后续研究的建议。

关键词：护理床动作控制个性化推荐模式 AP聚类算法

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基于强化学习的动作控制与决策研究

基于强化学习的动作控制与决策研究

作者：徐娟西安石油大学

学位级别：硕士

在人类的学习过程中,从一开始的一无所知,发展到在所处环境中适应的游刃有余,靠的是个体不断在环境中的探索与试错。若将此过程放在机器人等智能领域,是否也可以使智能体对特定环境的探索,如同人类的学习过程一样。在机器学习中的强化... 详细信息

在人类的学习过程中,从一开始的一无所知,发展到在所处环境中适应的游刃有余,靠的是个体不断在环境中的探索与试错。若将此过程放在机器人等智能领域,是否也可以使智能体对特定环境的探索,如同人类的学习过程一样。在机器学习中的强化学习分支,将赋予智能体这样探索环境的本领。但单一的探索与大量的数据存储,不仅会耗费时间与空间,对智能体本质的智能化提升并没有多少成效。随着强化学习算法领域的不断创新与发展,在原有单一的模型已知算法的基础上,已经逐步拓宽至模型未知的条件下强化学习算法,并形成了以Q-Learning算法为基础的各类算法,用以解决各类机器学习问题。本文基于上述背景下,以马尔科夫决策过程相关理论作为切入点,选取智能体在环境探索中动作与决策作为研究对象,分析对比了现有强化学习算法,结合实际场景的大背景需求下,设计实现了以Q-Learning为基础的改进算法,。根据所研究的智能体动作控制与决策行为,选取Atari 2600作为实验环境,并从智能体的动作行为、决策判断等多方面对所设计的改进算法进行性能测试,经过足够长的训练学习,本文所设计的改进算法在动作控制方面、行为决策方面,相较于未加改进的对比算法,体现出明显的智能化与自主化。在宏观表现中相较于同实验中的对比算法,在回合得分中也较为出色,在较短的训练周期中,获得较高的学习效率,由此体现出改进算法不仅在智能体的动作行为控制方面得到了较大的提升,在环境中也同样拥有着较为快速的适应性,达到快速积累学习经验的效果。经过实验对比分析后,本文所设计的改进算法,对智能体的动作控制与决策等性能有了一定改善与提高。

关键词：强化学习 Q-Learning 动作控制决策

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平衡车练习对幼儿动作控制和协调能力的影响

平衡车练习对幼儿动作控制和协调能力的影响

作者：赵彦彦首都体育学院

学位级别：硕士

儿童平衡车是由国外率先发展起来的,近些年由日本引入到中国,并且通过平衡车各大赛事风靡全国,平衡车是一种类似自行车的器材,通过儿童双腿交替滑行来代替自行车脚蹬的前进动力,在平衡车的运动过程中需要通过儿童的腰腹及手臂进行控制方... 详细信息

儿童平衡车是由国外率先发展起来的,近些年由日本引入到中国,并且通过平衡车各大赛事风靡全国,平衡车是一种类似自行车的器材,通过儿童双腿交替滑行来代替自行车脚蹬的前进动力,在平衡车的运动过程中需要通过儿童的腰腹及手臂进行控制方向,并且通过多个关节配合来完成技巧性的转弯及加速动作。本研究旨在通过平衡车练习是否,会对儿童的动作控制和协调能力产生影响。本文选取逐风平衡车俱乐部的30名3-5岁儿童作为实验组,青之葵幼儿园30名3-5岁儿童作为对照组。对照组除幼儿园日常生活外未参加任何体育活动。实验组进行为期3个月的平衡车练习干预,每周一节课,每次60分钟。干预结束后,对儿童的动作控制及协调能力进行测量,并对数据结果进行分析。结果发现:1.实验组和对照组在实验前的测试,协调能力和动作控制能力并不存在显著差异。2.对照组实验前和实验后的测试,协调能力与动作控制能力,随着时间的推移,相对会有提升,但整体数据并无显著差异。3.实验组与对照组实验后,进行数据对比,在加入平衡车运动干预这一变量后,两组被试之间的差异变化,由最初的不显著变为显著。研究结论:儿童在平衡车的干预过程中,可以提高动作控制和协调能力。先天的动作控制和协调能力可以决定儿童的运动上限,但是通过系统的平衡车练习,可以对这两方面的下限提高,并且可以提高儿童运动兴趣。

关键词：平衡车幼儿动作控制协调能力

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基于3DS MAX的动作控制插件的实现

基于3DS MAX的动作控制插件的实现

作者：陈力山东大学

学位级别：硕士

在三维角色动画的制作中,有关虚拟角色的动作控制技术,在现阶段的硬件、技术条件下,仍旧是一项突出的技术难题,在3DS MAX软件中式如此,在MAYA软件中也同样是如此。基于这一大前提,本硕士论文选择了角色的动作控制技术为研究类容和重点。... 详细信息

在三维角色动画的制作中,有关虚拟角色的动作控制技术,在现阶段的硬件、技术条件下,仍旧是一项突出的技术难题,在3DS MAX软件中式如此,在MAYA软件中也同样是如此。基于这一大前提,本硕士论文选择了角色的动作控制技术为研究类容和重点。三维角色动画的制作,作为一项高难度的技术,它具有技术含量复杂、利润回报高、市场前景广等特点,同时他它还具备跨领域、跨技术综合的特点,作为一项重要的复合性技术,它不仅仅整合了美术、音乐、表演等等方面的类容,更重要的是它与计算机软件使用技术和软件开发技术紧密相关。基于这个前提,本文首先对三维动画的制作做了简单和相关的阐述,然后研究了三维角色制作技术及其控制思路,并在此基础上介绍了其相应支持平台的设计与实现思路。其次,在完成动作模型的设计与实现后,以此为基础,将其作为资源库的数据进行保留。第三步就是完成三维角色动画动作控制插件的设计与实现,这也是本论文最主要的工作。最后本文以一个三维角色的动作控制调试过程为例,介绍了动作控制插件的具体应用。本硕士论文研究的内容是基于3DS MAX三维软件开发的。本论文还完成了用户自定义的骨骼运动系统的设计与装配,进行了相关关联运动控制软件的设计;通过动作数据处理、动作脚本的设计,进行动作的叠加与混合运算、实现了角色动作命令与运动数据的复合控制。通过动力学组件的研究与开发,实现角色动作控制的力学仿真,实现手工动作设计与仿真运算的结合。通过研究这一课题,本论文旨在开发出一款基于3DS MAX软件的动作控制插件,希望通过这款插件的使用,降低动画制作技术难度,提高业内人士的角色动画制作水平,最终达到可持续性、有效的提高角色动画制作质量。

关键词：三维角色动画动作控制运动骨骼定义动力学计算

体力消耗与运动事件对动作控制影响效果的对比研究

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体力消耗与运动事件对动作控制影响效果的对比研究

作者：李维北京体育大学

学位级别：硕士

目的：本研究旨在阐述体能与运动事件本身对精细控制与姿势控制的影响效果及规律，并进一步探讨体能和运动事件本身哪个对两种控制能力的影响较大。本研究还可为今后在这方面的研究提供理论及数据支持，帮助大家做出更进一步的研究。方... 详细信息

目的：本研究旨在阐述体能与运动事件本身对精细控制与姿势控制的影响效果及规律，并进一步探讨体能和运动事件本身哪个对两种控制能力的影响较大。本研究还可为今后在这方面的研究提供理论及数据支持，帮助大家做出更进一步的研究。方法：10名正常男性，在跑台上以9km/h的速度分别完成一次4×200米跑，一次4×800米跑和一次3200米跑，共三次测试，并在每次测试的跑前、组间和跑后手持激光笔站在测力台上完成一分钟瞄靶测试，同时记录下这一分钟光点的抖动轨迹、受试者的足底压力中心和人体重心的相关数据，分析每名受试者三次测试中每次瞄靶过程中这三种测试数据的复杂度并得出结果。结果：在方案二和方案三中，人体重心的多尺度熵值随瞄靶次数的增加都出现了一个回升的“拐点”，方案一中人体重心的多尺度熵值没有明显变化。足底压力中心的多尺度熵值在方案一中未出现明显变化，在方案方案二中随体力的逐渐消耗出现下降趋势。瞄靶光点的多尺度熵值在方案二和方案三中随瞄靶次数的增加都出现了先上升再下降的趋势，在方案的熵值并未出现明显变化。结论：任务切换和体力消耗都会对人体的精细控制能力产生消极影响：体力消耗较少的情况下，用CO6可以更加清晰的反映人体的姿态控制能力;任务切换有助于提高人体姿态控制的表现能力，体力消耗会对人体的姿态控制能力产生消极影响。

关键词：体力消耗任务切换动作控制人体重心足底压力

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基于深度图像的虚拟人动作控制方法研究

基于深度图像的虚拟人动作控制方法研究

作者：闫石哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

虚拟人是人在计算机的数字世界中的形象表示。随着计算机技术和工业技术的不断发展,虚拟人技术在近几年有了快速的提高。目前虚拟人技术在航天航空、军事、医疗、教育等领域有着非常广泛的应用。随着互联网的普及、电子商务的不断推广,... 详细信息

虚拟人是人在计算机的数字世界中的形象表示。随着计算机技术和工业技术的不断发展,虚拟人技术在近几年有了快速的提高。目前虚拟人技术在航天航空、军事、医疗、教育等领域有着非常广泛的应用。随着互联网的普及、电子商务的不断推广,人们生活的虚拟化程度也越来越高,这就对虚拟人技术提出了更高的要求。虚拟人技术主要分为两个大的方向,一是虚拟人建模,二是虚拟人动作仿真,虽然经过这几年的迅猛发展,虚拟人技术有了长足的进步,但仍然没有达到工业界所要求的完美程度。本文提出一种使用深度图像提取人体运动信息进而控制虚拟人运动的方法。利用深度摄像机采集到的深度图像,是一种二维灰度图,每个像素点上所带的信息,不同于普通图像的像素点的亮度、色彩、色调等信息,而是目标物体距离摄像机的物理距离。通过深度图像捕捉和跟踪人体动作具有使用普通图像难以企及的优势:使用者可以在任意光照背景下完成动作捕捉过程,也无需穿戴任何附加设备或反光点;获取图像之后的二次处理较为简单,噪音小、阈值高。本文首先介绍了虚拟人运动控制的特点、研究内容和关键技术;对虚拟人运动控制的主要方法进行了归纳比较,将目前的主要方法分类。分别对各类方法进行了基本原理探讨与研究现状介绍,并作了较深入的对比分析与讨论,指出了各个方法的优劣。然后对深度图像的获取和处理方法进行了研究。介绍了深度图像的几种处理方法,利用背景差分法将运动部分从背景中分割出来。边缘分割之后的关节区域作为粒子滤波的跟踪的目标,得到人体的运动信息。将运动信息转化为欧拉角,用于驱动虚拟人模型动作。最后,采用VC++与3DS MAX结合编程的方式,在3DS MAX中建立人体骨骼系统,将从深度图像中提取的人体动作信息传递到3DS MAX环境中的虚拟人身上,实现了对控制虚拟人运动的控制。

关键词：虚拟人动作控制深度图像动作捕捉粒子滤波