A Natural Bare-Hand Interaction Method With Augmented Reality for Constraint-Based Virtual Assembly
Notice bibliographique
Résumé
Traditional virtual assembly methods have a high requirement in hand-eye coordination because of the separation of feedback and operation regions. These methods are inconsistent with human interaction habits and lack of naturalness because of limited interaction space and indirect interaction mode. Therefore, we propose a natural bare-hand interaction method for virtual assembly, enabling operators to interact with virtual objects by using natural gestures even while in motion. The Leap Motion controller (LMC) fixed on the Augmented Reality (AR) glasses is used to track hands of the operator and the mobility of the interactive device relieves the location limitation of assembly processes. Furthermore, AR allows operators to perform bare-hand assembly in a realistic situation. The interval Kalman filter (IKF) is applied to estimate hands’ positions to improve the accuracy of measured gesture data. Moreover, constraint assisted technology is introduced to aid operators in learning and completing assembly tasks quickly and accurately, and the assembly sequence is generated to assist the decision-making process during the interaction. Experimental results show that the proposed method can be used by non-professional operators for assembly tasks and can potentially improve assembly efficiency. Based on operator ratings about assembly experience and significant difference analysis, the proposed method performed better at providing better interactive experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».