Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: data glove

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Rękawica rzeczywistości wirtualnej : budowa systemu śledzenia ruchu ręki oraz palców wykorzystywanego w technice rzeczywistości wirtualnej

Jankowski J., Welenc H., Grabowski A.

Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa

2018

Vol. 9, Nr 1 (31)

157--166

System śledzenia ruchu ręki oraz palców jest powszechnie stosowany w immersyjnych aplikacjach rzeczywistości wirtualnej umożliwiając użytkownikowi symulacji interaktywne uczestnictwo poprzez manipulację wirtualnymi przedmiotami. W artykule zaprezentowano ww. system w postaci rękawicy wyposażonej w czujniki typu MEMS w celu rejestracji orientacji oraz marker wizyjnego systemu ruchu (przemieszczeń) w przestrzeni trójwymiarowej. Rękawica rzeczywistości wirtualnej została zintegrowana z oprogramowaniem Unity 3D do pracy w czasie rzeczywistym oraz przetestowana.

Hand and finger motion capture system is commonly used in immersive virtual reality applications allowing the user of simulation to interactively participate by manipulating virtual objects. The article presents the above mentioned system construction as glove equipped with 9 DoF MEMS sensors for orientations and a marker of visual motion capture for displacement in3D space.

Bayesian network aided grasp and grip efficiency estimation using a smart data glove for post-stroke diagnosis

Dutta D., Modak S., Kumar A., Roychowdhury J., Mandal S.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

2017

Vol. 37, no. 1

44--58

Stroke is one of the major causes behind the increased mortality rate throughout the world and disability among the survivors. Such disabilities include several grasp and grip related impairment in daily activities like holding a glass of water, counting currency notes, producing correct signature in bank, etc., that seek serious attention. Present therapeutic facilities, being expensive and time-consuming, fail to cater the poverty stricken rural class of the society. In this paper, on the basis of an investigation, we developed a smart data glove based diagnostic device for better treatment of such patients by providing timely estimation of their grasp quality. Data collected from a VMG30 motion capture glove for six patients who survived stroke and two other healthy subjects was fused with suitable hypothesis obtained from a domain expert to reflect the required outcome on a Bayesian network. The end result could be made available to a doctor at a remote location through a smart phone for further advice or treatment. Results obtained clearly distinguished a patient from a healthy subject along with supporting estimates to study and compare different grasping gestures. The improvement in mobility could be assessed after physiotherapeutic treatments using the proposed method.