人机接触运动交互中人体舒适感知的测量方法
人体舒适度感知是人机接触作业一个非常重要的作业指标，本文提出以疼痛感、牵扯感、灼热感建立三维舒适度感知空间，对难以度量的舒适度进行多维度的量化描述。构建了基于BP神经网络的触觉感知模型，实现了客观作业特征信息到主观触觉感知的多输入多输出预测。提出了一种基于SVM算法的人体感知状态识别方法，通过实验验证了对舒适、不舒适可继续、不舒适需停机分类的有效性。因此，本文所提出的综合考虑人体个体特征、机器人作业下皮肤的力与变形量和人体触觉感知等多方面因素的舒适感知识别策略，对确保人机接触运动交互的舒适、安全作业具有重要的意义和应用价值。在后续工作中，关于触觉感知模型的样本量可作进一步补充，并推广至不同用户群体，从而实现更广泛的触觉感知预测。
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