装配是产品设计的核心，对产品的生产效率、性能和成本有着重要的影响。可装配性是产品的一种固有特性，是产品设计的核心。本书从可装配性概念出发，介绍其影响因素及评价方法，梳理虚拟现实辅助可装配性设计的关键技术——虚拟现实辅助装配技术、人体运动捕捉技术和人机功效评价。针对产品装配中的手工装配，本书详细介绍虚拟现实辅助动态装配方法、无标记人体运动捕捉系统设计和多台Kinect 人体骨骼数据融合与实验验证，虚拟环境多视角融合模型建模方法和基于全身运动捕捉数据的快速上肢评估实时评价方法。本书分别针对相关技术，开发相关软件进行验证。
样章试读
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前言
第1章 虚拟现实辅助可装配性关键技术 1
1.1 可装配性概念及评价方法 1
1.1.1 可装配性影响因素 2
1.1.2 可装配性评价方法 4
1.2 虚拟现实辅助装配技术 6
1.2.1 虚拟装配技术 7
1.2.2 装配约束建模技术 11
1.3 人体运动捕捉技术 12
1.3.1 人体运动捕捉系统 12
1.3.2 多台Kinect数据融合技术 14
1.4 人机功效评价 18
1.4.1 基于传统的人机功效评价方法 19
1.4.2 基于人体捕捉的人机功效评价方法 19
1.5 本书结构 20
参考文献 21
第2章 虚拟现实辅助动态装配方法 30
2.1 动态装配零件建模方法 31
2.1.1 动态装配的定义 31
2.1.2 动态装配的零件信息 33
2.2 面向装配过程的多层级动态约束装配方法 36
2.2.1 现有约束求解方法及其特点 36
2.2.2 装配约束的定义和求解方法 38
2.2.3 单一及多约束下动态装配的约束识别和约束管理逻辑 48
2.3 基于动态装配理论的装配实例 52
2.3.1 传动装置中某传动轴系的实际装配 52
2.3.2 虚拟环境中传动轴系的动态装配仿真 55
2.3.3 虚拟装配平台装配指导功能验证 59
2.4 本章小结 61
参考文献 62
第3章 无标记人体运动捕捉系统设计 63
3.1 一台Kinect人体运动捕捉存在的问题 63
3.1.1 Kinect原理与性能 63
3.1.2 Kinect问题原因分析 65
3.2 系统构成及关键硬件 66
3.2.1 OptiTrack运动捕捉系统 66
3.2.2 头戴式显示系统 68
3.3 N-Kinect系统布局研究 69
3.3.1 N-Kinect布局设计 69
3.3.2 N-Kinect系统硬件配置 72
3.4 Kinect数据采集及预处理 74
3.4.1 一台Kinect的人体骨骼数据采集 74
3.4.2 客户端数据预处理与可视化 76
3.4.3 系统开发工具与环境 78
3.5 基于ICP的运动捕捉系统坐标标定与转换 79
3.5.1 相机常用坐标标定方法与不足 79
3.5.2 改进的ICP方法 80
3.5.3 无标记运动捕捉系统空间标定 83
3.6 面部朝向的定义与更新 87
3.6.1 面部朝向与左右互换 87
3.6.2 面部朝向的初始化 89
3.6.3 Holt双参数滤波平滑面部朝向 89
3.7 标定修正及误差分析 91
3.7.1 标定修正方法 91
3.7.2 标定结果及误差分析 92
3.8 本章小结 94
参考文献 95
第4章 多台Kinect人体骨骼数据融合与实验验证 97
4.1 数据层骨骼数据预处理 98
4.1.1 Kinect SDK捕捉状态 98
4.1.2 基于预测模型的置信度判断 98
4.1.3 用户与视场相对位置置信度 102
4.2 系统层骨骼数据预处理 105
4.2.1 人体整体骨架置信度 105
4.2.2 方向角权重模型 105
4.3 基于粒子滤波的多传感器数据融合 109
4.4 骨骼数据融合精度实验验证 113
4.4.1典型动作及融合验证实验 113
4.4.2 典型运动数据融合精度分析 114
4.5 无标记运动捕捉系统性能验证与应用 117
4.5.1 面部朝向平滑与调整实验 117
4.5.2 虚拟环境中传动装置装配及系统性能 118
4.5.3 面向装配的装配舒适性分析 125
4.6 本章小结 128
参考文献 129
第5章 虚拟环境多视角融合模型建模方法 130
5.1 1PP和3PP研究现状 130
5.1.1 1PP与3PP的特点 130
5.1.2 3PP的种类 132
5.1.3 多视角的呈现方式 134
5.2 虚拟现实中主辅视角配置模式 137
5.2.1 1PP建模方法 137
5.2.2 3PP建模方法 138
5.2.3 主辅视角配置模式 139
5.3 虚拟现实中辅助视角融合方法 141
5.4 多视角融合模型建模 143
5.5 多视角融合方法用户调查实验 145
5.5.1 实验设计 146
5.5.2 用户调查实验指标与步骤 149
5.6 实验结果的客观测量指标分析 152
5.6.1 客观数据分析方法 152
5.6.2 穿墙时间 154
5.6.3 操作时间 155
5.6.4 碰撞时间比率 157
5.7 实验结果的主观测量指标分析 159
5.7.1 主观数据分析方法 159
5.7.2 直观性Q1、Q2和Q3 161
5.7.3 碰撞感知Q4、Q5 164
5.7.4 认知负荷Q6、Q7 167
5.7.5 系统可用性 170
5.7.6 主观偏向性（排名） 172
5.8 各观察方式间差异的定性分析 174
5.8.1 1PP-None与3PP-None的比较 174
5.8.2 辅助视角的融合方法 175
5.8.3 辅助视角的影响 176
5.9 实验结果讨论 177
5.9.1 辅助视角的影响 177
5.9.2 辅助视角的融合方法 178
5.9.3 主辅视角的配置模式 178
5.10 多视角融合模型的设计方法 179
5.11 本章小结 184
参考文献 185
第6章 基于全身运动捕捉数据的RULA实时评价方法 188
6.1 RULA实时评价方法的计算依据和流程 188
6.1.1 计算依据 188
6.1.2 计算流程 189
6.2 RULA实时评价模型 191
6.2.1 RULA实时评价模型的输入数据 191
6.2.2 矢状面计算 192
6.2.3 人体各部位姿势主分值计算 195
6.2.4 人体各部位姿势修正分值计算 200
6.2.5 RULA分值计算方法 206
6.3 RULA实时评价验证 207
6.4 可装配性评价中的人机功效影响因子模型 211
6.5 虚拟环境中考虑人机功效的可装配性评价实验 212
6.5.1 某传动装置中前传动实际装配案例分析 212
6.5.2 实验场景搭建与实验步骤 212
6.5.3 实验的软硬件设备 213
6.6 可装配性评价实验 214
6.6.1 前传动箱装配实验过程 214
6.6.2 前传动箱装配RULA评价结果 216
6.7 考虑人机功效评价的可装配性评价结果分析 220
6.8 本章小结 221
参考文献 222
附录 224
附录1 基本信息统计问卷 224
附录2 实验参数调查问卷 224
附录3 系统可用性量表调查问卷 225
附录4 实验后调查问卷 227
附录5 问卷星中一三视角融合实验调查问卷示例 228
附录6 RULA评分标准 229
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