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人机交互中的雷达感应
Soli 是一种用于 HCI 的新型手势感应技术，具有许多潜在用例。与电容式感应或基于视觉的感应相比，它旨在克服遮挡、照明和嵌入式感应问题。它还旨在支持 3D、距离和微动作，以实现新颖的交互形式。Soli 结合了硬件架构、信号处理、软件抽象、UX 范例和手势识别的视图，适用于嵌入式硬件和最终产品。Soli 技术与硬件无关，这意味着传感技术可以与不同的雷达芯片配合使用。事实上，该团队已经开发了两个完全集成的雷达芯片（图 1）、一个调频连续波 (FMCW) SiGe 芯片和一个直接序列扩频 (DSSS) CMOS 芯片。有四个接收 (Rx) 和两个发射 (Tx) 天线。Rx 天线间距设计用于最佳波束形成，而 Rx/Tx 间距设计用于获得隔离。雷达原型是一款定制的 57-64 GHz 雷达，配有多个窄波束喇叭天线。在 60 GHz 频段，FCC 将带宽限制为 7 GHz（40 至 82 dBm EIRP），这导致分辨率比 Microsoft Kinect 传感器分辨率低约 2cm。如今，Soli 雷达的中心频率为 60 GHz，波长为 5mm，探测范围为 0.05 -15m，视野为 180 度。alpha 开发套件（图 2）使用 FMCW 版本，带有集成开发板，允许通过 USB 与主机连接。
利用物联网的节能智能教室系统
随着全球工业、教育和交通等多个领域的能源消耗不断增加，物联网等众多技术为节能做出了巨大贡献。本文介绍了如何基于物联网建立智能教室系统，以节省教室能源。所提出的方法使用所提出的能耗和成本模型估算物联网 (IoT) 设备、智能教室和建筑物的能耗，并提供对照明、投影仪和空调等物联网设备的实时访问和控制。我们的系统的有效性和优势已通过在安装有计算机的大学教室中进行的实际测试得到证实。本文讨论了如何使用物联网 (IoT) 开发更便宜、更节能的设备控制系统。几乎任何电气设备都可以使用此方法操作，几乎不需要人工协助。当学生在教室时，“基于物联网的节能智能教室”系统旨在减轻电网的负荷。该技术可检测特定区域中人员的存在，并使用该信息来控制电气设备的运行（例如开/关）。该设备可以使用 Microsoft Kinect 传感器来调整人体周围环境的温度、湿度和光量。DHT22 传感器和 LDR 连接到 Arduino AT Mega 板以测量各种环境条件。该系统具有可以收集有关教室环境的实时信息的传感器。然后使用这些数据更新 Web 应用程序。Node MCU IoT 设备通过互联网将其所有数据发送到主机。该系统的最终测试在实验室中进行，有四名学生和 80 个测试用例。根据统计数据，最终原型的准确率似乎为 98%。
开发自适应人与计算机交互游戏以评估注意力
摘要在本文中，将介绍几种基于体育活动的人 - 计算机相互作用（HCI）游戏，这些游戏将提出，以提高注意力，情感和感官 - 运动协调。这些游戏的界面和困难级别是专门设计的，用于使用不同年龄段和残疾人的人。游戏涉及体育活动，以完成一些基本的HCI任务，这些任务需要手动和手臂的控制，例如水果采摘和空气曲棍球，并根据游戏和人类表现的各种参数，具有自适应的工作水平。在水果采摘游戏中，几个水果图像从屏幕的顶部移到底部。目标是在避免梨的同时收集苹果。玩家的手将控制收集水果的篮子。在空中曲棍球比赛中，玩家将尝试对计算机控制的对手打入进球。球员的手将控制桨，以击中冰球以得分或捍卫自己的进球区域。在两款游戏中，Kinect RGB-D传感器都认可了玩家的手。基于自适应的系统的目标是使玩家参与游戏。作为一个正在进行的项目的一部分，与一群聋哑儿童（3。5-5岁）一起测试了游戏，1减轻了孩子的压力，并在听力学测试之前增加了他们的积极情绪，注意力和感觉 - 运动的协调。游戏表演和对治疗师的评估表明，游戏对孩子有积极的影响。游戏还通过一组成年人作为对照组进行了测试，其中采用移动EEG设备来检测注意力水平。为此，成年人还参加了第三场比赛，其中包括迷宫，并通过Myo传感器进行了控制。
运动训练中的技术整合
摘要 技术彻底改变了体育教练中的运动员发展和表现优化。根据报告，GPS 追踪器和心率监测器可帮助教练获得新的见解。视频分析技术提供精确的技术评估和增强。技术帮助教练在全球范围内分享知识和最佳实践，帮助他们在动态体育环境中保持竞争力，并提高精准度、效率和效力。包括实时监控和预测模型在内的技术塑造了 21 世纪的体育。预测模型为理想的比赛结果提供动态修改，从而产生数字运动员。历史观点表明手机如何改善运动员的表现和训练计划。从球员动作分析到可穿戴设备，体育技术已经改变了训练、比赛和体能评估。网球中的 Hawkeye、足球中的 Catapult Sports 和足球中的虚拟现实等技术可提高表现、训练和伤害预防。为了提高技能，棒球、篮球和高尔夫使用视频分析、Kinect 和生物力学分析。技术集成有很多好处，但成本、可访问性、变革阻力、道德和不良影响都是问题。本文强调需要解决这些问题，以实现平衡有效的体育教练。技术帮助教练和运动员获得洞察力、策略和定制训练。研究了虚拟和自动化教练，认识到人际互动的重要性。技术整合的成功案例包括金州勇士队使用 SportsVu 和美国国家女子足球队使用 Catapult Sports。2D 视频、高速视频、人工智能和数字教练的未来发展可能会改变体育教练。本文强调，技术发展必须保持包容性，以满足不同运动员的需求。关键词：技术、人工智能、虚拟现实、教练、运动员、表现
APS：以 3D 人体姿势作为姿势指导的基准
随着姿势感知技术的出现，人体姿势有可能取代和增强现有的输入方式，如触觉和语音。这种范式转变得益于传感技术的进步，这使得跟踪用户的身体运动变得更容易、更便宜。例如，可以使用一系列 RGB 图像 [4]、深度图像 [20]（例如，Microsoft Kinect）和 IMU 数据 [13, 26] 来感知身体姿势。在人机交互（HCI）文献中，基于身体的交互的常见用例是运动引导：全身运动训练 [2, 12, 25]；学习体育活动，如舞蹈 [6]、武术 [7] 和体育 [22]；手势指导 [21] 和学习 [8]；与公共展示的互动 [1, 27]；空间引导[10，11]和物理治疗[23]。由于提出的系统和方法众多，涉及的身体部位、使用的方式、技术设置和评估指标各不相同，因此很难在各种方法之间得出结论。例如，虽然Anderson等人[2]提出的YouMove和Tang等人[23]提出的Physio@Home都采用增强现实来引导运动，但它们使用不同的可视化进行增强反馈，从不同视角捕捉用户并训练/引导不同的身体部位（YouMove中的全身运动和Physio@Home中的肩部运动）。虽然人机交互中的动作和姿势引导系统经常用于体育和体育活动，但交互技术可直接应用于辅助环境，例如用于培训工人完成制造任务[5]。由于所使用的姿势不同，目前无法在不同方法和交互技术之间得出结论。在本文中，我们引入了 APS（APS 姿势集），这是一个 3D 人体姿势数据集。APS 旨在作为姿势训练和系统评估的基线。HCI 社区已经建立了预定义的标准评估基准的好处。例如，MacKenzie 和 Soukoreff [17] 为
用于机器人建模、路径规划和智能控制的人工智能
人工智能 (AI) 是机器所展现的智能，与人类所展现的自然智能形成对比。人工智能研究的例子包括推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理、感知以及移动和操纵物体的能力，这通常被视为智能控制。近年来，人工智能在机器人领域的应用呈指数级增长。人工智能在机器人的路径规划中起着至关重要的作用，可以快速响应复杂环境中的变化。它还在机器人的建模和智能控制中发挥着主导作用，允许更复杂的反馈分析、自我调整应用程序和即时适应环境变化。不断变化的工业环境，如灵活的制造设施和自动化仓库，机器人旨在与人类并肩工作，直接受益于基于人工智能算法的复杂路径规划和自主决策的进步。在消费者方面，清洁机器人和送货机器人等应用也正在成为我们日常生活的一部分。人工智能路径规划和控制算法的实施大大提高了这些机器人的效率和实用性，因为这些机器人必须运行的环境是高度动态的，需要不断适应。本研究主题归入“机器人和人工智能前沿”中的“机器人控制系统”部分。Tan 等人的第一篇文章。专注于为机器人设计机制和算法，作为路径规划和控制的平台。当前的机器人设计一直从游戏和娱乐产品 (GEA) 中汲取灵感。然而，在机器人技术中实施受 GEA 启发的设计缺乏系统性和通用性。本文基于 GEA 的启发，提出了一种系统的机器人设计范式。可以遵循问题驱动和解决方案驱动的过程，以利用 GEA 的类比，从而获得针对实际问题的机器人解决方案。通过使用可重构地板清洁机器人及其路径规划算法，展示了该设计范式的应用。由于具有推理能力，AI 在实现协作机器人的安全人机交互 (HRI) 方面起着至关重要的作用。Du 等人的文章结合了不同的 AI 技术，实现了安全 HRI 的主动避碰。采用微软体感输入设备Kinect检测进入机器人工作空间的人员，实时计算人体骨骼数据。采用具有防撞知识的专家系统分析人体行为，实现主动防撞。采用人工势场法为机器人规划新路径，如：
人机交互中的雷达感应
探索新型传感技术以促进新的交互模式仍然是人机交互领域的一个活跃的研究课题。在众多 HCI 会议中，我们可以看到新交互形式的发展，其基础是采用或改编基于声音、光、电场、无线电波、生物信号等测量的传感技术。在商业上，我们看到雷达传感技术在车辆/汽车和军事环境中得到了广泛的工业发展。在超长距离，雷达技术已在天气和飞机跟踪中使用了数十年。在长距离、中距离和短距离，雷达已用于 ACC、EBA、安全扫描仪、行人检测和盲点检测。雷达通常被认为是一种远程传感技术，它全天候工作，提供 3D 位置信息，无需照明，可以穿透表面和物体，因此可以随时运行。在超短距离，雷达已用于脱粘检测、腐蚀检测和泡沫绝缘缺陷识别。此外，研究界已探索雷达技术用于各种用途，例如存在感知和室内用户跟踪 [5]、生命体征监测 [6] 和情绪识别。在这个范围内，雷达被吹捧为解决隐私、遮挡、照明和视野受限等问题，这些问题是视觉方法所面临的，或者用于传统方法无法解决的医疗条件