人机交互发展阶段
从以设备为主到忽略设备存在，是人机交互的基本发展思路。交互建立初始，从按键到触控屏的转变是关键，重点是提高触控性能和扩大触控范围；同时显示质量从VGA至UHD（4K）；工业设计方面则是更纤薄的曲面显示。之后，专注于用户的个性化交互还是被广泛应用，变革的标志是密码的使用正在减少，取而代之的是生物识别（用户独有的特征）。这将推动移动支付的普及，但
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人机交互发展阶段
从以设备为主到忽略设备存在，是人机交互的基本发展思路。交互建立初始，从按键到触控屏的转变是关键，重点是提高触控性能和扩大触控范围；同时显示质量从VGA至UHD（4K）；工业设计方面则是更纤薄的曲面显示。之后，专注于用户的个性化交互还是被广泛应用，变革的标志是密码的使用正在减少，取而代之的是生物识别（用户独有的特征）。这将推动移动支付的普及，但仍需要协调银行，支付机构，商家，技术提供商等各个环节，因此需要FIDO（线上身份验证）联盟来制定标准。接下来，专注于环境的情景识别交互是必然趋势，这个阶段的目标是让设备能够了解环境情况，能够预知用户的潜在需求。这需要不同类型的传感器一起工作，增强现实感。终，个人设备将退居幕后，甚至消失在信息基础设施中，取而代之的是纤巧尺寸的传感器将无处不在。这是通过q方位感知来获z极用户体验的阶段。
基于体感机械臂的舒适控制算法设计研究
分析人体手臂在体感控制中的舒适程度，依据疲劳度理论建立手臂舒适范围空间模型。采用体感方式控制机械臂运动，通过径向测试实验与点阵z定实验测试手臂的舒适参数，拟合控制映射函数，提出基于体感机械臂的舒适控制算法。通过动作跟踪与远程抓物实验，测得用舒适算法控制机械手的相对误差在5%以内，位置j对误差在2 mm以内，舒适度比传统控制算法提高51.8%，在满足体感控制准确度的基础上较大程度保证了使用者的舒适性，提高了体感控制效率。
体感技术是指通过做出肢体动作而无需操作任何复杂的控制设备就可以身临其境的人机互动技术[1]。区别于按键与触摸等传统的交互方式，体感技术提升了操作的灵活性、直观性，在游戏、移动应用、运动康复、虚拟学习系统等领域中，有着越来越广泛的应用[2-5]。
目前的体感机械臂控制算法中，对于人手臂与机械臂姿态之间的映射，主要是基于几何关系求其运动学正反解[6]，其核心思想是进行线性映射，令机械手臂完全模仿人的手臂姿态。而人体手臂构造与机械不同，手臂的生理结构决定了其不具备机械关节那样完全的自由度[7]，而且考虑到力度、能量消耗等因素，手臂做出不同动作的难易程度也不尽相同。这就导致在操作机械手臂完成一系列动作的过程中操作者容易疲劳，效率较低，不能长时间作业。
为了减轻使用者的疲劳度，提高控制的舒适性和效率，考虑人手臂的舒适程度以及能量消耗等因素的影响，提出一种基于映射关系的体感机械臂舒适控制算法。
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体感技术的内涵及其在体育教学的设计
体感技术也称为动作感应控制技术，它是通过电子设备的某些特殊的方式对学习者的感官动作进行识别、解析，并与机器发生互动行为的技术，在交互的过程中，机器通过预定的感测模式，对用户的某些动作在机器上作出反馈，进而达到提高用户动作的一致性、协调性，让学习者在寓教于乐中提高自身的技能[1]。一般地，体感技术的实现主要包括硬件（体感的外围设备）和软件（实现体感技术的系统软件）两大部分，系统中的硬件设备主要是实现对人体动作的识别功能，并以信息数据的方式与电脑相连接，然后，在电脑屏幕上将学习者的动作反映出来，与用户产生交互运动，对学习者的动作进行识别、判断动作的准确性与速度，直接给予学习者以愉悦的体育体验感。而系统的软件能够对硬件系统传递过来的感官、动作信息进行处理，并持续的对学习者的各种感官、动作作出反馈，因此，软件系统对感官、动作信息的处理与感官、动作信息的识别计算是体感技术的关键因素。随着体感技术与现代软件技术的发展，根据体感的方式与原理的不同，将体感技术分为：机械式、光学式、声学式等体感识别技术。例如Kinect就是利用光学技术实现对人体关节点的识别，来实现人体动作的“体感”操作技术，为其在体育教学中提供了应用的基础。
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