Разнообразие интерфейсов взаимодействия с компьютерами сегодня предоставляет немалый выбор. Пользователь более не зависит от одних лишь мыши да клавиатуры – сенсорные экраны, контроллеры с распознаванием движений приобрели широкое распространение, а находящихся в стадии разработки технологий ещё больше.

Среди них – управление вообще без каких-либо приспособлений и нейроинтерфейс. А исследователи из Microsoft, Вашингтонского университета (University of Washington) в Сиэтле и канадского Университета Торонто (University of Toronto) предложили свой метод контроля — посредством мышц.

Ряд электродов подключается к предплечью и производится считывание электрической активности от разных мышц руки. Сигналы затем соотносятся с определёнными движениями, такими как соединение большого и одного из остальных пальцев или сжимание некоторого объекта сильнее или слабее нормального обозначенного. Исследователи видят применение технологии, например, в смене проигрываемого плеером трека во время бега или в развлечении наподобие Guitar Hero без пластиковой копии инструмента. В целом, интерфейс на базе мышц не нов. В частности, он используется в протезах конечностей, но практические возможности существующих версий ограничены. Определение знаков по движениям мускулов является сложной задачей, поэтому применяются соответствующие системы в узконаправленных целях. Новая же разработка «предназначена для здоровых людей, которые желают разнообразить методы ввода», как говорит Десни Тэн (Desney Tan) из Microsoft. Совместно с коллегами он работает над недорогой и не причиняющей дискомфорт технологией, распознающей широкий диапазон движений.

Последняя версия, продемонстрированная на конференции ПО и технологий для пользовательских интерфейсов (User Interface Software and Technology) в Виктории, Британская Колумбия, использует шесть электромиографических сенсоров (electromyography sensors, EMG) и два заземляющих электрода, расположенных кольцом вокруг верхней части правого предплечья, для регистрации движений пальцев. На левой руке – два сенсора, определяющих сжатие. Хотя каждый датчик имеет своё место и отдельный провод, их локализация не точна, то есть нет прямой зависимости от расположения мышц.

Это должно означать одинаковые результаты использования тонкой «повязки» EMG любым человеком без предварительной тренировки. Проект основан на предыдущих исследованиях в этой области, применявших дорогостоящие системы для распознавания перемещения пальцев, когда рука находилась на плоской поверхности. Сенсоры не умеют точно интерпретировать мышечную активность немедленно. Программное обеспечение должно быть обучено соотносить те или иные электрические сигналы со знаками. При этом используются стандартные обучающиеся машинные алгоритмы, постоянно повышающие точность.

«Мы потратили немало времени на то, чтобы понять, как пользователь может откалибровать устройство», — говорит Тэн. ПО фокусируется на трёх параметрах передаваемых EMG данных: величине мышечной активности, её частоте и волнообразном характере активности, регистрируемом несколькими сенсорами сразу. Этой информации вполне достаточно для идентификации определённых знаков, формируемых движениями пальцев и руки. После обучения программа распознаёт их с 85-90% точностью.

По словам профессора медиаискусств и наук в Массачусетском университете (MIT) Пэтти Мейс (Pattie Maes), большинство интерфейсов требуют внимания пользователя, поэтому пришло время таких разработок, которыми занимается Microsoft и Вашингтонский университет, чтобы взаимодействие с цифровыми системами в насыщенной информацией жизни стало более природным. В настоящее время команда Тэна работает над прототипом беспроводного решения, которое легко надевается на руку, и быстрой системой тренировки. Также тестируется реакция на ходьбу или бег. В конечном счёте, считает учёный, контроль посредством тела приведёт к абсолютно новым способам использования компьютеров и других электронных устройств.

Категория: Управление | Нет комментариев »

Комментарии