题目：视听触多感觉交互的太极拳运动技能训练系统设计

太极拳运动技能涉及到肢体多关节的协调运动，导致初学者出现顾此失彼的认知负荷的问题。此外，在学习过程中还面临老师少、自学困难和错误难以及时发现和纠正等问题。融合视听触多通道反馈的太极拳运动技能训练系统是一个解决该问题的有效途径。本文基于体感交互技术、穿戴式触觉反馈技术、图像抠取和沉浸式图形显示技术，研究了用于太极拳运动技能学习的视听触多通道反馈方法，构建了太极拳运动技能训练系统原型。

振动反馈是一种重要的触觉反馈，为了探究人对体表多个振源感知的容量，本文进行了人体双臂对振源数量和位置的感知实验，发现在使用冗余编码提高振源分辨率的情况下，人能可靠感知的振源数为2。结果表明在运动学习系统中引入振动反馈时，振源数量不应超过两个。

为了探究视觉和振动触觉反馈对于轨迹学习的影响，本文以太极拳云手为训练任务，依据上述振源感知容量的研究结果，针对轨迹跟踪任务提出了一种视触融合反馈策略，并进行了单纯视觉反馈，以及视触融合反馈的对比实验，提高了云手动作的轨迹跟踪精度。

为了解决太极拳自学困难的问题，基于上述视触融合反馈策略，搭建了用户图像与教练动作视频实时融合的太极拳运动技能训练系统，采用自适应的学习方法，实现了6种太极拳动作的学习，实验表明该方法能有效提高平面二维轨迹跟踪的精度。

上述视频融合系统缺乏太极动作的三维信息，限制了轨迹跟踪精度。针对此不足，本文采用3D头盔和骨骼驱动技术，搭建了基于三维图形的沉浸式太极拳动作技能训练系统，优化了反馈方式。实验结果证明沉浸式学习方法能有效进行三维轨迹的跟踪。为了进一步解决远程教学问题，本文利用网络通信的方法，实现了不同场地之间教练和学员动作的实时图像反馈。

基于视听触多感觉交互的太极拳运动技能训练系统，能有效解决太极拳教学中教练少和自学困难等问题，本文提出的训练系统也可以扩展应用到其它体育项目中。