面向人机自然交互的眼动跟踪装备

目前人机交互仍主要依赖键盘、鼠标等传统物理设备，这种方式不够自然直观，且在特定场景下使用受限，难以满足行动不便人士的需求，同时在交互过程中的实时响应和精准控制也难以兼顾；交互方式主要局限于二维平面空间，即主要识别平面上的区域位置信息，缺乏对三维深度信息的有效感知和处理。这种维度的局限性使得交互过程无法真实还原人类在三维空间中的自然交互行为，导致操作不够直观，难以实现更复杂的空间交互任务。特别是在需要精确空间定位的应用场景中，由于缺乏深度信息的支持，系统难以准确理解用户的空间意图，这严重影响了交互的自然度和准确性。即使如今在采用眼动追踪等先进技术的情况下，对三维空间中目标物体的精确定位仍然面临巨大挑战，这也是当前人机自然交互技术亟待突破的关键问题之一。

提出了人眼瞳孔跟踪与三维视轴实时推算技术，在此基础上研制便携式的头戴式眼动仪，实时动态解析人眼3维凝视点信息，通过人眼凝视点的解析，实现人机在三维实时环境的自然交互。

图1 成果展示

该技术巨大的应用前景：

在医疗康复领域，头戴式眼动仪可用于帮助肢体障碍患者实现基本生活自理、辅助医生进行神经系统疾病诊断、支持患者康复训练和效果评估、精神心理健康状态实时监测。随着人口老龄化加剧，医疗康复需求持续增长，预计该领域将成为最大应用市场之一。

在工业控制领域，头戴式眼动仪可用于特殊工作环境下的设备远程操控、工业机器人的精确控制与协作、危险环境中的无接触操作、提升操作效率与安全性。由于工业自动化升级带来的设备改造需求巨大，且对精准控制要求高，市场前景广阔。

在消费电子领域，头戴式眼动仪可用于智能家居控制系统、虚拟现实/增强现实设备、智能穿戴设备、游戏娱乐交互设备。鉴于消费电子市场规模大，创新产品接受度高，有望带动眼动技术快速普及。

应用案例：

作为一种有效的人机交互手段，在运动意图主导的脑损伤康复机器人中实现应用。集成眼动交互装备的脑损伤康复机器人已在同济医院开展临床康复应用。

在国际首创了人眼参数无感标定的几何推理方法，创建了无头部运动约束要求的全局凝视点跟踪技术，与国际公开报道的最先进凝视点推算技术(帝国理工A. FAISAL教授提出的单映射法)相比，精度提升16%以上。