用于虚拟现实的触觉反馈
本发明涉及向使用者提供触觉反馈的虚拟现实系统。特别是，下面描述了一种系统，该系统可以向使用者提供由虚拟对象施加的力和/或虚拟对象的纹理的指示。
在本领域中，已知提供振动信号以提供纹理的指示。
还已知，当使用虚拟现实系统时，经由使用者操纵的装置来提供力反馈。
本领域仍然需要提供纹理和由虚拟对象以及不依赖于使用者所持有的装置的使用的对象施加的力的更精确表示。
根据本发明，提供了如所附权利要求限定的系统和方法。
该系统被布置成向使用者提供触觉反馈。触觉反馈可以是由一组电极施加到使用者的肌肉的电刺激的形式。通过这种方式，即使实际上使用者的手上并没有负载，在使用者的手中也可以“感觉到”具有模拟重量的虚拟对象。
系统可以以模拟的力可以考虑力被施加到的肢体的位置的这种方式生成电刺激。这是有利的，因为使用者的肌肉的活动对负载的抵抗将取决于肢体的取向。
类似地，系统在模拟纹理时可以考虑肢体取向。
根据本发明，提供了如权利要求中限定的系统和方法。
根据本发明的第一方面，一种被布置成向使用者提供触觉反馈的虚拟现实系统包括：控制器；确定装置，所述确定装置用于产生表示所述使用者的上臂的取向和/或速度和/或加速度和/或所述使用者的下臂的取向和/或速度和/或加速度的输出数据，所述确定装置与所述控制器通信以向所述控制器提供输出数据；以及一组电极，所述一组电极附接到人体的肢体，各个电极与所述控制器通信以从所述控制器接收刺激信号，以基于所述刺激信号向所述使用者的肌肉施加电刺激。
所述控制器被布置为：定义虚拟环境；从所述确定装置接收输出数据，以确定所述使用者的上臂的第一取向和所述使用者的下臂的第二取向；在所述虚拟环境中表示所述使用者的虚拟手；在所述虚拟环境中表示具有预定义质量的虚拟对象；以及生成刺激信号以模拟由所述虚拟对象施加至所述虚拟手的力，并且其中，所述控制器被布置成基于所述第一取向和所述第二取向生成所述刺激信号。
根据本发明的第二方面，被布置成向使用者提供触觉反馈的虚拟现实系统包括：控制器；以及一组电极，所述一组电极附接到人体的肢体，各个电极与所述控制器通信以从所述控制器接收刺激信号，以便基于所述刺激信号向所述使用者的肌肉施加电刺激，其中，所述一组电极包括：用于附接到使用者的前臂的至少一个前臂电极；用于附接到所述使用者的上臂的至少一个上臂电极；以及用于附接到使用者的手掌的至少一个手掌电极。
所述控制器被布置成：定义虚拟环境；在所述虚拟环境中表示所述使用者的虚拟手；在所述虚拟环境中表示具有预定义质量的虚拟对象；使用所述上臂电极生成上臂刺激信号，以模拟由所述虚拟对象施加至所述虚拟手的力；使用所述前臂电极生成前臂刺激信号，以模拟由所述虚拟对象施加至所述虚拟手的力；以及使用所述手掌电极生成皮肤刺激信号，以模拟由所述虚拟对象施加至所述虚拟手的力，并且其中，所述皮肤刺激信号在频率和振幅方面与所述上臂刺激信号和所述前臂刺激信号不同。皮肤刺激信号以及上臂刺激信号和前臂刺激信号可以如在第一方面或第三方面中那样被生成。
根据本发明的第三方面，一种用于向使用者提供触觉反馈的方法，所述方法包括以下步骤：利用控制器定义虚拟环境；利用所述控制器在所述虚拟环境中表示具有预定义质量的虚拟对象；使用确定装置产生输出数据，该输出数据表示所述使用者的上臂的取向和/或速度和/或加速度、以及所述使用者的下臂的取向和/或速度和/或加速度，从而向所述控制器提供输出数据；利用所述控制器确定所述使用者的上臂的第一取向和所述使用者的下臂的第二取向；使用所定义的第一取向和第二取向在所述虚拟环境中表示所述使用者的虚拟手；利用所述控制器生成刺激信号，以模拟由所述虚拟对象施加至所述虚拟手的力，其中，所述控制器被布置成基于所述第一取向和所述第二取向来生成所述刺激信号；以及基于来自所述控制器的刺激信号，将基于所述刺激信号的电刺激施加至所述使用者的所述肌肉。
根据本发明的第四方面，一种被布置成向使用者提供触觉反馈的虚拟现实系统包括以下步骤：定义虚拟环境；在所述虚拟环境中表示所述使用者的虚拟手；在所述虚拟环境中表示具有预定义质量的虚拟对象；生成皮肤刺激信号，以模拟由虚拟对象施加至所述虚拟手的力；以及基于所述刺激信号，向所述使用者的肌肉施加电刺激。皮肤刺激信号可以如在第一方面或者第三方面中那样被生成。
为了更好地理解本发明并且示出如何实施本发明，现在仅以示例的方式参考附图，其中：
图1示出根据本发明的刺激方法的实施方式；
图2示出根据本发明的生成刺激信号的方法的实施方式；
图3示出了根据本发明的用于执行所公开方法的系统的示意图；以及
图4和图5示出了根据本发明的用于执行所公开方法的系统的实施方式。
如本领域所知，虚拟现实系统将至少包括头戴式设备5，该头戴式设备5包括显示器。头戴式设备5包括将感测使用者的头部的位置和取向的传感器。多个物品在虚拟环境中的位置可以相对于此进行定义。
从图3的示意图中可以看出，根据本发明的虚拟现实系统还包括：控制器1；用于产生表示使用者的肢体的取向的输出数据的确定装置2；以及用于附接到肢体的一组电极3。可选地，还可以提供触觉设备4(下文将讨论这些装置)。
确定装置2和各个电极3与控制器1进行通信。
各个电极3被布置成接收来自控制器1的刺激信号，以基于刺激信号向使用者的肌肉施加电刺激。电刺激被配置成刺激肌肉以预定张力收缩。
电极3可以提供有公共接地电极。然而，优选的是，电极3成对提供以避免串扰(即，一个信号与另一个信号的叠加)。当成对提供时，刺激信号可以被施加到各个对中的一个电极3，并且该对中的另一个电极充当接地。
如下文所述，控制器1因此产生刺激信号，以模拟施加至使用者的手的力。
确定装置2产生表示使用者的上臂的取向和/或速度和/或加速度以及使用者的下臂的取向和/或速度和/或加速度的输出数据。确定装置2向控制器1提供输出数据。
控制器1从确定装置2接收输出数据，并且使用该输出数据来估计使用者的上臂的第一取向和使用者的下臂的第二取向。优选地，确定装置2还估计使用者的手的第三取向、以及可选地使用者的身体的第四取向(例如，这可以是对使用者的双肩的位置之间延伸的线的取向的估计)。
在一个优选实施方式中，确定装置2a包括一组传感器单元，所述一组传感器单元用于附接到人体的臂，各个传感器单元被布置成产生表示传感器单元的取向和/或加速度的输出数据，各个传感器单元与控制器1通信，以向控制器1提供传感器数据。
例如，所述一组传感器单元可以包括多个三维罗盘，该多个三维罗盘输出表示取向的数据。对于使用者的至少一个臂(并且优选地对于各个臂)，针对上臂和下臂中的每一者提供三维罗盘，并且优选地也针对手和/或肩部提供三维罗盘。
另选地或者此外，一组传感器单元可以包括多个加速度计或惯性测量单元。对于使用者的至少一个臂(并且优选是对于各个臂)，针对上臂和下臂中的每一者提供惯性测量单元，并且优选地也针对手和/或肩部提供惯性测量单元。各个惯性测量单元被布置成输出表示所测量的取向的数据。最优选地，对于使用者的至少一个臂(并且优选地对于各个臂)，针对上臂提供一个或更多个惯性测量单元，并且针对下臂提供一个或更多个惯性测量单元。优选地，可以针对肩部提供一个或更多个惯性测量单元。可选地，可以针对手提供一个或更多个惯性测量单元(如下所述)。
可选地，可以使用各个被监测的手指上的惯性测量单元以相同方式监测手指取向。
使用所测量的加速度，可以估计上臂和下臂(对于一个臂或两个臂)的取向并且可选地还估计手和/或肩部的取向。
理想情况下，加速度计或惯性测量单元应该是可穿戴的，或者以其它方式对于使用者的身体是安全的。
根据上臂和下臂(以及可选地手和/或肩部)的取向，可以得出臂的关节的位置、臂相对于身体的伸展等的估计值。
在另选的优选实施方式中，或作为补充特征，确定装置2b包括视频相机(可见光和/或红外光)，该视频相机与控制器1通信，以向控制器1提供视频数据。在图2的步骤205中示出了这样的使用。
控制器1被布置成从视频相机接收视频数据，并且针对一个臂或两个臂应用姿势识别算法和/或姿势跟踪算法，以估计使用者的上臂的第一取向和使用者的下臂的第二取向。可选地，确定装置2还估计使用者的手的第三取向，并且可选地估计使用者的身体的第四取向。
在一些实施方式中，可以提供确定装置2a、2b这两种类型。由各个确定装置2a、2b输出的所估计的第一取向和第二取向可以被融合/组合(例如，通过对各个确定装置2a、2b得到的取向求平均)。
头戴式设备5还可以包括相机7。相机7可以向前和通常向下定向，并且可以具有宽视角。相机可以是可见光相机或红外相机。
在任何实施方式中，虚拟现实系统可以包括一个或各个手的手套，其中，手套包括感测手指的弯曲/伸展的传感器。例如，存在以下应变计，该应变计被布置成沿着各个手指的背部(与手掌侧相反)延伸。
在优选实施方式中，触觉反馈可以包括纹理和/或触摸反馈，在这种情况下，虚拟现实系统还将包括一个或更多个触觉设备4，各个触觉设备附接到手指。触觉设备4可以布置成根据触摸信号提供振动和/或施加恒定压力。因此，针对各个触觉设备4的触摸信号可以表征虚拟手指末端与虚拟对象之间的接触力和/或虚拟手指末端在虚拟对象上移动时将感觉到的纹理。
各个触觉设备4被布置成佩戴在手或手指上，由此振动可以传递到手指的末端。例如，一个或两个手套可以提供有附接至手套的各个手指的尖端的触觉设备4。
对于触觉设备4，可以使用任何可振动设备，诸如偏心旋转马达、线性谐振器、音圈、压电致动器或螺线管。
优选地，触觉设备4可以是压电设备，或者更优选地是螺线管(例如，推拉式螺线管)。因为螺线管可以提供恒定力、在较低的频率下更强烈的振动、和宽频带振动，所以螺线管是优选的。
触觉设备4被布置成从控制器1接收触摸信号。
在优选实施方式中，如图4所示，电极3被结合到衣服中。类似地，当使用确定装置2a时，也可以将确定装置2a结合到衣服中。
控制器1可以被布置成执行下面阐述的一种或全部方法。
下面描述一种模拟向使用者的单个臂施加的力的方法。然而，优选的是，对于两个臂都这样做。还设想可以对一条腿或两条腿(其中上臂的提及对应于大腿，下臂的提及对应于小腿)这样做，例如，以模拟具有不同重力的环境，或者可能是水下环境。
如图1所示，一种模拟力的方法的实施方式包括：在虚拟环境100中定义虚拟对象；生成用于表示使用者的对应臂的虚拟臂200；识别虚拟臂与虚拟对象何时接触300；计算通过这样的接触将由这样的对象施加到这样的臂的力330、340；并且基于虚拟臂的取向生成刺激信号350。
在虚拟环境100中定义虚拟对象的步骤可以包括在虚拟环境中存储表示对象的质量和位置的虚拟对象数据150。虚拟对象数据还可以包括纹理数据，从而定义对象表面上的纹理(例如，表示从表面突出的高度的二维阵列)。可选地，虚拟对象数据还可以包括以下中的一者或更多者：速度；加速度；和/或振动属性。对象的振动属性可以表示对象对接触的反应。这些可以包括以下中的一者或更多者：压力的强度、振动的强度和/或频率、振动的频谱、振动强度/频率对手指穿透对象的依赖性、或振动强度/频率对手指沿对象的移动的依赖性。
生成虚拟臂200的步骤可以涉及生成包括上臂和下臂的两部分虚拟臂，或者生成包括上臂和下臂以及肩部和/或手的三部分虚拟臂或四部分虚拟臂。
生成虚拟臂200的步骤可以包括存储表示使用者的上臂的长度和下臂的长度的臂数据(这将在下面进一步讨论)。可选地，也可以存储肩部和/或手的大小之间的距离。
此外，生成虚拟臂200的步骤还可以包括在步骤210中，控制器1从确定装置2获得表示使用者的上臂和下臂的取向的输出数据，从而确定使用者的上臂的第一取向和使用者的下臂的第二取向。
任选地，步骤210还可以包括控制器1从确定装置2的一个或更多个传感器单元接收传感器数据，以确定使用者的上臂的第一速度和/或加速度、以及使用者的下臂的第二速度和/或加速度，从而确定使用者的上臂的第一速度和/或加速度以及使用者的下臂的第二速度和/或加速度。
在步骤220中，根据第一取向和第二取向，可以使用臂数据来估计使用者的臂(肩部、肘部、腕部)的关节的位置和伸展(例如，相对于头戴式设备)。因此，可以确定使用者的手的位置。
代替步骤210和220，或与步骤210和220结合，步骤205可以利用视频相机(优选红外相机)以应用姿势识别算法和/或姿势跟踪算法来估计使用者的上臂的第一速度和/或加速度、以及使用者的下臂的第二速度和/或加速度，从而确定使用者的上臂的第一速度和/或加速度和使用者的下臂的第二速度和/或加速度。
可选地，如下文关于可选步骤225、230、240所讨论的那样，可以确定使用者的手的手指的位置。
此外，在优选实施方式中，可以估计这些量中的任一个的第一导数和第二导数(即，臂段速度和臂段加速度、以及围绕关节的角速度和角加速度)。
步骤220可以使用众所周知的反向运动技术来执行。
在步骤250中，设置虚拟臂在虚拟环境中的位置和角度，以便与使用确定装置2导出的使用者的臂在真实世界中的相应量相匹配。当提供可选步骤230和240中的一者或两者时，这些步骤将与步骤250中的步骤220的结果相融合/组合。
尽管关于仅包括上臂和下臂的两部分虚拟臂描述了步骤200至步骤250，但是肩部和/或手也可以包括在虚拟臂中。
在步骤300中，确定虚拟臂与虚拟对象之间是否存在接触。
步骤330和340是计算用于使用电极3向使用者的肌肉施加电刺激的适当刺激信号的另选方法。这些将在下面详细阐述。
步骤330和340的输出可以是刺激信号的参数。例如，参数可以包括以下中的一者或更多者：振幅(功率、电压或电流)；频率；脉冲形状(例如，三角形、正方形、正弦曲线)、脉冲极性和/或脉冲宽度调制参数(例如，占空比)。
步骤330和340可以是另选方法，或者可以被组合使用(例如，可以通过求平均将输出进行融合/组合)。
在步骤350中，控制器1输出刺激信号以便向使用者施加刺激。
具体地说，步骤350可以包括控制器1输出350a刺激信号，以使用电极3向使用者的臂肌肉施加电刺激。
步骤350可以包括控制器1输出350b刺激信号，以使用电极3向使用者的手掌施加电刺激以模拟接触。
步骤350可以包括控制器1输出350c触摸信号，以使用触觉设备4向使用者的一个或更多个手指施加振动信号和/或压力。
因此，该实施方式可以用于模拟施加到使用者的臂的较大肌肉的负载，例如用于使使用者的手指弯曲或伸展的二头肌、三头肌和下臂的肌肉。
可以为各个手指(如果两个臂都要被监测，则为各个臂)提供惯性测量单元。这由图1中的步骤225表示。
然而，在优选实施方式中，手指的位置可以以与上臂和下臂的位置不同的方式来估计。
虚拟现实系统可以包括相机。例如，如图5所示，头戴式设备5可以包括相机。相机可以向前且一般向下，并且可以具有宽视角。相机可以是可见光相机或红外相机。
在步骤230中，相机捕捉使用者的手的图像，并且通过处理由相机捕获的一个或更多个图像来应用已知机器视觉和跟踪算法以估计手指的位置。手指位置数据被传递到控制器1。
另选地，虚拟现实系统可以包括一个手或各个手的手套，其中，手套包括用于感测手指的弯曲/伸展的手指位置传感器。例如，存在以下应变计，该应变计被布置成沿着各个手指的背部(与手掌侧相反)延伸。
在步骤240中，控制器1使用从手指位置传感器接收到的信号来估计手指的位置。
步骤230和240可以是另选方法，或者可以被组合使用(例如，可以通过求平均将手指位置进行融合/组合)。
可选地，在步骤310中，确定虚拟臂与虚拟对象之间的接触是否使得虚拟手抓握虚拟对象。例如，可以简单地通过识别是否存在接触(如在步骤300中确定的)以及手的手指是否形成抓取形状(如在步骤230和/或240中确定的)来进行这种确定。
如果抓握虚拟对象，则执行步骤320(除了步骤330和/或340之外)。
在步骤320中，控制器1计算用于使用电极3对使用者的前臂的肌肉施加电刺激的适当刺激信号。刺激信号可以作为相邻肘关节的角度的函数而生成(例如，刺激信号的振幅可以是相邻肘关节的角度-上臂与下臂之间的角度的函数)。另外地或者另选地，可以基于使用者的手指和手的角度来计算刺激信号，以便可以在考虑到使用者的手的几何结构的情况下模拟真实负载。
可选地，如下文所述，也可以由电极3来刺激使用者的手掌。如下所述，不同刺激信号将适于手掌。
步骤350可以包括控制器1输出350a刺激信号，以使用电极3对使用者的臂肌肉施加电刺激。
在这样的实施方式中，步骤350还可以包括控制器1输出350b刺激信号，以使用电极3向使用者的手掌施加电刺激以便模拟接触。
在虚拟对象数据包括纹理数据的实施方式中，定义了对象的表面上的纹理，并且虚拟现实系统包括触觉设备4，步骤350还可以包括控制器1输出350c触摸信号，以使用触觉设备4向使用者的一个或更多个手指施加振动信号和压力。触摸信号可以对预期振动的频率和振幅进行编码。
例如，当用户的一个或更多个手指被确定为与对象接触时，可以基于在接触点处的对象的纹理来生成触摸信号。手指和对象的相对运动可以用于生成触摸信号，例如确定振动频率或压力水平。有利的是，可以(至少部分地)基于由虚拟对象施加到虚拟手上的力来确定振动的振幅。可以根据对象的质量和虚拟手的取向来确定力。因此，控制器1可以被布置成基于第一取向和第二取向来生成触摸信号。
在估计臂位置和取向的一阶导数和二阶导数(例如，臂段速度和臂段加速度以及围绕关节的角速度和角加速度)的实施方式中，这可以与虚拟对象的位置、速度、加速度和质量参数结合使用以确定力。因此，控制器1可以被布置成基于第一取向和第二取向和/或第一速度和第二速度和/或第一加速度和第二加速度来生成触摸信号。
两个步骤330、340可以另选地或组合地计算适当刺激信号。两个步骤330、340在图2中并行示出，它们的区别在于步骤330包括选项400a，而步骤340包括选项400b。两个步骤400a、400b的输出可以通过组合两个另选的所提出的肌肉激活(例如，通过求平均)来融合/组合。
步骤330使用臂的物理模型，该物理模型包括上臂和下臂的位置和角度，并且可选地还包括手和/或肩部取向。步骤330计算与各个电极3一起施加的适当肌肉激活，以模拟由给定负载(例如，虚拟对象的重量)施加的力。
物理模型包括表示以下内容的参数：
·各种待刺激肌肉的肌肉类型。
·待刺激肌肉的位置(例如，肌肉围绕其作用的关节)。
·待刺激肌肉的长度(收缩的肌肉与伸展的肌肉需要不同的刺激)。这可以根据关节角度来估计。
·各种肌肉对应的收缩肌收缩肌/对抗肌(以相反方式作用的肌肉，例如，二头肌和三头肌)。正常的是肌肉成对地被激活以稳定它们围绕其作用的关节，
·共同激活时间。收缩肌可能在预定延迟之后被触发。
·随机性。肌肉刺激可以短时间(例如，少于100ms)被去激活。这可以使系统感觉更少的人为性并模拟疲劳。
·疲劳。这可以通过调节肌肉的刺激频率和振幅来建模(例如，在某些长时间高水平的肌肉激活之后降低频率和振幅)。
将估计的上臂和下臂取向(以及可选地手和/或肩部的取向)和虚拟对象质量应用至物理模型，在考虑瞬时力/静态力的情况下或者可选地利用上臂、下臂和虚拟对象的速度和加速度来补充模型，可以计算在现实世界中各个肌肉将经受这样一个对象的力。
然后以这种方式，在步骤400a中，使用物理模型和估计的上臂取向和下臂取向以及虚拟对象质量来计算各个电极3对相应肌肉施加的肌肉激活。
随后，在步骤420中，计算针对各个电极3的刺激信号的参数以实现特定肌肉激活。步骤330和340的输出可以是刺激信号的参数。参数可以包括以下一者或更多者：振幅(电压和/或电流)；频率；和/或脉冲宽度调制参数(例如，占空比)。优选地，针对不同肌肉不同地计算参数(例如，将由两个不同的肌肉施加的相同力将导致不同刺激信号)。这可以提供更真实的力模拟。
步骤340利用经训练的预测算法，以根据估计的取向和虚拟对象的质量来预测适当肌肉激活。
发明人已经意识到，可以使用利用臂肌肉的自然激活训练的预测算法(诸如，人工神经网络)直接根据臂位置和对象质量来估计适于对肌肉激活建模的数据。优选地，这可以使用用于肌肉刺激的电极3(另选地，但不太优选地，可以提供不同电极)来测量。换言之，电极3因此可以用于提供肌电图数据，并且可以使用预测算法将上臂的取向和下臂的取向以及使用者手中持有的质量映射到肌电图数据。
作为具体示例，利用训练数据针对各个肌肉训练(例如，使用后向传播)预测算法(诸如神经网络)，该训练数据包括由上臂和下臂的取向(以及可选地速度和加速度数据)的串联和使用者手中持有的质量的值(将使用各种质量和取向)以及与所测量的肌肉激活相对应的目标数据形成的多个输入向量。
在优选实施方式中，用于生成目标数据的所测量的肌肉激活可以由定义刺激信号的相同参数(或其子集)来表征。优选地，在目标数据中至少包括振幅和频率。可选地，目标数据可以包括用于对共同激活和疲劳进行建模的时间变量。
一旦被训练，预测算法就可以利用输入向量、取向(以及可选地速度和加速度数据)的串联来呈现，并且输出表征肌肉激活的相应数据的预测(频率和振幅、以及可选地时间变量)。输出数据可以用于生成电刺激信号。
可以使用不同的方法(例如，查找表)来提供可以用于表征刺激(诸如，脉冲宽度调制)的其它参数。如在其它实施方式中，可以考虑手和/或肩部取向(以及可选地速度和加速度数据)和所测量的肌肉激活。
因此，与步骤400a的分析方法相比，步骤400b利用肌电图数据作为预测算法的输入，以直接映射到所需的肌肉激活。
步骤330和步骤340可以是另选方法，或者可以组合使用(例如，可以通过求平均将输出进行融合/组合)。
鉴于在上面给出的描述中，各个肌肉电极3被布置成从控制器1接收肌肉刺激信号以刺激肌肉收缩，发明人已经意识到电极也可以向皮肤施加刺激以提供压力的感觉。因此，优选地是，还提供用于一个或各个手掌的手掌电极6，以用于基于皮肤刺激信号向使用者的手的皮肤施加电刺激。皮肤刺激信号被配置成刺激皮肤以提供接触的感觉。
为了刺激皮肤而不刺激底层肌肉，由手掌电极6施加的功率和/或电压和/或电流将低于由肌肉电极3施加的功率和/或电压和/或电流。
因此，存在生成皮肤刺激信号的优选但可选的步骤350b，以模拟使用手掌电极由虚拟对象施加到虚拟手的力。
皮肤刺激信号可以根据对象和手的手掌之间的接触力而变化，因此可以使用上述方法和装置。
这种虚拟现实系统的实施方式包括针对使用者的一个或两个臂的附接到使用者手掌的至少两个手掌电极6。优选地，电极位于使用者的手掌的任一侧(例如，在鱼际肌肉和小鱼际肌肉上方)。除了以上阐述的任何实施方式中给出的功能外，控制器1被布置成生成皮肤刺激信号，以模拟使用手掌电极由虚拟对象施加到虚拟手的力。
皮肤刺激信号与上臂和前臂刺激信号在振幅以及可选地脉冲宽度和频率方面不同。
虚拟现实系统的优选实施方式针对使用者的一个或两个臂将包括：用于附接到使用者的前臂的至少一个(优选地两个)前臂电极3；用于附接到使用者的上臂的至少一个(优选地两个)上臂电极3；以及用于附接到使用者的手掌的至少一个手掌电极对6。控制器1将被布置成：生成上臂刺激信号以模拟使用上臂电极由虚拟对象施加至虚拟手的力；生成前臂刺激信号以模拟使用前臂电极由虚拟对象施加至虚拟手的力；以及生成手掌刺激信号以模拟使用手掌电极由虚拟对象施加至虚拟手的力。
在一些实施方式中，提供了两个以上手掌电极。例如，多个手掌电极6可以围绕手掌的周长而间隔分布。可以选择一对手掌电极6以提供在特定位置(例如，所选择的一对手掌电极6之间的点)处接触的指示。可以基于虚拟手和虚拟对象之间的接触位置来选择该一对手掌电极6。
生成虚拟臂200的步骤可以包括存储表示使用者的上臂的长度和下臂的长度的臂数据。可选地，还可以存储肩部与手的大小之间的距离。
在一些实施方式中，可以手动地输入该数据。然而，优选地是，自动地获得该数据。
在将相机7结合到头戴式设备5中的实施方式中，可以通过指示使用者直接向前伸出他们的臂来估计这些测量值。图像识别算法和相机参数的存储值可以用于计算臂长度。
在上面阐述的任何实施方式中，控制器1可以是单个单元(如图4和图5所示)，或者可以是在多个位置处具有多个组件的分布式控制器1。
