人體數據驅動的鼠標形態概念設計

蘇建寧，張志鵬，李雄

（蘭州理工大學，蘭州 730050）

傳統的形態創新過程，主要憑借設計師的知識和經驗完成[1]。計算機輔助設計的發展在一定程度上幫助設計師拓寬了設計思路，提升了設計的靈活性。隨著科技的發展，產品設計越來越強調設計的科學性[2]。傳統以設計師經驗為主導的設計在概念創新階段可靠性較低，而數據驅動的設計方法將計算機和用戶需求、交互數據等信息融入制造業中，逐步實現了數字化生產過程，以快速響應動態的市場變化[3]。另一方面，產品健康和舒適度成為用戶越來越關注的重點內容[4]，產品作為服務于人類活動的物，在生成和轉化過程中須按照一定的人體尺度展開[5]。因此，將人體數據作為驅動產品形態的動力，有助于提高產品與人體的人機協同度。

目前數據驅動的產品設計研究主要集中于結構、性能、用戶感性需求等方面，例如Lin 等[6]提出了數據驅動的產品創新設計UNISON 框架，以捕獲設計因素、用戶需求和用戶偏好，從而推導出設計規則以指導產品設計；Usama 等[7]基于數據驅動的思想，探索了以用戶偏好和阻力系數為導向的汽車側輪廓設計，在驗證其有效性的基礎上進行了方案預測；Chien等[8]基于產品視覺審美特征與用戶體驗的關系，提出了一種數據驅動的產品設計框架，用于捕捉產品的視覺審美用戶體驗，從而有效識別用戶偏好，并將其反映至產品概念設計中。數據驅動設計的方法、應用、案例研究等，已經成為眾多研究者研究的熱點，對產品的創造力和設計效率有著重要的影響。

在提高人體與產品舒適度方面，國內外學者較多引入數字化模擬、人體測量技術使設計方案更加符合人機工程的要求[5]，Kakizaki 等[9]通過人體數字化模型模擬研究了飛機空難和救援過程，以獲得更精確的疏散和救援數據；徐永昌等[10]使用基于3D 草圖的逆向設計方法，實現了個性化鞋楦的創建和再設計；張芳蘭等[11]運用逆向化技術對裸足矯形器(AFO)進行了重建，實現了AFO 的定制化設計；Zhang 等[12]將拓撲優化技術應用于基于掃描的人體防護具設計；Ahmed 等[13]在其研究中構建了一種人機工學的原型計算設計方法，以期在原型建立之前考慮與人體數據相關的問題，在一定程度上輔助設計師更好地體現以人為中心的數字化原型設計。上述以人體數據驅動的設計主要關注個體用戶以及特定場景的設計，而將人體數據信息應用于輔助概念形態創新以提高產品人機協同性的研究相對較少。

產品形態已不僅是圍合內部結構的表層空間狀態，更是集科學、技術、生理、心理、設計于一體的具有生命力的有機體[4]。為了給用戶提供安全、高效、舒適的體驗空間，設計師應當更加關注人體數據與產品之間的相互適配問題。鼠標作為計算機的重要配件和交互接口，日益受到人們的關注和重視。自1986年世界上第一款鼠標上市之后，其經歷了機械、光機、光電鼠幾代變化后在使用方式上趨于穩定，并逐漸形成以平行鼠標為主的趨勢。然而，隨著人們長期使用平行式鼠標，出現了如關節炎、腕管綜合癥等職業綜合癥[14]，使用戶對鼠標形態的選擇越來越重視。不同人群使用鼠標的大小、習慣不盡相同，因此，鼠標形態的設計更需要關注用戶生理參數、使用行為，才能為用戶提供更好的體驗設計。本研究從數據驅動的角度出發，分析人體數據、用戶使用行為與形態生成之間的關系，借助參數化腳本技術建立鼠標形態生成系統，從而為設計師在概念創新階段更好地融入人機因素、生成更加合理的形態方案提供新方法。

1 鼠標形態中的人機問題

鼠標作為與電腦交互頻繁的設備之一，在操作過程中與人體的前臂、手腕、手掌、手指等部位都會發生聯系。鼠標形態中的人機工程設計要求手部與鼠標形態盡可能貼合，在長時間使用過程中避免用戶肌肉勞損、筋絡不暢等癥狀。隨著用戶在電腦使用過程中的時間逐漸變長，對于鼠標的品質要求逐漸提升，包括操作舒適感、靈活移動和準確定位。不同類型的鼠標為用戶帶來不同的使用方式，而選擇鼠標取決于用戶的使用習慣以及個性心理需求。目前在市面中最為普遍的鼠標主要有傳統平行式鼠標和垂直式鼠標兩種。

1.1 平行式鼠標

大多數用戶使用平行式鼠標，能夠高效地進行操作和移動。鼠標底面與桌面、人的手掌面可看作是平行的關系，使用時人的手臂扭轉一定的角度，前臂尺骨與橈骨存在一定的交叉扭曲，長此以往會導致手臂經絡受阻，損害人體健康，如圖1a 所示。此外，在操作過程中手臂與桌面形成一定的夾角，同時手背需背屈一定的高度，使手臂的重量集中于腕部。隨著使用頻率的增加，手腕、手臂會非常容易出現關節麻痹、腫脹、疼痛等癥狀，久而久之就會出現“鼠標手”[15]。

圖1 鼠標形態中的人機問題Fig.1 Influence of mouse shape on ergonomics

1.2 垂直式鼠標

垂直鼠標在使過程中用戶的手掌與桌面接近垂直狀態，對手部骨骼經脈的舒適性進行了提升，讓使用者的手處于比較放松的狀態，減少了使用傳統鼠標進行移動和點擊時所需要的握力，如圖1b 所示。然而，在Annina 等[14]的研究中表明，不同的用戶在使用垂直鼠標過程中會表現出不同的使用效率，在較高頻率的操作過程中，垂直式鼠標表現出較弱的操控性。

綜上所述，不同人群依據自身的手型大小和使用習慣等選擇鼠標形態和鼠標樣式，平行和垂直形式的鼠標各有優勢，本研究基于人體數據，探索數據驅動下鼠標形態與目標人群的人機協同關系，以提升鼠標人機系統效能。

2 研究流程

數據驅動的概念在用戶需求挖掘、機械性能優化、系統性能評估等方面已得到應用[16-17]，實現了生產過程的數字化，同時連接用戶、產品和生產過程，有效提高了計效率。產品作為服務于人的“物”，在設計、生產、制造等方面都與人體密切相關，而人體是一個具有大量尺寸、曲面變化極其豐富的有機體，利用人體數據驅動產品形態不僅能有效提升產品的服務性能，而且能更大程度上關注用戶的生理差異，更好地體現了人本智能設計的理念。

本研究將人體數據應用于鼠標形態概念創新中，從而減少概念設計中人機工程的模糊性，整體研究流程如圖2 所示。首先分析總結用戶在使用鼠標時手部的主要運動關節部位并簡化其運動過程，利用手部基準數據在軟件中完成手部動作仿真模擬；然后利用油泥模型實驗模擬探究用戶群使用鼠標時的行為，從而獲取模型特征點數據；再者以統計獲取的模型特征點生成形態變化區間并以手部對應點為參考建立形態生成規則，構建形態生成系統；最后通過參數調整獲取代表性樣本并對其進行評估驗證。

圖2 研究流程Fig.2 Research flow chart

3 手部動作仿真模擬

Grasshopper 是一款與Rhino3D 建模軟件緊密集成的算法生形編輯器，其可以完整記錄起始模型和最終模型的構建過程，通過改變相關變量對生成形態進行靈活有效地控制。為了探究手部動作與鼠標形態的人機關系，本研究利用Grasshopper 進行手部動作模擬，以人體數據驅動的方式建立幾何特性和交互之間的對應關系，對用戶使用場景進行特性匹配，從而生成相應的概念形態方案。

3.1 手部模擬數據準備

鼠標作為與手型產生密切交互的產品，其形態與手長、手寬等參數直接相關。人體手部共有27 塊骨骼和19 個主要關節點，其中5 塊掌骨和14 塊指骨為本研究主要的模擬對象，掌骨和指骨分布如圖3a 所示。依據容納絕大多數用戶手型的原則，以較大尺寸的手型數據為基準并參考手部X 光片繪制模擬骨架，如圖3b 所示。

圖3 手型模擬數據準備Fig.3 Hand simulation data preparation

3.2 手部動作模擬器構建

在抓握鼠標、控制運動和功能操作過程中，主要以適合手掌仰角、手臂旋轉角度的方式抓握并匹配鼠標形態，因此，本研究通過手掌軸向旋轉、手掌徑向旋轉及指骨實際運動進行模擬器構建。以工作平面為基準，對已準備的手部骨骼數據進行自由度設置。首先，對掌骨進行自由度設計，掌骨分為第一掌骨、第二掌骨、第三掌骨、第四掌骨、第五掌骨，在手部運動過程中第一掌骨連接大拇指可以上下左右運動，而第二至第五掌骨作為支撐手掌的主體在運動過程運動幅度較小，因此，將第二至第五掌骨作為一個整體進行X、Y、Z坐標方向的自由度設置。設置掌骨俯仰運動∶以Y、Z平面內運動進行俯仰角度設置，以較大尺度為基準將俯仰角度設置為 0～0.61 rad（0～35°）。模擬手臂旋轉運動∶以平行Y軸方向進行手臂旋轉模擬并設置其角度為0～1 rad（0～90°）。隨后，依據關節點對各近節指、中節指、遠節指進行方向自由度運動設計，完成對手部各節點運動的模擬。建立手部運動模擬器以及手部關節運動參數區間，如圖4 所示。

圖4 手部運動模擬器Fig.4 Hand motion simulator

4 手部特征數據獲取

在產品使用過程中，行為信息是以人為本的產品設計核心信息的組成部分。鼠標形態在具體化設計中，可通過多種方式體現。以實體模擬的方式獲取個性化形態方案具有針對性較強、獲取方便、高效等特點，但獲取的形態與實際產品所應有的特征和型面要求具有一定的差距，且在創新方面受個人因素影響較大，無法快速直觀地響應不同用戶的需求。因此，本研究通過特征數據統計結合軟件模擬的方式輔助生成鼠標形態方案，借助構建的手部運動模擬器對設計參數進行控制，直觀地進行形態創新設計。

4.1 鼠標使用場景模擬

鼠標為一般工業產品，為了獲取用戶群在操作鼠標時的動作行為特征區間，依據產品設計中人機工程一般性原則，選取了平均年齡24 歲，百分位大致分布在大、中、小的4 位男性和4 位女性代表用戶進行實驗。首先，在實驗前告知每位用戶實驗的目的及內容，然后為每位用戶提供充足的油泥材料，允許用戶通過DIY 多次抓握油泥，尋找自己最舒適的鼠標形態，如圖5 所示。

圖5 用戶DIY 鼠標油泥模型Fig.5 User DIY mouse clay models

4.2 特征數據提取

借助取型器等測量工具對油泥模型的輪廓從俯視、側視、頂視圖中進行提取，利用Grasshopper 進行形態描繪并對型值曲線進行對齊處理，如圖6 所示。

圖6 型值曲線描繪與特征點提取Fig.6 Curve date description and feature points extraction

在獲取用戶輪廓曲線后，由于所包含的信息較多，對于多用戶的特征無法統一描述，因此需要對其進行簡化處理。分別選取正視圖和側視圖特征線（非閉合曲線）中0、0.25、0.5、0.75、1 型值點處，以及俯視圖特征線（閉合曲線）中0、0.25、0.5、0.75型值點處，共計112 個點作為型值點變化范圍。分別統計坐標值域區間，結果見表1。

表1 型值點區間Tab.1 Interval of date points

5 鼠標形態生成系統構建

在鼠標誕生初期，其形態為外形方正的木質方盒，隨后出現了塑料型方盒、圓潤型方盒等，從1995年開始鼠標相關設計逐漸趨于成熟，其形態開始更加關注與人體之間的匹配性和協調性，向更加人機的方向發展。1999 年微軟與安捷倫公司合作推出了Intellimouse Explorer 光學鼠標，奠定了現代鼠標的基本形態。從發展過程來看，鼠標形態是從幾何形態逐漸向更符合人體數據的有機形態演進的；而從計算機數字化生形的角度來看，現代形態較為復雜的鼠標也可以逐步抽象為幾何形態，如圖7 所示。兩者在形態發生上有著一定的共性，這為自動化形態生成提供了依據。

圖7 鼠標形態推演過程Fig.7 Mouse shape deduction process

傳統以CAD 為主的產品形態建模作為強有力的輔助設計工具，在一定程度上方便了設計師草圖形態的表達，可以與工程師進行直觀的交流，但無法全面地將人體數據、工程知識、設計原理以及專家經驗等融入幾何模型中[18]。因此，在高效設計、協同創新、知識重用等方面存在一定的局限性。

算法是指按照一定順序和邏輯組織在一起的操作指令，能夠完成某個特定的任務，算法生形是指通過構建產品形態的參數關系和生成規則，由計算機程序的運算而生成形態[19]。這種創新設計方式可以將概念設計中模糊化、非結構化的知識通過數據驅動和設計規則進行表達處理，從而輔助設計師更有效地完成創新設計任務。此外，通過調節參數與計算機之間的交互，可快速產生符合要求的形態方案，以此進行高效的創新設計。

本研究運用Grasshopper 可視化編程語言編寫相關算法，進而構建數據驅動的鼠標形態生成系統。

5.1 鼠標基本幾何形態生成

首先，以獲取的用戶特征點和手部關節點為依據建立鼠標形態生成算法規則，利用Point Surface 運算器分別對相應的特征點進行連接，建立鼠標幾何形態切割面（如圖8 所示），并依據表1 設置相應的參數區間。其中，面特征的每個頂點由最接近的關節點和型值點建立而成，當調整手部參數時，能夠保證生成的鼠標形態有效跟隨手部動作的變化而變化。然后，圍繞模擬器的中心繪制包裹手部模擬器的球形基本體，通過建立的形態切割面對球體進行切割運算，利用Distance 運算器測量被分割塊體與球心的距離，結合Larger Than、Gate Not、Dispatch 三個運算器選擇保留的幾何體。通過逐步進行的關系運算，最終獲得鼠標基本幾何形態，過程如圖9 所示。

圖8 鼠標幾何形態切割面構建Fig.8 Construction of mouse geometry cutting surface

圖9 鼠標基本幾何形態獲取過程Fig.9 Acquisition process of mouse basic geometry

5.2 鼠標形態細分處理

建立的幾何形態具有鼠標的基本特征，但在用戶實際使用過程中幾何形態面與手部的貼合度較低，需進一步進行細分處理。首先利用Mesh Brep運算器將Brep 模型轉換為可進行細分運算的Mesh幾何體，然后使用Weaverbird 插件中Weaverbird's Catmull-Clark Subdivision 運算器對幾何形態進行細分（如圖10 所示），獲得的形態展現出了鼠標主要的形態特征。

圖10 鼠標形態細分處理Fig.10 The mouse form subdivision process

6 鼠標樣本形態驗證

為進一步驗證形態方案的人機合理性，通過調節模擬器參數分別得到2 款平行式鼠標（見圖11 中的①③）和2 款垂直式鼠標（見圖11 中的②④），并3D 打印成型進行評估測試。共邀請人體百分位基本均勻分布的20 位用戶（10 位男生和10 位女生）對生成的4 款鼠標形態的大小適合度和表面貼合度指標進行模擬使用測評。U1—U20 用戶按手型依次從小到大排列，測評結果見表2。結果顯示，大手型受試者較多選擇了尺寸相對較大的③④號方案，小手型受試者較多選擇了尺寸相對較小的①②號方案，所有選中的方案表面貼合度評價均比較高，整體在舒適度和使用效率之間表現出良好的人機協同度。由此表明，數據驅動的形態概念設計方法具有良好的適應性，能夠有效提高設計效率。

表2 方案測評Tab.2 Schemes scoring evaluation

圖11 生成的鼠標樣本Fig.11 Generated mouse form samples

7 結語

數據驅動的形態生成方式，為設計師進行形態探索提供了一種更高效的方法，有效提高了形態概念設計的效率。本研究從數據驅動的角度出發，以用戶使用鼠標時的特征形態數據為基礎，利用Grasshopper對使用行為進行模擬，構建了一種人體數據驅動的鼠標形態生成系統，可以輔助設計師在概念創新階段更好地融入人機因素，有效提升設計方案的合理性，為數據驅動的形態概念設計提供了一種新方法。隨著傳感設備逐漸成熟，數據驅動的形態生成設計將在更廣闊的空間得到發展，也將逐步得到實際應用。