在企业中越来越多地采用增强现实技术对员工进行模拟和培训

随着现代组织面临提高员工技能的挑战,增强现实(AR)技术成为解决这一问题的有效手段。许多公司开始采用AR来改进传统的培训方法,尤其是在重型工业等需要安全操作复杂机械的领域。AR技术通过提供3D培训和支持学习管理系统(LMS),帮助员工更有效地掌握所需技能,提高工作效率。

现代组织面临着提高员工技能的挑战,从而提高工作场所的绩效和效率。尽管全球企业培训投入了大量资金,但这些策略已经过时,未能有效培训员工。

较长的培训课程和缺乏参与会对雇主产生重大影响。因此,公司采用增强现实(AR)来弥合传统培训方法之间的差距,促进整体业务增长。他们使用学习管理系统(LMS)来支持为培训公司员工提供增强型解决方案。

AR市场随时随地

当我们谈论AR时,我们大多数人都会想到PokemonGo和其他越来越受欢迎的游戏。今天,这些组织中的大多数已经开始投资于增强的劳动力培训战略,而不是在线游戏或其他社交媒体噱头。根据2016年的调查,大约39%的公司在其组织中使用AR,其中企业中约有20%的AR使用用于企业培训和模拟。

通过在企业内使用HoloLens,在制造领域中使用了无数的AR实例。根据高盛(Goldman Sachs)的研究,工程领域的AR用户约为600万,价值47亿美元。在将增强型解决方案纳入行业的同时,关键目标是实现成功。让我们看看AR如何应用于不同的工作环境:

在员工接受安全方法和复杂机械培训的重型行业中,AR起着重要作用。应用错误的步骤或错过任何步骤可能会导致危险情况。因此,AR技术有助于找到合适的机器并提供3D培训,帮助员工按照指示操​​作机器,就像在现实世界中一样。使用智能玻璃选项,员工可以使用智能培训方法在真实机器上处理复杂任务。

效率和舒适度是AR技术日常使用的关键。AR可以通过在线LMS实现,提供有关不同主题的海量信息。这可以极大地提高员工的知识和能力,进一步提升他们的记忆力。

职业培训中的AR导致利用移动学习方法在需要时提供培训。您无需寻找书面培训材料或等待专家建议,只需使用智能手机并访问相关信息,无需去任何地方。

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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