9、追求增强现实的“X射线视觉”

追求增强现实的“X射线视觉”

1. 引言

增强现实(AR)系统最引人入胜的能力之一是“X射线视觉”,即能够虚拟地“看穿”一个表面,看到现实中被遮挡的东西。许多AR系统都基于这一特性,为应用提供主要价值。例如,Furness为飞行员开发的平视显示器,其设计动机很大程度上是让飞行员能虚拟地看穿坚固的驾驶舱墙壁和地板,看到被飞机结构遮挡的真实世界的虚拟副本;超声AR系统则能帮助用户理解超声探头从体内获取的数据,但这需要一个隐喻,确保用户理解数据位于可见皮肤表面之后,而这在系统开发早期就被视为一个问题。

“X射线视觉”这一独特的感知能力有两个方面。一是图形实体在真实环境坐标系中的绝对距离,二是融合环境中真实和虚拟表面的相对顺序。对于AR用户来说,这些感知能力并非与生俱来,因此人们构思了众多视觉隐喻,以营造相对和绝对深度的印象。此外,设计X射线可视化隐喻的设计师还面临一个挑战,即可能会让用户信息过载。如果将已知对象的整个数据库(假设能准确与现实世界对齐)全部展示出来,用户很容易被大量信息淹没,从而无法理解任何对象的深度。

开发具有“X射线视觉”的AR系统从多个角度来看都是一个难题。首先,“X射线视觉”并非自然能力,人们没有相应的感知和认知机制就无法实现,因此可供借鉴的隐喻很少。这就需要仔细考虑深度线索及其可用性,并引入新的线索。其次,向用户呈现“X射线视觉”信息比在传统三维(3D)图形甚至虚拟环境(VE)中呈现深度更困难。在传统3D图形和VE中,大量实验表明人们往往会低估深度,这是因为系统无法完全控制用户接收到的视觉信息。

2. 感知背景

我们对深度的感知依赖于多种线索,这些线索与我们和物体的距离相互作用,也与AR显示器的特性以独特方式相互影响。

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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