17、移动增强现实中的认知问题:具身视角

移动增强现实中的认知问题:具身视角

1. 移动增强现实的潜力与挑战

移动增强现实(Mobile AR)作为一种有前景的界面,能够支持个体与受物理和社会环境约束的技术进行直接交互。计算资源与现实世界的紧密联系,为用户积极探索物理空间创造了诸多机会。随着移动计算平台推动AR在不同领域的应用,设计有效的移动AR系统已成为充分发挥AR技术潜力、促进用户认知功能的重要环节。

1.1 个人交互面板的应用

个人交互面板在移动AR中有重要应用。用户可以通过它私密地查看和操作虚拟信息,并选择何时将自己的工作展示在共享投影上进行进一步讨论。在多人游戏中,个人交互面板也被用于让单个玩家的行动对对手不可见,增加了游戏的趣味性和策略性。

1.2 认知问题的重要性

认知问题对移动AR系统的有效性至关重要。从移动AR交互的角度分析人类因素,有助于深入了解开发有效移动AR系统的机遇和挑战。而且,移动AR对强化人类认知过程的影响是依赖于具体情境的。在利用移动AR技术时,需要考虑与情境的良好匹配。

2. 移动AR的主要认知问题

从具身视角来看,移动AR存在三个主要的认知问题,分别是信息呈现、物理交互和共享体验。以下是对这些问题的详细介绍:
|认知问题|具体描述|
| ---- | ---- |
|信息呈现|涉及如何将虚拟信息清晰、有效地展示给用户,避免信息过载或混乱。例如,在一些AR导航应用中,需要合理安排地图、指示箭头等信息的显示位置和方式,以便用户能够快速理解和获取所需信息。|
|物理交互|指用户与虚拟对象进行物理操作的方式和体验。这包括手势识别、触摸操作、体感控制等。例如,通过手

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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