55、从桌面系统到桌面交互:将技术融入交互式表面

从桌面系统到桌面交互:将技术融入交互式表面

1. 引言与分类

在团队协作产生新想法时,通常会在垂直或水平交互空间中进行,以生成可在工作中使用的数字内容来捕捉稍纵即逝的想法。垂直交互空间和水平交互空间存在显著差异,这种差异不仅仅是角度的不同,还对用户行为和所采用的技术产生重大影响。

1.1 垂直交互空间

垂直交互空间通常采用白板隐喻,设计为单用户界面。其主要目的是传播信息,一次通常只有一个用户使用一个交互设备与系统进行交互。常见的交互方式是书写和草图绘制,用户通过笔的笔尖在表面的某一点进行触摸操作,多种技术可用于检测这种触摸。交互设备仅在交互期间需要被检测和跟踪,因为在没有用户交互时,它们不会停留在表面上。此外,垂直交互空间对屏幕上内容的方向要求较低,标准的下拉菜单可以使用,因为所有用户对可见信息的视角相同。

1.2 水平交互空间

水平交互空间(桌面系统)的用途与垂直交互空间不同,它主要用于单个用户或围坐在桌子旁的小组对信息进行详细阐述。桌面系统用于生成、操作和显示数字对象,这些数字对象是信息的载体,也是团队讨论的基础。水平表面在系统设计方面带来了新的挑战:
- 视角差异 :用户围坐在桌子周围,对显示内容的视角各不相同,因此典型的交互菜单(如下拉菜单)不太适合,因为从桌子周围的大多数位置很难阅读这些菜单。
- 设备识别 :桌子上放置着许多设备,有些用于交互,有些则与系统或当前任务无关。系统需要能够跟踪和识别有用的交互点,同时忽略无关的对象。例如,用户在书写时,系统应只检测笔而忽略手;而当用户用手指移动虚拟纸张时,系统则需要检测手指。此外,当

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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