37、探究多模态骑行体验中听觉反馈的作用

探究多模态骑行体验中听觉反馈的作用

在当今的科技发展中,虚拟现实(VR)技术在健身领域的应用越来越广泛。本文将深入探讨在虚拟环境骑行中,听觉反馈对人们感知运动强度的影响。

研究背景

听觉反馈在多模态体验中扮演着重要角色。例如,羊皮纸皮肤错觉实验表明,听觉反馈的交互变化会影响人们对手部干燥程度的感知。以往研究也发现,声音尤其是音乐,会影响运动时的努力感知。不过,大多数研究聚焦于音乐形式的听觉反馈,本文则关注日常音效形式的听觉反馈是否会影响运动努力感知。此前的研究已证实,改变滑轮机产生的摩擦声的频率和振幅会影响人们对努力程度的感知。本次研究使用原本为老年用户开发的VR骑行体验,旨在进一步探索如何通过听觉反馈增强来影响用户对运动的感知。

系统设计

该VR骑行体验系统主要由三个部分组成:
1. 视觉显示 :公园虚拟环境(VE)的视觉效果使用Unity 5引擎创建。用户在骑行时沿着固定的砖块路径在公园中行驶,无需转向,VR相机通过路径查找算法跟随路径。公园VE的视觉艺术方向旨在呈现繁茂的自然景观,提供“恢复性”体验。为了支持骑行的听觉展示,VE中引入了基于座舱的卧式自行车的3D模型,其可视化效果会跟随用户的踩踏动作,模拟卧式自行车沿着小径行驶。视觉显示的前进速度由用户的踩踏动作控制,踩踏速度通过UDP和加速度相关脚本传输到Unity,控制VE相机前进。
2. 自行车接口 :由普通椅子、DeskCycle(商用椅子自行车)和连接在踏板臂上的无线微控制器组成。DeskCycle的踏板前有一个旋钮,可调节踩踏阻力。微控制器中的设备包含Adafruit Feather HUZZA

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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