69、探索自我:从笛卡尔到交互式体验

探索自我:从笛卡尔到交互式体验

  1. 自我的本质探寻
    在对自我的认知中,我们不禁思考:“我”究竟是什么?“自我”由什么构成?构成我们知识的所有符号标志,是历经几代人在时间长河中逐渐定义的,目的是让人们能够交流、定义概念、进行阐述和构建。这些符号标志有通用的、普遍的,也有特定的、与个人、文化或地区相关的。那么,自我是否就是与每个人知识相关的符号集合呢?如果去除这些符号(概念、习惯、信仰、策略等),自我是否就会不复存在?而且,若这些符号是历经多代发展而来,又该如何定义个体性,或许是符号的个体组合?我们彼此之间又是如何相互影响和被影响的呢?

  2. 存在与虚拟现实
    近年来的研究表明,“存在”这一概念源于中心因素和外围因素的相互作用,应通过一系列包括对用户主观、生理和行为状态评估的综合测量来探究。身体和空间在声音与音乐体验中是至关重要且相互关联的维度。声音对身体存在感有着巨大影响,并能让我们了解所处的空间。即便在视觉信息是人工合成或模糊的情况下,如在虚拟环境、某些电影和电脑游戏中,声音也能塑造我们的感知,带来意想不到的新体验。

“存在”长期以来一直是远程操作和虚拟现实(VR)中的关键概念,被定义为身处虚拟环境的感觉。然而,这种“感觉”是如何产生的并不明确,常被用19世纪初诗人兼哲学家柯勒律治提出的“悬置怀疑”概念来解释。自20世纪80年代该领域诞生以来,大量研究致力于确定虚拟环境中“存在”出现的条件。例如,研究发现详细的视觉场景并非十分重要,而多感官融合、身体表征以及积极的环境参与都能增强人们所感受到的“存在”。目前,关于“存在”的研究面临两个相互关联的基本问题:

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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