15、虚拟现实:从传统研究到游戏范式的转变

虚拟现实:从传统研究到游戏范式的转变

在信息技术领域,虚拟现实(VR)一直是备受关注的话题。然而,过去人们对VR的认知和研究范式与如今以在线游戏形式呈现的VR有着显著的不同。

传统VR研究范式

早期的VR研究始于20世纪50、60年代,像Ivan Sutherland这样的先驱设想计算机能够创造出看似真实的感官体验。随着计算技术的发展,科学家们致力于打造能欺骗用户感官的人造环境。例如,让受试者头戴沉重的护目镜,直接接收火星景观的图像;手戴有线手套和手臂装置,将动作传递给虚拟手臂;坐在能模拟虚拟车辆运动的椅子上。

经过数十年的研究和大量资金投入,标准化的VR模式逐渐形成:一个人在特殊房间里,戴着大头盔,四肢连接着可移动设备。研究方向主要是减少设备的笨拙感,如将场景投射到墙壁上或用精密相机观察身体动作。其应用常涉及远程工作,如科学家用VR手套操纵虚拟分子或进行数千英里外的实验。

但在20世纪90年代初,随着互联网热潮的兴起,VR被过度炒作。像Howard Rheingold在《Virtual Reality》(1991)中描述了自己的震撼体验,并将VR列为改变世界的技术之一,暗示其很快就会产生重大影响。然而,这种过高的期望并未实现,导致如今人们对VR领域的新进展持谨慎态度。

传统VR研究存在一些问题。从概念上看,“虚拟”常被与“真实”对立起来,将计算机生成的世界视为虚假的幻觉。这种观念源于科学家对“真实世界”状态的客观假设,是一种傲慢的表现。早期VR研究的目的是诱导受试者产生幻觉,忽视了受试者的主观能动性。

一些人也看到了传统VR研究的长远问题。Brenda Laurel强调VR的关键不在于感官幻觉,而在于网络空间内的行动定

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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