17、增强现实与虚拟现实技术的发展现状与趋势

增强现实与虚拟现实技术的发展现状与趋势

1. 引言

增强现实(AR)和虚拟现实(VR)技术已经被探索了很长时间,目前已有一些相关产品面向大众。然而,由于社会需求和多样性的原因,这些技术在某些领域出现了发展滞后的情况。因此,了解它们近期的研究进展,并预测未来几年的应用领域至关重要。

1.1 概念定义

  • 虚拟现实(VR) :Jonathan Steuer将其定义为“一种真实或模拟的环境,感知者在其中体验远程临场感”。这个定义抛开了技术的具体表现,让我们可以更专注于其策略和应用。
  • 增强现实(AR) :是一种在现实世界上展示额外信息的方法,无需讨论特定的硬件,更注重策略和应用以及技术的发展。

1.2 技术现状与应用领域

近年来,得益于计算能力的提升和设备成本的降低,AR和VR技术走出了实验室,现在甚至可以在中端手机上使用。不过,目前这两项技术的用户群体较小,应用领域主要集中在游戏。但在其他领域,如医疗保健、教育和工业等,也展现出了巨大的潜力。在医疗保健领域,这些沉浸式技术可用于帮助患者进行恐惧治疗、手术模拟等,还能减轻患者的压力、焦虑和疼痛感;在教育和工业领域,它们是独特的学习和培训资源,能实现更高效、直观和参与性强的学习。

1.3 研究目标

本次研究旨在回答以下问题:
1. AR和VR技术近期的发展情况如何?
2. 未来几年它们的发展趋势怎样?
3. 是否有关于AR/VR协同合作共享数据的研究?
4. 是否存在管理增强现实或虚拟现实

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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