14、风扇式风显示技术:风向感知与跨模态刺激研究

风扇式风显示技术:风向感知与跨模态刺激研究

在虚拟现实技术不断发展的今天,如何通过模拟自然环境的各种元素来增强用户的沉浸感成为了研究的热点。其中,风显示技术作为一种能够提供触觉反馈的重要手段,对于提升用户在虚拟环境中的存在感具有重要意义。本文将深入探讨风扇式风显示技术中关于风向感知的研究,以及振动触觉刺激对听觉响度感知的影响。

风扇式风显示的风向感知研究
研究背景与动机

近年来,许多虚拟现实(VR)系统开始利用风来增强用户的临场感。在典型的系统中,风源(主要是风扇)通常围绕用户稀疏排列。虽然这样的布局在一定程度上能提供风的感觉,但我们不禁思考,这种稀疏排列是否足以让用户在VR空间中感受到自然风的吹拂,或者模拟出自身在空间中移动的真实体验呢?

实际上,如果将风扇排列得更密集,系统可以更精确地表达风向。然而,过度密集的排列可能并无意义,因为用户可能无法区分相邻风扇产生的风向差异。因此,研究用户对风向感知的最小可觉差(JND)变得尤为重要。

相关工作回顾

在虚拟现实中利用风来增强临场感的应用已经有不少先例。例如,著名的Sensorama模拟器,它不仅能提供立体电影和声音,还能模拟风的吹拂和气味,为用户带来了全方位的沉浸式体验。

Moon等人开发的Wind Cube系统,通过在围绕用户的框架上安装20个风扇,在不同高度层次上以不同间隔排列,实现了有风和无风的电影投影。实验结果表明,当提供风刺激时,受试者明显感受到更强的临场感。

Cardin等人在飞行模拟器中使用风来提升沉浸感,他们在头戴式显示器(HMD)周围安装了八个风扇来模拟飞行时的风感。Deligiannidis等人则在VR滑

在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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