RePro3D让你拥有可触摸&可玩的3D角色

RePro3D系统由日本庆应义塾大学开发,它通过结合多种技术在微型全息甲板上创造出裸眼3D的童话人物。用户可通过该系统的传感器功能进行交互,体验3D对象操作,并将其应用于虚拟视频游戏。未来,设计师计划让两个用户通过虚拟角色实现互动。

这个RePro3D系统,目前正在日本庆应义塾大学开发中。知情人士称其是一个微型全息甲板,但是我认为这不是一个准确的描述。你可以看到视频中跳动的那玩意,其实结合了好几种技术。

用户往里面看,投影就能创造一个裸眼3D的童话人物出来。

RePro3D的传感器功能可用来识别用户的输入,因此它能支持诸如3D对象操作的一些交互特性。为了展示平滑运动视差,系统采用了在高亮LCD矩阵上的高密度投射镜头阵列。这也提醒了我可以将这应用到虚拟的视频游戏中去。

设计师想要在3D世界中创造更多的互动,在这个视频中,你可以看到某人在和一个绿色的小精灵一起玩耍。设计师还希望他们将来可以让两个用户利用虚拟的人物来一起实现互动,这可比3DS好多了,我觉得任天堂应该投这个项目。

benimaru雷锋网专稿,转载请注明!)
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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