微软为Xbox和WP手机设计了两款头戴式3D显示器

PatentBolt的消息显示,美国专利和商标局近日公布了微软的一项新专利,该专利是微软为其Xbox游戏机和Windows Phone 设计的两款头戴式显示器。

专利的细节透露,这两款设备中其中一款是头盔状,想必是与Xbox一起使用。另一款设备是一个类似墨镜的设备,将与Windows Phone 一同使用。我们猜测这两款设备将会给Xbox和Windows Phone游戏平台带来些3D增强现实的功能。

微软称按照现有的技术,他们已经有能力在头盔、护目镜和其它眼镜产品上提供小巧的显示系统。这些产品可以显示来自PC、媒体播放器和游戏机上的图像。微软的这个设备可以为两个眼球显示两种不同的图像,所以这个技术可能是用于立体显示(例如虚拟现实)。

而这个技术的关键问题是,人眼的对焦距离是有限的,图像太近人眼的话只会变成一片模糊。而微软为了解决这一问题,采用了一个叫虚拟图像投影的技术(virtual-image projector),此项专利是基于投影技术的,而不是简单地在眼球前面放置一块显示屏。

李泰仙雷锋网专稿,转载请注明!)
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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