19、虚拟音乐与多感官剧院技术探秘

虚拟音乐与多感官剧院技术探秘

在当今科技飞速发展的时代,虚拟现实(VR)和多感官体验技术正逐渐改变我们与艺术和娱乐互动的方式。本文将深入探讨两个令人兴奋的项目:VClav 2.0系统用于演奏历史古钢琴的3D虚拟副本,以及用于创建多感官剧院内容的系统。

VClav 2.0:虚拟古钢琴演奏系统
  • NeoAxis引擎资源结构 :NeoAxis引擎具有系统和层次化的资源结构,其中最高层次的资源是地图(Map)。设计师首先要创建地图,它是显示场景的起点。地图由实体(Entities)组成,实体可以是网格形状并赋予材质,还包括灯光、相机、粒子效果或声音等。重要的实体类型实例(Type)结合了覆盖材质的网格、声音和物理模型。
  • 物理机制定义
    • 古钢琴物理模型 :为了创建具有真实物理依赖关系的虚拟环境,需要定义物理模型。物理模型由物体(Bodies)、物体间的关节(Joints)以及引擎和电机(Motors)组成。每个物体定义形状并描述其物理属性,如静摩擦、动摩擦、重心和材质等。由于引擎非商业版本中网格三角形(Mesh Triangle)功能被封锁,无法使用乐器模型的网格构建古钢琴物理,因此乐器模型(外壳、琴键、琴盖、抽屉等)在3D Studio Max中仅使用长方体构建。此外,还创建了特殊脚本MaxScript来描述长方体数据,并将其转换为与NeoAxis引擎模型描述一致的文件。
    • 手和手指模型 :最初手和手指模型是复杂的骨骼关节和伺服电机类型的运动引擎系统,但由于反应时间过
内容概要:本文介绍了一个基于传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
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