3、虚拟现实全解析:从历史到设备的全面指南

虚拟现实全解析:从历史到设备的全面指南

虚拟现实的历史

很多人认为虚拟现实(VR)是一项新兴技术,但实际上,传统头戴式设备的 VR 已经存在很长时间了。1968 年,Ivan Sutherland 和 Bob Sproull 创造了第一个头戴式显示器(HMD)。由于当时的技术限制,它又大又重,只能悬挂在研究室的天花板上,而且只能显示线框图像,因其庞大的体积,被称为“达摩克利斯之剑”。当时的计算机速度较慢,只能显示一些发光的线条,无法呈现更复杂的图像。

到了 90 年代后期,个人电脑(PC)的性能足以显示 3D 世界,引发了新一轮的 VR 热潮。当时,人们可以在商场里使用昂贵的 HMD,与最多四个人在线共享虚拟世界,这被称为基于位置的娱乐,因为相关系统体积大且价格昂贵。如今,我们可以在 VR 游戏厅体验硬件,而且许多系统价格亲民,适合家庭用户。

用户交互:通过控制器与虚拟世界互动

虽然 HMD 是 VR 中最重要的部分,但仅能看到 VR 世界是不够的,我们还需要与它进行交互。如果虚拟世界是静态的,我们会感觉自己像一个无形的幽灵。只有当我们能够与世界进行交互时,才真正体验到了虚拟现实。

未来,全身触觉反馈套装、身体追踪技术以及先进的软件将使我们能够触摸虚拟世界。目前,我们主要通过各种手持控制器与虚拟世界进行交互。不同的控制器具有不同的功能和要求,高端 VR 设备(如 Rift 和 Vive)的控制器与移动 VR 控制器的工作方式有很大差异。

高端 PC、Mac 和 Linux 控制器

对于 PC VR,如 HTC Vive 或 Oculus Rift,控制器在与 VR 世界交互中起着至关重要的作用

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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