10、卡特彼勒虚拟原型系统：商业与制造业中的虚拟现实应用

最新推荐文章于 2025-09-11 11:15:03 发布
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分类专栏： 探索虚拟现实应用的无限可能 文章标签： 卡特彼勒 VPS 虚拟现实
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卡特彼勒虚拟原型系统：商业与制造业中的虚拟现实应用

1. 物理机器气味诊断与虚拟原型应用概述

在物理机器中，发动机和液压系统会产生多种气味，这些气味实际上可作为诊断机器潜在故障的一种手段。不过，卡特彼勒的应用设计师尚未开展将此类感官显示集成到系统中的相关研究。

卡特彼勒的应用属于虚拟原型范畴，具体是使用VR显示系统的虚拟原型。并非所有在虚拟世界的计算机上进行的原型设计都需要使用VR显示，例如电子电路模拟器。该应用形式是参与者通过模拟实际控制的平台输入控制指令来驾驶虚拟车辆。其叙事方式是在典型工作周期中使用虚拟机器，在此过程中可分析机器操作员的表现。开发者感兴趣评估的问题包括：操作员装载一辆自卸卡车需要多少次操作？机器对于当前任务的有效性如何？

2. 卡特彼勒VPS的交互与控制

2.1 旅行界面

卡特彼勒VPS的旅行界面较为简单，基本的驾驶界面允许操作员像驾驶真实机器一样操作虚拟机器。但有时用户以这种方式交互并不合适，例如在重新设计机器特定部件或协作会话中观察其他参与者操作设备时，用户需要能够独立于机器移动。此时可切换到机器驾驶室外部且不受束缚的视角，通过CAVE魔杖道具实现。安装在CAVE魔杖上的压力操纵杆为用户提供两个方向的输入：左右推动可旋转周围的虚拟世界，前后推动（朝向自身或远离自身）可使自身在魔杖所指方向上在虚拟世界中移动。

2.2 菜单系统

系统还具备菜单系统来控制VPS内的各种选项，如激活或停用声音渲染，或切换到其他环境，如矿坑或公路建设工地。菜单以漂浮在虚拟世界中的物体形式呈现，用户按下魔杖上的按钮即可召唤菜单。查看菜单时，标记会指示当前选中的项目，通过魔杖快速向下手势可将标

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8、虚拟现实在商业与制造业中的应用探索
postgres8guard的博客
07-27 43
本文探讨了虚拟现实在商业与制造业中的广泛应用，涵盖产品开发、商业教育和营销等主要领域，并分析了VR应用的关键概念、选择标准、结构框架及案例。同时，文章还总结了VR在这些领域中的优势与挑战，并展望了其未来发展方向，包括技术创新、应用拓展、行业规范和生态系统完善。通过实际案例和数据支持，展示了虚拟现实技术如何提升企业竞争力并推动行业变革。
9、虚拟现实在商业与制造业的应用与发展
postgres8guard的博客
07-28 35
本文探讨了虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在商业与制造业领域的应用与发展。通过分析惠灵顿动物园AR广告案例，展示了AR技术如何提升广告吸引力并增加业务收益；同时，介绍了卡特彼勒公司虚拟原型系统（VPS）在机器设计与评估中的重要作用，突出了VR技术在制造业中的多方面应用价值。文章还展望了未来VR和AR技术的发展趋势，强调其在广告个性化互动、智能制造、工业互联网融合等方面的潜力，为企业提供了技术革新和行业升级的参考方向。
3、工业4.0：人工智能驱动的自动化变革
corn8的博客
09-11 30
本文深入探讨了工业4.0背景下人工智能驱动的自动化变革，涵盖其发展背景、核心技术与应用场景。文章详细介绍了人工智能在智能工业中的广泛应用，如数字双胞胎、预测性维护和计算机视觉，并分析了常用的人工智能算法及其适用场景。同时，阐述了工业4.0对企业生产效率、产品质量、客户满意度和市场竞争力的具体影响，结合西门子、特斯拉等企业案例，展示了技术落地的实践路径。此外，文章还讨论了企业在应用过程中面临的技术、安全与组织变革挑战，并提出了应对策略。最后展望了工业4.0未来在智能化升级、绿色可持续发展、产业融合与全球化合作
全球11个行业、71家知名企业的创新Lab与布局
人工智能学家
07-29 2468
来源：CBInsights新技术的革新引发了商业世界重构的浪潮，在这一波由人工智能引领的创新潮流里唯有拥抱变化才能不为时代淘汰，顺应趋势取得更大的发展。新技术的革新引发了...
38、虚拟现实与增强现实应用的全方位解析
postgres8guard的博客
08-26 75
本文全面解析了虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在娱乐、教育、医疗、商业制造等领域的应用案例，探讨了开发方法、技术实现及面临的挑战。通过典型案例深入分析，展示了VR/AR技术的实际价值，并展望了未来发展趋势及跨领域融合带来的创新机遇。
1、智能制造业中的六西格玛方法与应用
ik678901的博客
09-09 40
本文介绍了六西格玛在智能制造业中的应用，涵盖其起源、核心概念、DMAIC实施方法论及与其他质量策略的关系。通过实际案例分析，展示了六西格玛如何帮助企业提升产品质量、降低缺陷率、优化流程并增强竞争力。文章还强调了高层支持、员工培训和数据质量在实施过程中的重要性，并指出六西格玛应与精益制造、TQM等策略结合，实现持续改进和业务卓越。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 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！
搭建OpenStack云平台[源码]
11-24
本文详细介绍了如何使用Kolla工具部署Stein版本的OpenStack云平台。内容涵盖了从实验环境准备、系统配置、Docker服务安装、Kolla和Kolla-Ansible的获取与安装，到OpenStack的部署和验证全过程。作者采用all-in-one模式进行部署，适合初学者快速上手。文章还提供了具体的命令和配置文件修改示例，帮助读者避免常见错误。最后，作者鼓励读者在实际操作中保持细心和耐心，并预告了后续关于OpenStack基本使用方法和创建测试云主机的内容。
基于CMSIS-NN的微控制器深度学习模型部署指南
11-24
针对Cortex-M4与Cortex-M7处理器架构，CMSIS神经网络函数库提供了名为arm_nnexample_cifar10的参考实现。该参考工程已适配uVision仿真环境及STM32F407 DISCOVERY开发平台，其脚本目录内预设了图像数据宏定义结构，同时集成基于Python语言的Jupyter交互式笔记本工具，支持用户通过自定义图像样本生成适配的输入数据集合。 工程构建说明需注意：微控制器项目需通过Windows平台下的Keil MDK-ARM开发环境进行编译。开发环境部署指南及相关安装资源可通过官方文档获取。具体技术规范与操作流程请查阅项目附带的说明文档。 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！
FFmpeg与OpenCV对比[项目源码]
11-24
FFmpeg和OpenCV是多媒体处理领域的两大开源工具库，但定位截然不同。FFmpeg专注于音视频的编解码、格式转换和流传输，擅长处理数据流层面的操作，如转码、压缩、推流等。OpenCV则专注于计算机视觉，致力于图像和视频内容的分析与理解，提供丰富的图像处理算法、目标检测、特征提取等功能。两者在视频处理流程中常协同工作，FFmpeg负责编解码和传输，OpenCV负责内容分析。选择工具时，若涉及音视频数据处理选FFmpeg，若需图像内容分析则选OpenCV，复杂场景可结合两者优势。
国内外虚拟现实技术在制造领域的深度应用与进展
虚拟现实技术在国内外制造领域的应用案例研究以其独特的创新和效率提升正在改变制造业的传统流程。本文以stm32单片机最小系统原理图为切入点，探讨了如何通过虚拟现实技术在研发和装配环节中实现显著的改进。 在...
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