30、虚拟现实在公共安全与军事领域的应用

虚拟现实在公共安全与军事领域的应用

1. 虚拟现实在宇航员训练中的应用

当空间站投入使用后,它将配备 RMS 机械臂,并以空间站为基地开展舱外活动(EVA)操作。此时,虚拟现实(VR)模拟程序就能用于模拟这些任务。

在宇航员训练方面,VR 具有显著优势。与传统的体验式训练方法相比,VR 能提供更好的体验方式,从而让宇航员为任务做好更充分的准备。例如,在学习使用 SAFER“背包”装置方面,VR 是最佳的学习途径。当宇航员的系绳断裂时,该装置能让他们自行飞回航天飞机。此外,VR 模拟器是让全体机组人员共同经历完整任务场景的唯一方式。而水箱和其他低重力模拟器通常只能让舱外活动(EVA)宇航员或舱内活动(IVA)宇航员单独练习任务,无法进行团队协作。

宇航员纽曼在被问及 VR 是否会在宇航员训练中发挥更大作用时表示:“我认为 VR 的作用会越来越大。说实话,尤其是对于有经验的人来说,在我看来,这次飞行前我不像以前那样需要频繁进入中性浮力实验室(NBL)了。我可以在 VR 实验室里完成很多训练,而且这样做成本更低。”

2. 计算机介导的步兵训练

计算机在战争实践演习中的应用日益广泛。要创建大规模作战模拟,训练中心需要使用大量计算机。计算机介导的战争训练具有潜在优势,它能将位于全球不同地区的部队聚集在一起,并且采用的方法危险性更低,对环境的破坏也更小。然而,如果训练设计不能消除因界面带来的负面训练影响(例如,界面让受训者的交互更轻松,或提供比现实场景更多的信息),那么这种训练不仅毫无价值,还可能产生负面影响。

2.1 NPSNET 系统的发展

加利福尼亚州蒙特雷的海军研究生院(NPS)开发了一个大型虚拟

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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