33、沉浸式混合现实体验创作:技术与实践探索

沉浸式混合现实体验创作:技术与实践探索

1. 艺术领域的混合现实应用实例

1.1 无标记魔法书

《幽灵之书》借助计算机视觉和增强现实技术,为诗歌书籍的插图赋予动画效果。由于无需标记,它能实现真实与虚拟元素的无缝融合,营造出所需氛围。可视化通过计算机屏幕完成,避免使用头戴式显示器,且相机藏于台灯中,增强观众的沉浸感。这一作品是艺术家与计算机视觉研究人员合作的成果。

1.2 博物馆中的混合现实展示

混合现实技术在博物馆的应用日益增多,使公众能以新方式探索艺术品,如在作品上叠加信息,或创建可触摸和操作的混合现实复制品。例如,艺术家Joachim Rotteveel与他人合作的“3D 浮雕画”展览。浮雕画是古老的装饰技术,该展览利用医学和工业领域的 3D 可视化与重建技术,通过计算机断层扫描(CAT)生成详细的 3D 模型,作为 3D 打印的基础。展览通过视频投影展示实际的 CAT 扫描,虚拟渲染让观众从各个角度观察物体,还展示 3D 打印机的工作过程,打印的复制品将与百件原始浮雕画一同展出。

1.3 跨界:互动影院

艺术家善于探索和运用新媒介,近期互动技术在电影体验中的应用不断增加。如 BIBAP 项目中,舞蹈电影会根据观众在网络摄像头前的位置和发出的声音而改变。预计互动影院和混合现实将很快融合,开辟全新的应用领域。

2. 相关创作工具

2.1 AMIRE

AMIRE 是早期研究混合现实环境创作的项目,提出了有价值的设计周期和模式。但开发的工具包主要针对基于标记的增强现实,且未得到积极维护。

2.2 DART

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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