14、沉浸式人机交互界面:森林与机器人应用的创新探索

沉浸式人机交互界面:森林与机器人应用的创新探索

1. 森林可视化系统

在森林管理领域,利用直观的可视化技术能让用户更好地了解自己所拥有的森林资源。通过提供 3D 呈现,新的森林所有者更易与自己的财产产生关联并提高兴趣。以下是其具体实现方式:
- 信息传递 :使用直观可视化,帮助用户更好地理解自己拥有的资源以及如何利用它们,从而基于事实做出明智决策。
- 模拟与反馈 :模拟不同的森林处理方式,并以直观的方式向用户呈现结果,用户可设置不同参数查看模拟结果,加强与森林的联系。
- 系统结构 :为了让更多人能访问和可视化森林,使用移动应用作为入口。由于移动设备无法完成生成森林 3D 表示的所有任务,该任务外包给服务器。应用接收用户指令,为森林中的工作人员生成执行任务。

下面是森林可视化系统的结构流程图:

graph LR
    A[用户] --> B[移动应用]
    B --> C[服务器]
    C --> D[生成森林 3D 表示]
    D --> B
    B --> E[森林工作人员]
    E --> F[执行任务]
2. 移动机器人的应用

这一原则在远程控制机器人领域也有应用,且更具未来感。以下是相关介绍:
- 灵感来源 :如《黑客帝国》电影中的飞行控制室,以及 Bret Victor 的“Seeing Spac

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值