5、虚拟环境与触觉接口技术解析

虚拟环境与触觉接口技术解析

1. 虚拟环境中的手动任务

如今,新数字技术在设计实践中的作用愈发重要。虚拟环境(VEs)技术让设计师能直接利用沉浸式可视化和与虚拟对象的触觉交互等特性。不过,其在设计中最令人兴奋的方面是实现用户与产品或服务、设计师与待设计对象之间新的交互范式。

在将操作从真实设计空间转换到虚拟设计空间时,需要考虑在真实空间中通常如何进行对象操作和形状探索。手在日常生活中的重要性在交互研究中得到广泛认可,因为与物体和外部世界的接触感对于评估日常交互的工具、物体和产品的最终设计特性至关重要。

近年来,“交互”在虚拟环境研究框架中具有重要意义。模拟器系统、单用户或多用户沉浸式装置、协作或合作虚拟工作空间等,都要求用户实时与虚拟实体进行交互。研究重点在于设计接口系统和应用程序,让用户在与虚拟环境交互时获得完美的虚拟存在感。

存在三种不同的存在状态:
- 同时存在:人类操作员在特定的真实工作空间中与其他人类、机器或自主机器人系统协作工作。假设机器人系统的工作空间与人类的工作空间共处一地。
- 远程存在:人类操作员虽在真实控制空间行动,但感觉自己身处远程真实环境,远程操作的机器人在其直接控制下执行动作。这意味着人类与远程机器人之间的接口系统要设计用于双向交换运动动作和感官数据。
- 虚拟存在:人类操作员通过化身与虚拟环境进行交互。在这种情况下,接口系统对于为人类操作员生成适当的感官刺激至关重要。

从工程角度看,要为用户生成完美的存在感,接口系统设计需考虑三个决定因素:
1. 用户从环境中获取感官信息的程度。
2. 用户感官系统在环境中的移动性,以便根据参与的任务和应用进行探索。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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