33、前沿科技助力:纪念站、动物信息展示与弓道训练系统的创新应用

前沿科技助力:纪念站、动物信息展示与弓道训练系统的创新应用

在当今科技飞速发展的时代,虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)等技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和体验方式。本文将为您详细介绍三个基于这些前沿技术的创新系统:纪念站系统、动物信息展示系统以及虚拟现实弓道训练系统。

纪念站系统:3D 扫描积累回忆

纪念站系统旨在通过 3D 扫描技术帮助用户积累和保存回忆。用户可以将实体纪念品进行 3D 扫描,将其以虚拟形式永久保存,随时回顾。

  • 系统操作与返回机制 :系统中设有对象复制按钮,方便用户对虚拟纪念品进行操作。同时,用户在博物馆场景中,触摸相应触发装置并按下右手控制器上的 A 按钮,即可返回基础场景。
  • 系统评估 :对 30 名受试者进行了关于纪念站系统的可操作性、有效性和适用性的问卷调查。
    • 可操作性 :77%的受试者认为操作“容易”或“有些容易”,但仍有 23%的受试者觉得“有些困难”,部分人在抓取 3D 对象时遇到了问题。
    • 有效性 :高达 96%的受试者认为该系统在将纪念品以 VR 形式留存方面“有效”或“有些有效”,充分证明了系统的有效性。
    • 适用性 :100%的受试者认为该系统在其他领域(如博物馆的记录和保存)的应用“可能”或“有些可能”,确认了系统的广泛适用性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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