迪士尼公布最新研究:AR对象可智能地与环境中的物体交互

(52VR修正了原译文的翻译错误并作润饰编辑)

      迪士尼的研究人员日前演示了在AR环境中渲染虚拟对象的能力,而这种虚拟对象能够自动与周围的物理环境进行交互。

      类似于下边GIF动图所示,你可以将一枚虚拟棘鬣鱼 (52VR编辑:我无法承认它是鱼,这肯定是鱼的“拟狗化”)放置房间中的地板上。根据迪士尼团队的研究,如果你试图用手握住它,棘鬣鱼可以像狗狗一样躲开你,或者跳上你的掌心。

迪士尼公布最新研究:AR对象可智能地与环境中的物体交互


      对于这一点,一个关键点在于对角色运动的建模,特别是在骨骼结构和关节运动方面,另一点是运动如何适应地形的变化。为此,研究人员描述了让角色的3D模型自动动画化应用的能力,而这个过程能让角色适应真实世界的环境从而作出相应的动作。

      为了让虚拟角色对环境作出智能反应,研究人员开发了一种扫描3D环境的方法——使用预定义的对象和Vuforia的图像识别技术。他们对虚拟角色进行了训练,令它们能够根据识别的对象或道具进行回应。例如,一架球体发射器发射出的球体可以多角度逼真撞击角色,如下图。


迪士尼公布最新研究:AR对象可智能地与环境中的物体交互


      完整的论文可前往迪士尼研究院官网下载(点击前往)。这里有个完整演示视频,时长3分钟09秒,(点击前往)。


      迪士尼的突破与美国光学学会最近发表的研究相得益彰。据日前报道,亚利桑那大学光学科学学院的研究人员介绍了一种将虚拟物体放置在各种真实物品前面和后面的方法,可以实现相互遮挡的逼真视图。

      而迪斯尼这项研究对提高AR体验的逼真程度具有潜在的重要意义。对于当前Snapchat上的AR体验或通过ARKit构建的体验而言,尽管内容可以固定在水平面上,但虚拟对象无法智能地与周围环境进行交互。

(编辑:Kor)

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文章标签:增强现实,AR开发,AR入门,AR游戏开发

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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