23、自适应虚拟现实:原理、应用与案例分析

自适应虚拟现实:原理、应用与案例分析

1. 自适应虚拟现实的关键要素

自适应虚拟现实(Adaptive VR)通过调整多种因素来增强用户体验,主要包括自我表征、物理规则、物体与智能体等方面。

1.1 自我表征

自我表征是指用户在虚拟环境(VE)中对自身的呈现方式。可以通过操纵体重、性别等因素,动态改变虚拟形象的物理形态,实时改变自我表征。这种改变会影响用户在 VE 中的自我意识和临场感,也会影响用户的代理感。例如,增加手臂长度可扩大操纵环境中物体的范围。

此外,根据 Proteus 效应,用户的行为会受到虚拟形象外观的影响,且这种自我表征维度可实时调整。虚拟形象的外观能动态变化,如身高变化、性别或种族改变,还能调整其物理能力,如降低移动性或增强身体灵活性。

1.2 物理规则

VE 可模仿现实世界的物理规律,也能创造与现实不同的系统规则,甚至包含不可能的物理现象。例如,在一些场景中,水流可能向上流动,大石头靠近时会缩小,一根羽毛难以抬起,而虚拟大象却能用一根手指举起。

实时调整物理规则可刺激用户参与度和提供娱乐。设计师还能利用此机制创建行为与物理规则之间的关联,如游戏“Superhot”中,游戏的时间流动速度取决于玩家的移动速度。同时,可根据用户的生理信号调整物理规则,如用户感到无聊时,调整物理规则以重新吸引其兴趣,或让用户通过自我调节生理信号来调整物理规则。

1.3 物体与智能体

VE 中可包含各种物体,如生物(人类、动物、植物)和无生命物体(门、家具、窗户等)。VR 在建筑和施工领域的应用日益广泛,能以生态方式呈现室内空间和外部结构。

【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
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