17、虚拟现实环境中用户认知负荷的影响因素研究

虚拟现实环境中用户认知负荷的影响因素研究

一、虚拟现实设备系统初步评估

在虚拟现实设备系统中,计划对备用节点技术进行全面评估。用户可通过虚拟护目镜进行视觉设置,虚拟耳机进行音频设置,虚拟麦克风进行录音设置等。不过,从已获得的问卷答案来看,给用户提供的反馈似乎有所欠缺。例如,对于位于用户耳部和腰部空间的运动手势有视觉反馈,但对于表面手势却未实现相同的镜像设备反馈。而且,与运动手势相比,用户发起表面手势时困难更多。额外的反馈,尤其是空间线索方面的反馈,可能会缓解用户面临的一些困难。

此外,还注意到用户在与腰部的虚拟设备或备用节点交互时,会花费大量时间环顾四周,而这些动作本应可以在不看的情况下完成。参与者提到近身设备的一个主要优点是它在用户前方,完全可见。接下来有兴趣比较不同位置的近身设备,并评估一般的虚拟设备,同时鼓励用户减少对视觉的依赖。

通过超物理接口和全身交互的设计视角,提出并构建了用于扩展现实的虚拟设备系统。超物理性为我们提供了新的方式来对虚拟设备进行分类和思考,例如以自我为中心或以外在为中心的设备,以及设备在个人空间、近身空间和远身空间的位置。然后利用全身交互作为视角,帮助评估用户与虚拟设备系统的交互。在虚拟设备系统的首次初步测试中,虽然实验并不全面,由于虚拟设备系统的实施,一些结果尚无定论,但有许多有趣的发现支持了最初的理论和背景工作的结果。后续计划利用该实验结果改进实施,并进行更多实验,以确定和测试虚拟设备系统的特定部分。

二、虚拟现实培训环境中的认知负荷研究
(一)研究背景

虚拟现实(VR)技术在制造、航天、教育和医疗等领域的培训模拟器设计与开发中的应用迅速增加。随着支持VR的平台增多,其在各种外科手

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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